📊 Claude dla Excela: asystent AI w arkuszach kalkulacyjnych
Claude for Excel to kolejny krok w integracji asystentów AI z narzędziami biurowymi — projekt, który może stać się realną konkurencją dla Microsoft Copilot w zakresie automatyzacji i analizy danych w arkuszach.
Anthropic zaprezentował Claude for Excel — wersję beta asystenta AI zintegrowanego z przepływami pracy w arkuszach kalkulacyjnych. Narzędzie potrafi analizować modele, wyjaśniać formuły i poruszać się między kartami, choć na razie nie obsługuje zaawansowanych funkcji, takich jak tabele przestawne, makra czy VBA. Firma zapowiada stopniowe rozszerzanie tych możliwości.
🔗Czytaj Więcej🔗
💻 Gdy AI odbiera radość z programowania
Tekst trafnie oddaje nastroje wielu doświadczonych programistów — AI zwiększa wydajność, ale potrafi osłabić poczucie mistrzostwa i sensu w pracy twórczej. To refleksyjna analiza równowagi między produktywnością a satysfakcją z kodowania.
W swoim eseju Alex Năstase opisuje, jak narzędzia programistyczne oparte na sztucznej inteligencji – takie jak asystenci kodu i agenci LLM – odebrały mu przyjemność z tworzenia oprogramowania. Choć automatyzują powtarzalne zadania, jednocześnie pozbawiają pracy twórczego wymiaru i satysfakcji z rozwiązywania problemów. Zamiast pogłębiać zrozumienie, wprowadzają frustrację, niestabilny kod i poczucie oderwania od rzemiosła.
🔗Czytaj Więcej🔗
⚙️ Niemożliwa optymalizacja i metaprogramowanie, które ją umożliwia
To wnikliwa analiza metaprogramowania w czasie kompilacji — obszaru, który zyskuje na znaczeniu dzięki językom takim jak Mojo czy C++. Doskonały przykład, jak projekt języka może łączyć analizę statyczną z optymalizacją dla maksymalnej wydajności.
Autor analizuje, jak obliczenia w czasie kompilacji w języku Mojo mogą wyeliminować kosztowne operacje wykonywane podczas uruchamiania programu, np. dopasowywanie wyrażeń regularnych. Przenosząc logikę i decyzje strukturalne do etapu kompilacji, kompilator generuje wyspecjalizowane instancje funkcji, co znacząco redukuje sprawdzanie typów i poprawia wydajność. Tekst szczegółowo pokazuje, jak użycie generyków i parametrów kompilacyjnych przekształca rekurencyjną logikę w statyczne drzewa wywołań.
🔗Czytaj Więcej🔗
🦀 Indeksowanie 1,6 miliarda kluczy za pomocą automatów i Rust
Wyjątkowo wnikliwa analiza pokazująca, jak koncepcje teoretycznej informatyki – takie jak automaty – mogą przełożyć się na wysoko wydajne, praktyczne oprogramowanie. To nie tylko świetny przewodnik po Ruście, lecz także lekcja projektowania systemów, łącząca kompresję, indeksowanie i efektywność algorytmiczną.
Artykuł „Index 1,600,000,000 Keys with Automata and Rust” autorstwa BurntSushi opisuje wykorzystanie automatów skończonych (FSM) i transduktorów skończonych (FST) jako kompaktowych, wydajnych struktur danych do przechowywania i wyszukiwania ogromnych uporządkowanych zbiorów i map. Przedstawia bibliotekę Rust `fst`, wyjaśniając, jak buduje, zapytuje i mapuje w pamięci niezmienne zbiory oraz mapy. Na przykładach – w tym indeksowaniu miliardów adresów URL z Common Crawl – autor pokazuje, że FST przewyższają tradycyjne schematy kompresji pod względem szybkości i efektywności dla danych strukturalnych, wspierając jednocześnie potężne operacje, takie jak wyszukiwanie rozmyte i zapytania regex. Artykuł kończy się omówieniem kompromisów, podkreślając mocne strony FST w dużych, odczytowo-intensywnych systemach i ograniczenia przy danych modyfikowalnych.
🔗Czytaj Więcej🔗