Делаю объвязку для ai-агента Участвую в разработке ai-агента для гигачата и решил помимо фронтенда помочь с обвязкой. Доработки Агент на python, а из доработок надо собрать бинарь, добавить режим dev/prod, пробросить конфиг через cmd и завернуть в docker. Хорошие новости Успешный пример агента есть в соседнем отделе. Тоже python, те же критерии, но фреймворк — flask. Не фантазировали Наш разраб знал django, поэтому «django мы выбираем тебя!». Думали, время разработки сократим. Да кто ж знал, что запуск в инфре нужно делать сразу хорошо ради стандартов и кибербезы.

Так вот! О чём речь глаголю. Зная один язык легко разобраться в другомСильно кайфанул от доработок, но пришлось принести в жертву самый ценный ресурс — время.

База в других языках (Java, JS, bash) и devops сильно облегчили задачу, а эпоха LLM быстро забустила пробелы в языке, особенно когда подобное делал «тыщу» раз, но не на питоне.

Да, python знаю, но не делал запуск с параметрами через cmd, было только в node.js и в bash, бинарь вообще не собирал. Devops А вот знания в Docker и понимание как работают оркестраторы считаю поистине бесценными! Вся современная инфра через них работает. Хорошо, что в своё время получил отличные знания. Приятного было снова погрузиться в написание DockerImage. Все хаят JSНо в python не лучше) Вы видели, как в Django алиасы к другим модулям прописываются? Жуть. В JS как-то аккуратнее что ли)

А зависимости либ хранятся в requirements.txt в формате ключ-значение. Меня пугает эта простота. Короче, эстетически JS мне больше нравится. ВыводыТема нейронок — безумно интересная. Бери и твори.

Если бы не LLM, времени на бойлерплейт-код было бы потрачено много.

Кайфанул от другого языка и других девопса.

База в других языках сильно помогает потом. А знание девопса и контейнеризации сильно расширяет горизонты типичного разработчика интерфейсов. Мне осталосьСобрать бинарь через pyinstaller, проверить, что образ собирается, параметры передаются.

Как вам такое? Дайте реакции.