Jesteś na rozmowie kwalifikacyjnej na stanowisko Naukowca Badawczego w OpenAI. Interviewer pyta: "Jak rozszerzyłbyś długość kontekstu LLM z 2K do 128K tokenów?" Ty: "Dostosuję model do dłuższych dokumentów z kontekstem 128K." Rozmowa zakończona. Oto, co przegapiłeś:

Docker wyjaśniony w 2 minuty! Większość programistów korzysta z Dockera na co dzień, nie rozumiejąc, co dzieje się w tle. Oto wszystko, co musisz wiedzieć. Docker ma 3 główne komponenty: 1️⃣ Klient Docker: Miejsce, w którym wpisujesz polecenia, które komunikują się z demonem Dockera za pośrednictwem API. 2️⃣ Host Docker: Demon działa tutaj, zajmując się wszystkimi ciężkimi zadaniami (budowanie obrazów, uruchamianie kontenerów i zarządzanie zasobami) 3️⃣ Rejestr Docker: Przechowuje obrazy Dockera. Docker Hub jest publiczny, ale firmy prowadzą prywatne rejestry. Oto co się dzieje, gdy uruchamiasz "docker run": • Docker pobiera obraz z rejestru (jeśli nie jest dostępny lokalnie) • Docker tworzy nowy kontener z tego obrazu • Docker przydziela system plików do odczytu i zapisu dla kontenera • Docker tworzy interfejs sieciowy, aby połączyć kontener • Docker uruchamia kontener To wszystko. Klient, host i rejestr mogą działać na różnych maszynach. Dlatego Docker tak dobrze się skaluje. Zrozumienie tej architektury znacznie ułatwia debugowanie problemów z kontenerami. Będziesz dokładnie wiedział, gdzie szukać, gdy coś się zepsuje. ____ Jeśli uznałeś to za interesujące, podziel się tym ze swoją siecią. Znajdź mnie → @_avichawla Po więcej informacji i samouczków na temat ML i AI Engineering!

Serwer MCP, który wykrywa problemy z jakością kodu produkcyjnego w czasie rzeczywistym! Mimo że AI generuje kod w zawrotnym tempie, wąskie gardło inżynieryjne przeniosło się z pisania na przeglądanie, a teraz programiści spędzają 90% swojego czasu na debugowaniu kodu generowanego przez AI. Recenzenci AI również nie są zbyt wiarygodni, ponieważ mają te same fundamentalne ślepe punkty, co generatory AI: - Dopasowują wzorce, a nie sprawdzają poprawności. - Walidują składnię, a nie zachowanie systemu. - Przeglądają kod, a nie konsekwencje. Używam serwera SonarQube MCP (od @SonarSource), aby to rozwiązać. Produkuje analizę kodu na poziomie przedsiębiorstwa i zwraca natychmiastową informację zwrotną na temat błędów, luk w zabezpieczeniach i zapachów kodu dokładnie tam, gdzie pracujesz (Claude Code, Cursor itp.). Jego możliwości wynikają z przetwarzania codziennie ponad 750 miliardów linii kodu przez SonarQube, więc widział każdy wzór błędu, który istnieje. Obejmuje to: - Luki w zabezpieczeniach (wstrzyknięcie SQL, XSS, zakodowane tajemnice) - Zapachy kodu i długi technologiczne - Luki w pokryciu testami - Problemy z utrzymywaniem kodu Konfiguracja jest prosta: - Zainstaluj serwer SonarQube MCP - Dodaj go do konfiguracji swojego asystenta AI Gotowe! SonarQube jest teraz częścią twojego przepływu pracy z kodowaniem AI. Podzieliłem się repozytorium GitHub w odpowiedziach! P.S. Dzięki Sonar za współpracę ze mną dzisiaj.