gon

Every friend I talk to is overworked since AI. Working weekends. Always on their phone prompting. Kinda sad.

ainda acho bizarro o fato de pessoas nao técnicas abrindo PRs pra eu revisar

My new skill lineup: /domain-model - replaces /grill-me, integrates some DDD concepts and adds docs & ADR's during discussions /to-prd - create a PRD /to-issues - create issues with blocking /github-triage - triage issues with a state machine-based labelling system /tdd - do TDD where appropriate Still more to flesh out, but this is feeling AWESOME

cloudflare just gave agents git this is one of those changes that will just quietly improve everything agents with proper version control @dillon_mulroy @elithrar @mattzcarey @thomas_ankcorn have done something incredible here

Overgrown light pole in Poland 🏮 📸 artneversleeps

n ironicamente meus ultimos commits sao tipo isso

Alors là 😭 sélection naturelle à ce stade

Zoe after one shotting me from 6-7 screens away

to doente eu amo esse grupo

mt bom ser parabenizado por overengineering

Friday is coming…

sinto que perdi a festa do ano

🚨 O Google tornou público um software de IA que prevê o futuro. Preços de ações. Tendências de vendas. Demanda de energia. Padrões climáticos. Tráfego de servidores. Qualquer série temporal. Grátis. Chama-se TimesFM. Um modelo desenvolvido pelo Google Research, apresentado na ICML 2024, feito especificamente para previsão de séries temporais. Sem precisar treinar seu próprio modelo. Sem diploma em ciência de dados. Sem plataformas caras. Basta fornecer os dados. Ele prevê o que acontecerá a seguir. Eis o que torna isso diferente: → Pré-treinado em grandes volumes de dados. Funciona imediatamente com os SEUS dados. → 200 milhões de parâmetros. Leve e eficiente. → Suporta até 16K de contexto (anos de dados históricos). → Previsões com intervalos de confiança (não só um número). → Funciona com PyTorch e JAX → Já integrado ao BigQuery E aqui está a parte mais louca: Antes, previsão exigia cientistas de dados, semanas de treino e alto custo. Agora: um modelo pronto. Qualquer domínio. Qualquer dado. Só prever. Exemplos: Forneça preços de ações → prevê tendências Forneça tráfego de servidor → prevê picos Forneça dados de vendas → prevê próximos meses Forneça demanda de energia → prevê consumo O custo antes: Terminal Bloomberg: ~$25.000/ano Plataformas corporativas: +$50.000/ano Equipe de dados: +$500.000/ano Agora: pip install timesfm Código aberto. Licença Apache 2.0. Tecnologia nível big tech na mão de qualquer pessoa. Não é mágica. Mas chega perto.

Dünyada yalnızca Çin’in dağlık bölgelerinde yaşayan, son derece nadir bir tür olan Çin Dağ Kedisi.

gravado em uma garagem

LEVAR MEU FILHO EM SEGURANÇA PRA CASA!

// AGENTS.md Never, ever, under any circumstances, ever, not once, no matter what, try to start the fucking dev server, it’s already fucking running.

GLM-5.1 is now available in Go w/ Zero Data Retention