https://file.kiwi wäre wohl ein solches Beispiel.
Alle Storage-SaaS werden monatlich nach Kapazität abgerechnet, und der Preis ist proportional zur Gesamtspeichergröße.
Mit sehr, sehr großen Datenmengen zu arbeiten, kommt bei den meisten Unternehmen höchstens einmal im Jahr vor.
Die monatlichen Abokosten, die auf diese Kapazität ausgelegt sind, sind daher übertrieben hoch und wenig praktikabel.
FileKiwi berechnet stattdessen nach dem Modell, für kurze Zeit unbegrenzte Kapazität bereitzustellen.
Der Entwickler dieses Projekts hält auf der diesjährigen PyCon US einen Vortrag zu diesem Thema. Als ich den Proposal-Review Anfang des Jahres gemacht habe, war es unter den Reviewern ein ziemlich großes Gesprächsthema, aber verglichen damit ist die Vorstellungsbeschreibung des Vortrags viel zu bescheiden. Denjenigen, die zur PyCon fahren, kann ich nur empfehlen, sich das unbedingt einmal anzuhören.
Große Modelle sind zwar auch interessant, aber die kleineren Modelle finde ich noch spannender.
Es sieht so aus, als würde das 0,6B-Modell ungefähr die Leistung erreichen, die bei vielen anderen Modellen eher bei 7B liegt.
Ich habe erst vor ein paar Tagen zufällig selbst einen Blog mit Hugo erstellt, deshalb freut mich dieser Beitrag besonders.
Ich habe es so eingerichtet, dass beim Push automatisch über GitHub Pages deployed wird, und nutze es auf diese Weise. haha
Ich mag Obsidian auch sehr, aber ich empfehle außerdem die Erweiterung Front Matter in VS Code.
Sie bietet einfache CMS-Funktionen; auch wenn sie nicht ganz perfekt ist, ist sie doch ziemlich brauchbar.
Es ist eine Technologie, die einem ein kaum abweisbares Maß an Produktivität verleiht. Wenn sie dann auch noch Ansätze oder Bibliotheks-APIs nutzt, an die man im Normalfall nie gedacht hätte, sprühen im Gehirn regelrecht die Funken. Dass man zehnmal stärker von KI abhängig wird, ist ein natürliches Phänomen, aber um alles einer All-in-One-Lösung zu überlassen, muss man sich bewusst machen, dass sie letztlich ein Co-Pilot ist. Im Alltag ebenso wie beim Code fühlt es sich an, als wäre immer ein wirklich freundlicher Doktorand direkt an der Seite.
Ich dachte auch, dass es hier nicht eher um Software mit relativ geringer Komplexität geht? Selbst wenn sie Open Source ist, zum Beispiel: Ob man den Kerncode des Linux-Kernels wirklich gut schreiben könnte ...
Code, der nicht öffentlich im Internet verfügbar ist, kann eine KI ohnehin niemals schreiben. Deshalb verstehe ich nicht so recht, wie man behaupten kann, dass KI das gesamte Coding übernehmen wird.
https://file.kiwiwäre wohl ein solches Beispiel.Alle Storage-SaaS werden monatlich nach Kapazität abgerechnet, und der Preis ist proportional zur Gesamtspeichergröße.
Mit sehr, sehr großen Datenmengen zu arbeiten, kommt bei den meisten Unternehmen höchstens einmal im Jahr vor.
Die monatlichen Abokosten, die auf diese Kapazität ausgelegt sind, sind daher übertrieben hoch und wenig praktikabel.
FileKiwi berechnet stattdessen nach dem Modell, für kurze Zeit unbegrenzte Kapazität bereitzustellen.
Aus Backend-Sicht habe ich die Erfahrung gemacht, dass Metaklassen das Debugging erschweren.
Es gibt gelegentlich Projekte, für die EAS vom Umfang her etwas zu groß ist; in solchen Situationen scheint das ziemlich nützlich zu sein.
Vielen Dank für die guten Informationen. Ich nutze Obsidian in letzter Zeit auch häufig, und ich glaube, dass diese Kombination gut zu mir passt.
Darauf freue ich mich sehr.
Der Entwickler dieses Projekts hält auf der diesjährigen PyCon US einen Vortrag zu diesem Thema. Als ich den Proposal-Review Anfang des Jahres gemacht habe, war es unter den Reviewern ein ziemlich großes Gesprächsthema, aber verglichen damit ist die Vorstellungsbeschreibung des Vortrags viel zu bescheiden. Denjenigen, die zur PyCon fahren, kann ich nur empfehlen, sich das unbedingt einmal anzuhören.
https://us.pycon.org/2025/schedule/presentation/40/
Große Modelle sind zwar auch interessant, aber die kleineren Modelle finde ich noch spannender.
Es sieht so aus, als würde das 0,6B-Modell ungefähr die Leistung erreichen, die bei vielen anderen Modellen eher bei 7B liegt.
Ich habe es als JetBrains-Plugin ausprobiert, aber es scheint eine Zeitverschwendung zu sein.
Ich habe erst vor ein paar Tagen zufällig selbst einen Blog mit Hugo erstellt, deshalb freut mich dieser Beitrag besonders.
Ich habe es so eingerichtet, dass beim Push automatisch über GitHub Pages deployed wird, und nutze es auf diese Weise. haha
Ich mag Obsidian auch sehr, aber ich empfehle außerdem die Erweiterung
Front Matterin VS Code.Sie bietet einfache CMS-Funktionen; auch wenn sie nicht ganz perfekt ist, ist sie doch ziemlich brauchbar.
Gibt es keinen Ort, an dem solche von Toss erstellten Websites gesammelt werden?
Cloudflare, kämpft weiter!
Ich nutze für die meisten Dienste ebenfalls cf pages + workers (serverlos) und bearbeite nur das wirklich Notwendige auf meinem eigenen Server.
Was ist Godot?
Es ist eine Technologie, die einem ein kaum abweisbares Maß an Produktivität verleiht. Wenn sie dann auch noch Ansätze oder Bibliotheks-APIs nutzt, an die man im Normalfall nie gedacht hätte, sprühen im Gehirn regelrecht die Funken. Dass man zehnmal stärker von KI abhängig wird, ist ein natürliches Phänomen, aber um alles einer All-in-One-Lösung zu überlassen, muss man sich bewusst machen, dass sie letztlich ein Co-Pilot ist. Im Alltag ebenso wie beim Code fühlt es sich an, als wäre immer ein wirklich freundlicher Doktorand direkt an der Seite.
Es war mühsam, die Build-Beschränkungen in der Cloud zu verwalten, aber das scheint ein gutes Tool zu sein.
Ich dachte auch, dass es hier nicht eher um Software mit relativ geringer Komplexität geht? Selbst wenn sie Open Source ist, zum Beispiel: Ob man den Kerncode des Linux-Kernels wirklich gut schreiben könnte ...
Sind die grundlegenden Fähigkeiten, die einen guten Entwickler ausmachen, seit der Erfindung des Computers nicht unverändert geblieben?
Code, der nicht öffentlich im Internet verfügbar ist, kann eine KI ohnehin niemals schreiben. Deshalb verstehe ich nicht so recht, wie man behaupten kann, dass KI das gesamte Coding übernehmen wird.