Comment les meilleurs programmeurs utilisent les LLMs pour booster leur productivité

2025-07-21

Le programmeur chevronné antirez partage son expérience de 18 mois utilisant des grands modèles de langage comme Gemini 2.5 PRO et Claude Opus pour coder. Il affirme que les LLMs actuels sont mieux utilisés comme assistants puissants, et non comme des outils pour réaliser des projets de manière autonome. En décrivant clairement les problèmes et en itérant efficacement, les LLMs peuvent aider à éliminer les bogues, explorer les idées plus rapidement, participer à la conception en binôme, et même apprendre des technologies en dehors de sa propre expertise. Cependant, antirez souligne l'importance de fournir un contexte suffisant, de choisir le bon modèle, et de garder le contrôle du code, en évitant la dépendance aux agents automatisés. Seule cette approche permet de garantir la qualité du code et de maximiser l'efficacité.

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Développement

Ingéniosité humaine vs. LLM : Débogage d’ensembles de vecteurs Redis

2025-05-29

Le développeur de Redis, antirez, raconte une expérience de débogage fascinante où il a mesuré son intelligence face à Gemini 2.5 PRO, un grand modèle de langage. Un bug complexe dans l’implémentation de l’ensemble de vecteurs (HNSW) de Redis, résultant de la corruption de données conduisant à des liens de nœuds incohérents, nécessitait une solution au-delà d’une approche naïve O(N²). Bien que Gemini ait suggéré la recherche binaire, antirez a finalement conçu une solution créative impliquant un accumulateur XOR, affinée par l’intégration de MurmurHash128 et d’une graine aléatoire. Cette anecdote souligne le pouvoir de la pensée créative humaine pour résoudre des problèmes complexes, montrant comment les LLM peuvent aider, mais finissent par être inférieurs à l’ingéniosité humaine dans la génération de solutions véritablement nouvelles.

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Développement

Redis revient à la licence open source AGPLv3

2025-05-01

Le développeur principal de Redis, antirez, raconte le parcours de Redis qui est revenu à la licence open source AGPLv3. Il a personnellement fortement plaidé pour l'AGPL, estimant que la SSPL n'avait pas réussi à obtenir une acceptation généralisée de la communauté. Redis 8, maintenant officiellement lancé, utilise la licence AGPLv3, à la grande satisfaction d'antirez. Il promet des améliorations continues à Redis, en particulier le nouveau type de données Vector Sets.

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Développement Licence Open Source

Ensembles de vecteurs Redis : réplication de la détection de style de compte Hacker News

2025-04-16

Inspiré par un article de Hacker News vieux de trois ans sur la détection de comptes similaires à l'aide de la similarité cosinus, Antirez, utilisant la nouvelle fonctionnalité d'ensembles de vecteurs dans Redis 8 RC1, a reproduit l'expérience. Il a téléchargé 10 Go de données de commentaires Hacker News, les a nettoyées et prétraitées pour générer un fichier JSONL contenant les utilisateurs et leurs vecteurs de fréquence de mots. Ensuite, utilisant la méthode Burrows-Delta, il a normalisé les vecteurs de fréquence de mots et les a insérés dans des ensembles de vecteurs Redis. Enfin, en utilisant la commande VSIM, il est possible de trouver rapidement des utilisateurs similaires ayant des styles d'écriture similaires. Le code du projet a été open-sourcé, et un site de démonstration en ligne est disponible.

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Développement Détection de style

Le Web qui Disparaît et la Promesse des LLMs

2025-03-16

Internet oublie lentement : chaque année, une partie significative des pages web disparaît à jamais. Les Internet Archive (IA) sont un gardien crucial de cette mémoire numérique, mais sa survie est confrontée à des défis croissants. L’auteur soutient que, même si préserver tout est économiquement impossible, les puissantes capacités de compression d’informations des grands modèles de langage (LLM), malgré les imprécisions, sont meilleures qu’une perte totale. Des modèles comme DeepSeek V3 offrent déjà une vue compressée d’Internet. Nous devons soutenir des institutions comme IA et veiller à ce que les poids des LLM publiés publiquement ne soient pas perdus, et que IA fasse partie des ensembles de données de pré-entraînement des LLM.

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Nous Détruisons les Logiciels (Et Notre Plaisir de Hacker)

2025-02-08

Le développeur chevronné antirez met en garde : nous sommes en train de détruire les logiciels ! La surdépendance aux nouvelles technologies, l’ignorance de la complexité, les systèmes de build lourds et les chaînes de dépendances complexes, ainsi que le manque d’attention à la maintenabilité et à la compatibilité descendante rendent les logiciels fragiles. Il affirme qu’éviter de « réinventer la roue » étouffe l’apprentissage et l’innovation, tandis que les réécritures prématurées, les changements fréquents de langage/framework et la dépendance aux bibliothèques complexes existantes aggravent la complexité. Nous devons privilégier la simplicité du code, l’évolutivité et la maintenabilité pour retrouver le plaisir du hacking.

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Développement complexité du code