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Como programadores top usam LLMs para aumentar a produtividade

2025-07-21

O programador veterano antirez compartilha sua experiência de 18 meses usando modelos de linguagem grandes como Gemini 2.5 PRO e Claude Opus para programação. Ele argumenta que os LLMs atuais são melhor usados como assistentes poderosos, não como ferramentas para concluir projetos de forma independente. Ao descrever os problemas claramente e iterar de forma eficaz, os LLMs podem ajudar a eliminar bugs, explorar ideias mais rapidamente, participar de design em pares e até mesmo aprender tecnologias fora da área de especialização de alguém. No entanto, antirez destaca a importância de fornecer contexto suficiente, escolher o modelo certo e manter o controle sobre o código, evitando a dependência de agentes automatizados. Somente assim a qualidade do código pode ser assegurada e a eficiência maximizada.

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Desenvolvimento

Inteligência Humana x LLMs: Depurando Conjuntos de Vetores Redis

2025-05-29

O desenvolvedor do Redis, antirez, relata uma experiência fascinante de depuração na qual ele confrontou seu talento com o Gemini 2.5 PRO, um grande modelo de linguagem. Um bug complexo na implementação do conjunto de vetores (HNSW) do Redis, decorrente da corrupção de dados que leva a links de nó inconsistentes, exigia uma solução além de uma abordagem ingênua O(N²). Embora o Gemini tenha sugerido a busca binária, antirez acabou criando uma solução criativa envolvendo um acumulador XOR, aprimorado ainda mais pela incorporação do MurmurHash128 e uma semente aleatória. Essa anedota destaca o poder do pensamento criativo humano ao lidar com problemas complexos, mostrando como os LLMs podem auxiliar, mas, em última análise, ficam aquém da ingenuidade humana na geração de soluções verdadeiramente novas.

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Desenvolvimento

Redis retorna para a licença de código aberto AGPLv3

2025-05-01

O desenvolvedor principal do Redis, antirez, relembra a jornada do Redis voltando para a licença de código aberto AGPLv3. Ele pessoalmente defendeu fortemente o AGPL, acreditando que o SSPL não conseguiu obter aceitação generalizada da comunidade. O Redis 8, agora oficialmente lançado, usa a licença AGPLv3, para grande satisfação de antirez. Ele promete melhorias contínuas ao Redis, particularmente o novo tipo de dados Vector Sets.

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Desenvolvimento Licença de Código Aberto

Conjuntos de Vetores Redis: Replicando a Detecção de Estilo de Conta do Hacker News

2025-04-16

Inspirado por uma postagem de três anos no Hacker News sobre a detecção de contas semelhantes usando similaridade de cosseno, Antirez, usando a nova funcionalidade de conjunto de vetores no Redis 8 RC1, replicou o experimento. Ele baixou 10 GB de dados de comentários do Hacker News, limpou e pré-processou-os para gerar um arquivo JSONL contendo usuários e seus vetores de frequência de palavras. Em seguida, usando o método Burrows-Delta, ele normalizou os vetores de frequência de palavras e os inseriu em conjuntos de vetores Redis. Finalmente, usando o comando VSIM, usuários semelhantes com estilos de escrita semelhantes podem ser encontrados rapidamente. O código do projeto foi open-sourced, e um site de demonstração online está disponível.

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Desenvolvimento Detecção de Estilo

A Web que Desaparece e a Promessa dos LLMs

2025-03-16

A internet está lentamente esquecendo: a cada ano, uma parte significativa das páginas da web desaparece para sempre. O Internet Archive (IA) é um guardião crucial dessa memória digital, mas sua sobrevivência enfrenta desafios crescentes. O autor argumenta que, embora preservar tudo seja economicamente inviável, as poderosas capacidades de compressão de informações dos Large Language Models (LLMs), apesar de imprecisões, são melhores do que a perda completa. Modelos como o DeepSeek V3 já oferecem uma visão comprimida da internet. Devemos apoiar instituições como a IA e garantir que os pesos de LLMs publicados publicamente não sejam perdidos e que a IA faça parte dos conjuntos de dados de pré-treinamento de LLMs.

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Tecnologia arquivo da internet preservação de informações

Estamos Destruindo o Software (E Nossa Alegria de Programar)

2025-02-08

O desenvolvedor veterano antirez alerta que estamos destruindo o software! A dependência excessiva de novas tecnologias, ignorando a complexidade, sistemas de construção desajeitados e cadeias de dependências, e negligenciando a manutenibilidade e a compatibilidade com versões anteriores estão tornando o software frágil. Ele argumenta que evitar 'reinventar a roda' sufoca a aprendizagem e a inovação, enquanto reescritas prematuras, mudanças frequentes de linguagem/framework e dependência de bibliotecas complexas existentes exacerbam a complexidade. Precisamos priorizar a simplicidade do código, a escalabilidade e a manutenibilidade para redescobrir a alegria de programar.

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(antirez.com)
Desenvolvimento complexidade do código