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Au-delà de "Laissez planter" : Repenser la gestion des erreurs dans Elixir

2025-08-10
Au-delà de

Cet article critique la philosophie populaire de "laissez planter" dans la programmation Elixir. Tout en reconnaissant sa simplification de la gestion des erreurs, l'auteur soutient qu'elle néglige des aspects cruciaux tels que l'expérience utilisateur et la gestion des ressources. L'article souligne que la gestion élégante des erreurs et la fourniture d'informations utiles à l'utilisateur sont souvent plus importantes que de simplement laisser un processus planter. Une approche plus équilibrée est suggérée : planter uniquement lorsque la récupération est impossible, et autrement implémenter une gestion robuste des erreurs et une représentation de l'état pour améliorer la robustesse de l'application et l'expérience utilisateur.

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(www.zachdaniel.dev)
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Les LLM peuvent-ils sauver les langages de programmation de niche ? La stratégie d’Elixir

2025-06-05
Les LLM peuvent-ils sauver les langages de programmation de niche ? La stratégie d’Elixir

L’essor des grands modèles de langage (LLM) a suscité des inquiétudes chez les développeurs quant à leur impact sur les langages de programmation de niche. Cet article utilise Elixir comme étude de cas pour explorer comment les LLM affectent les langages de programmation et comment tirer parti des LLM pour améliorer la compétitivité des langages de niche. L’auteur soutient que les biais des LLM peuvent conduire à une préférence pour les piles technologiques courantes, mais en améliorant l’interaction entre les LLM et les langages de niche — comme en fournissant une meilleure documentation et des exemples de code optimisés pour les LLM — les LLM peuvent mieux comprendre et utiliser les langages de niche. De plus, la création de jeux de données d’évaluation pour les langages de niche peut améliorer la maîtrise du LLM, ce qui conduit à des recommandations pour les langages de niche dans des scénarios appropriés. En fin de compte, l’auteur suggère que l’adoption et l’utilisation actives des LLM, plutôt que la résistance passive, sont la clé de la survie des langages de programmation de niche à l’ère de l’IA.

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