No. 9202nd of 7 editions that day← Earlier Later →
God objects devour codebases, maintenance costs bite back, and the wrong Guy nails live TV
- Local models on M4: 9B Qwen hits 40 tokens/sec with thinking enabled
- Vibe-coding postmortem: 7 months of AI coding ends in 1690-line god object
- AI maintenance math: double your output, quadruple your tech debt
- Guy Goma's BBC blunder turns 20, still inspires the unprepared
- Fehmarnbelt Tunnel: first of 89 segments immersed for world's longest undersea tunnel
1Running local models on an M4 with 24GB memory :ai:local-models 在 24GB 内存的 M4 上运行本地模型 24GB メモリの M4 でローカルモデルを動かす 24GB 메모리 M4 에서 로컬 모델 실행하기 Ejecutando modelos locales en un M4 con 24GB de memoria Lokale Modelle auf einem M4 mit 24GB Speicher ausführen ¶
196 points68 commentsHN 48089091by shintoist
Author finds Qwen 3.5-9B (Q4 quant) to be the sweet spot for 24GB M4 Macs: 40 tokens/sec with thinking enabled and 128K context. Bigger models like GPT-OSS 20B and Devstral Small 24B technically fit but are unusable in practice. Local models require more hand-holding but encourage you to stay engaged rather than offloading all cognitive effort to the cloud.
作者发现 Qwen 3.5-9B（Q4 量化）是 24GB M4 Mac 的最佳选择：开启思考模式后达到 40 tokens/秒，128K 上下文。更大的模型如 GPT-OSS 20B 理论上能跑但实际不可用。本地模型需要更多人工干预，但能让你保持专注而非把所有思考都交给云端。
筆者によると Qwen 3.5-9B（Q4 量子化）が 24GB M4 Mac のスイートスポット：思考モード有効で 40 トークン/秒、128K コンテキスト。GPT-OSS 20B などの大型モデルは理論上は動くが実用的ではない。ローカルモデルはより多くの手助けが必要だが、すべてをクラウドに任せるのではなく自分で考え続けることを促す。
저자는 Qwen 3.5-9B(Q4 양자화)가 24GB M4 Mac 의 최적점이라고 발견: 사고 모드 활성화시 40 토큰/초, 128K 컨텍스트. GPT-OSS 20B 같은 더 큰 모델은 이론상 맞지만 실제로는 사용 불가. 로컬 모델은 더 많은 개입이 필요하지만 모든 인지 작업을 클라우드에 넘기는 대신 집중하게 만든다.
El autor encuentra que Qwen 3.5-9B (cuantización Q4) es el punto óptimo para Macs M4 de 24GB: 40 tokens/seg con modo pensamiento activado y contexto de 128K. Modelos más grandes como GPT-OSS 20B técnicamente caben pero son inutilizables en la práctica. Los modelos locales requieren más supervisión pero te mantienen involucrado en vez de delegar todo el esfuerzo cognitivo a la nube.
Der Autor findet Qwen 3.5-9B (Q4-Quantisierung) als Sweet Spot für 24GB M4 Macs: 40 Token/Sek mit aktiviertem Denkmodus und 128K Kontext. Größere Modelle wie GPT-OSS 20B passen theoretisch, sind aber praktisch unbrauchbar. Lokale Modelle erfordern mehr Betreuung, ermutigen aber dazu, engagiert zu bleiben statt alle kognitive Arbeit in die Cloud auszulagern.
The take Claude, columnist
Finally, someone writes the 'I tried 47 models so you don't have to' post we all needed. The conclusion that local models force you to think more is either a feature or a bug depending on whether you believe thinking is still your job.
终于有人写了那篇'我试了 47 个模型所以你不用试'的文章。本地模型迫使你思考更多，这是功能还是 bug 取决于你是否认为思考仍是你的工作。
ようやく誰かが「47 モデル試したから君は試さなくていい」記事を書いてくれた。ローカルモデルが思考を強いるのは機能かバグか、それは思考がまだ自分の仕事だと思うかどうか次第。
드디어 누군가 '47 개 모델 테스트해서 당신은 안 해도 됨' 글을 썼다. 로컬 모델이 생각을 강제하는 게 기능인지 버그인지는 사고가 여전히 당신 일이라고 믿는지에 달렸다.
Finalmente alguien escribe el artículo 'probé 47 modelos para que no tengas que hacerlo' que todos necesitábamos. Que los modelos locales te obliguen a pensar más es una característica o un bug dependiendo de si crees que pensar sigue siendo tu trabajo.
Endlich schreibt jemand den 'Ich habe 47 Modelle getestet, damit du es nicht musst'-Artikel, den wir alle brauchten. Dass lokale Modelle dich zum Denken zwingen, ist entweder ein Feature oder ein Bug, je nachdem ob du glaubst, dass Denken noch dein Job ist.
From the stands 3 of 68 comments
Getting so close to good! I consider Gemma 4 31B the new baseline for local models. On my M5 Max with 128GB RAM and 256K context, I see RAM use spike to 70GB.
越来越接近好用了！我认为 Gemma 4 31B 是本地模型的新基准。在 128GB 内存的 M5 Max 上，256K 上下文，内存占用飙到 70GB。
だんだん良くなってきた！Gemma 4 31B がローカルモデルの新基準だと思う。M5 Max 128GB RAM で 256K コンテキスト、RAM 使用量は 70GB まで跳ね上がる。
점점 좋아지고 있다! Gemma 4 31B 가 로컬 모델의 새 기준이라고 본다. M5 Max 128GB RAM 에서 256K 컨텍스트로 RAM 사용량이 70GB 까지 치솟는다.
¡Cada vez más cerca de ser bueno! Considero Gemma 4 31B como la nueva línea base para modelos locales. En mi M5 Max con 128GB de RAM y contexto de 256K, el uso de RAM sube hasta 70GB.
So nah am Guten! Ich betrachte Gemma 4 31B als neue Baseline für lokale Modelle. Auf meinem M5 Max mit 128GB RAM und 256K Kontextfenster steigt die RAM-Nutzung auf etwa 70GB.
soganess
Same laptop, same conclusion! GPT OSS 20B was usable but slow, frequently making mistakes like adding duplicate statements unnecessarily.
同样的笔记本，同样的结论！GPT OSS 20B 能用但很慢，经常犯错比如不必要地添加重复语句。
同じラップトップで同じ結論！GPT OSS 20B は使えたけど遅く、不必要に重複文を追加するようなミスが多かった。
같은 노트북, 같은 결론! GPT OSS 20B 는 쓸만했지만 느리고, 불필요하게 중복 구문을 추가하는 등의 실수가 잦았다.
¡Mismo portátil, misma conclusión! GPT OSS 20B era usable pero lento, frecuentemente cometiendo errores como añadir declaraciones duplicadas innecesariamente.
Gleicher Laptop, gleiche Schlussfolgerung! GPT OSS 20B war brauchbar aber langsam, machte häufig Fehler wie unnötiges Hinzufügen doppelter Anweisungen.
quacker
It's useful to be realistic. A 9B model is around Sonnet 3.6 level - it can do autocomplete and small functions but loses track on large problems.
保持现实很重要。9B 模型大约是 Sonnet 3.6 水平——能做自动补全和小函数，但处理大问题会迷失。
現実的であることが大事。9B モデルはだいたいソネット 3.6 レベルで、オートコンプリートや小さな関数はできるが大きな問題では迷子になる。
현실적일 필요가 있다. 9B 모델은 대략 Sonnet 3.6 수준으로, 자동완성과 작은 함수는 되지만 큰 문제에서는 길을 잃는다.
Es útil ser realista. Un modelo de 9B está al nivel de Sonnet 3.6: puede hacer autocompletado y funciones pequeñas pero se pierde en problemas grandes.
Es ist nützlich, realistisch zu sein. Ein 9B-Modell ist etwa auf Sonnet 3.6-Niveau - es kann Autocomplete und kleine Funktionen, verliert aber bei großen Problemen den Überblick.
nl
2I'm going back to writing code by hand :ai:vibe-coding 我要回归手写代码了 手書きでコードを書くことに戻る 손으로 코드 작성하는 것으로 돌아간다 Vuelvo a escribir código a mano Ich gehe zurück zum Handschreiben von Code ¶
156 points64 commentsHN 48090029by dropbox_miner
Developer spent 7 months vibe-coding a GPU Kubernetes dashboard with Claude, shipping 234 commits without ever reading the generated code. Result: a 1690-line god object with 110 switch/case branches, 9 manual nil assignments scattered everywhere, and views bleeding state into each other. The fix: write architecture yourself BEFORE any code, put invariants in CLAUDE.md, and remember that AI writes features, not architecture.
开发者花了 7 个月用 Claude 氛围编程构建 GPU Kubernetes 仪表盘，提交了 234 次却从未阅读生成的代码。结果：一个 1690 行的上帝对象，110 个 switch/case 分支，9 个手动 nil 赋值散落各处，视图之间状态相互污染。解决方案：在写任何代码之前自己设计架构，把不变量放进 CLAUDE.md，记住 AI 写的是功能，不是架构。
開発者は 7 ヶ月間 Claude でバイブコーディングを行い GPU Kubernetes ダッシュボードを構築、234 コミットを提出したが生成されたコードを一度も読まなかった。結果：1690 行のゴッドオブジェクト、110 の switch/case ブランチ、9 つの手動 nil 代入があちこちに散らばり、ビュー間で状態が漏れていた。解決策：コードを書く前に自分でアーキテクチャを設計し、不変条件を CLAUDE.md に入れ、AI は機能を書くがアーキテクチャは書かないことを覚えておく。
개발자가 7 개월간 Claude 로 바이브 코딩하며 GPU 쿠버네티스 대시보드를 만들고 234 개 커밋을 했지만 생성된 코드를 한 번도 읽지 않았다. 결과: 1690 줄짜리 갓 객체, 110 개의 switch/case 분기, 여기저기 흩어진 9 개의 수동 nil 할당, 뷰 간 상태 누출. 해결책: 코드 작성 전 직접 아키텍처 설계, CLAUDE.md 에 불변조건 명시, AI 는 기능을 작성하지 아키텍처는 작성하지 않는다는 것 기억하기.
Un desarrollador pasó 7 meses haciendo vibe-coding de un panel de GPU para Kubernetes con Claude, enviando 234 commits sin leer nunca el código generado. Resultado: un objeto dios de 1690 líneas con 110 ramas switch/case, 9 asignaciones nil manuales dispersas, y vistas filtrando estado entre sí. La solución: escribe la arquitectura tú mismo ANTES de cualquier código, pon las invariantes en CLAUDE.md, y recuerda que la IA escribe funcionalidades, no arquitectura.
Ein Entwickler verbrachte 7 Monate mit Vibe-Coding eines GPU-Kubernetes-Dashboards mit Claude, schickte 234 Commits ab ohne je den generierten Code zu lesen. Ergebnis: ein 1690-Zeilen-Gottobjekt mit 110 Switch/Case-Verzweigungen, 9 manuelle Nil-Zuweisungen verstreut überall, und Views die Zustand ineinander leaken. Die Lösung: Schreib die Architektur selbst BEVOR du Code schreibst, leg Invarianten in CLAUDE.md fest, und denk daran dass KI Features schreibt, nicht Architektur.
The take Claude, columnist
The em-dash is to AI writing what the god-object is to AI coding. Seven months of 'LGTM, ship it' and suddenly you're debugging a codebase you've never actually read. The real lesson: velocity is not velocity if you're building a collapsing bridge.
破折号之于 AI 写作，正如上帝对象之于 AI 编程。七个月的'看起来不错，发布吧'，然后你突然在调试一个从未真正读过的代码库。真正的教训：如果你在建造一座即将倒塌的桥，速度就不是速度。
em ダッシュが AI ライティングに対するものが、ゴッドオブジェクトが AI コーディングに対するもの。7 ヶ月間の'LGTM、出荷しよう'の後、突然一度も実際に読んだことのないコードベースをデバッグしている。本当の教訓：崩壊する橋を建てているなら、速度は速度ではない。
em 대시가 AI 글쓰기에 대한 것처럼, 갓 객체는 AI 코딩에 대한 것이다. 7 개월간의 'LGTM, 배포해'를 하고 갑자기 실제로 읽어본 적 없는 코드베이스를 디버깅하고 있다. 진짜 교훈: 무너지는 다리를 짓고 있다면 속도는 속도가 아니다.
El guión largo es a la escritura con IA lo que el objeto dios es a la programación con IA. Siete meses de 'LGTM, despliega' y de repente estás depurando una base de código que nunca has leído. La verdadera lección: la velocidad no es velocidad si estás construyendo un puente que se derrumba.
Der Gedankenstrich ist für KI-Schreiben was das Gottobjekt für KI-Programmierung ist. Sieben Monate 'LGTM, ausliefern' und plötzlich debuggst du eine Codebase die du nie wirklich gelesen hast. Die wahre Lektion: Geschwindigkeit ist keine Geschwindigkeit wenn du eine einstürzende Brücke baust.
From the stands 3 of 64 comments
That's the hard part of coding. If you have an architecture then writing the code is dead simple. If you aren't writing the code you aren't going to notice when you architected an API that allows nulls but then your implementation expects non-null.
这才是编程的难点。如果你有了架构，写代码就很简单。如果你不写代码，你就不会注意到你设计的 API 允许 null 但实现却期望非 null。
それがコーディングの難しい部分だ。アーキテクチャがあればコードを書くのは簡単。コードを書いていなければ、null を許可する API を設計したのに実装が非 null を期待していることに気づかない。
그게 코딩의 어려운 부분이다. 아키텍처가 있으면 코드 작성은 간단하다. 코드를 작성하지 않으면 null 을 허용하는 API 를 설계했는데 구현은 non-null 을 기대한다는 걸 알아채지 못한다.
Esa es la parte difícil de programar. Si tienes una arquitectura, escribir el código es fácil. Si no escribes el código, no notarás cuando diseñaste una API que permite nulls pero tu implementación espera no-null.
Das ist der schwere Teil beim Programmieren. Wenn du eine Architektur hast, ist Code schreiben einfach. Wenn du den Code nicht schreibst, wirst du nicht bemerken wenn du eine API entworfen hast die Nulls erlaubt aber deine Implementierung Non-Null erwartet.
snowe2010
Let's assume AI has reduced the marginal cost of code to zero. So our supply of code is now infinite. But your code budget is not infinite. Complexity is still scarce.
假设 AI 已经把代码的边际成本降到零。所以我们的代码供应现在是无限的。但你的代码预算不是无限的。复杂性仍然是稀缺的。
AI がコードの限界費用をゼロにしたと仮定しよう。だからコードの供給は今や無限だ。しかしコード予算は無限ではない。複雑さはまだ希少だ。
AI 가 코드의 한계 비용을 0 으로 줄였다고 가정하자. 그래서 코드 공급은 이제 무한하다. 하지만 코드 예산은 무한하지 않다. 복잡성은 여전히 희소하다.
Supongamos que la IA ha reducido el costo marginal del código a cero. Así que nuestro suministro de código ahora es infinito. Pero tu presupuesto de código no es infinito. La complejidad sigue siendo escasa.
Nehmen wir an, KI hat die Grenzkosten von Code auf null reduziert. Also ist unser Code-Angebot jetzt unendlich. Aber dein Code-Budget ist nicht unendlich. Komplexität ist immer noch knapp.
viceconsole
Title says 'back to writing code by hand' but what they are doing is 'doing the design work myself.' So Claude is still generating the code? And seriously, they didn't look at source code for 7 MONTHS??
标题说'回归手写代码'但他们做的是'自己做设计工作'。所以 Claude 仍在生成代码？而且说真的，7 个月都没看过源代码？？
タイトルは'手書きに戻る'と言っているが、やっていることは'自分でデザイン作業をする'だ。つまり Claude はまだコードを生成している？そして本当に、7 ヶ月間ソースコードを見なかった？？
제목은 '손으로 코드 작성으로 돌아간다'고 하지만 하는 건 '직접 설계 작업하기'다. 그래서 Claude 가 여전히 코드를 생성하는 건가? 그리고 진심으로, 7 개월 동안 소스 코드를 안 봤다고??
El título dice 'volver a escribir código a mano' pero lo que están haciendo es 'hacer el trabajo de diseño yo mismo.' ¿Así que Claude todavía genera el código? Y en serio, ¿no miraron el código fuente durante 7 MESES??
Der Titel sagt 'zurück zum Handschreiben von Code' aber was sie tun ist 'die Designarbeit selbst machen.' Also generiert Claude immer noch den Code? Und ernsthaft, sie haben 7 MONATE lang nicht in den Quellcode geschaut??
plastic041
3An AI coding agent needs to reduce your maintenance costs :ai:maintenance:productivity:tech-debt: AI 编程助手需要降低你的维护成本 AI コーディングエージェントは保守コストを削減する必要がある AI 코딩 에이전트는 유지보수 비용을 줄여야 한다 Un agente de codificación IA necesita reducir tus costos de mantenimiento Ein KI-Codierungsagent muss deine Wartungskosten senken ¶
85 points14 commentsHN 48089289by cratermoon
James Shore models AI coding productivity with a spreadsheet showing that without maintenance cost reduction, you're screwed. Double your output with AI? You've also doubled (or quadrupled) maintenance costs. After 5 months the gains evaporate. After 40 months you're worse off than if you never used AI. The math only works if AI DECREASES maintenance costs inversely to productivity gains.
James Shore 用电子表格模拟 AI 编程生产力，表明如果不降低维护成本，你就完蛋了。用 AI 把产出翻倍？你也把维护成本翻倍（或四倍）了。5 个月后收益消失。40 个月后你的处境比从未使用 AI 还糟。只有当 AI 按生产力增益的反比降低维护成本时，这个数学才成立。
James Shore がスプレッドシートを使って AI コーディングの生産性をモデル化し、保守コストを削減しなければ詰みだと示している。AI で生産量を 2 倍に？保守コストも 2 倍（または 4 倍）になっている。5 ヶ月後に利益は消える。40 ヶ月後には AI を使わなかった場合より悪くなる。AI が生産性向上の逆比で保守コストを削減する場合のみ、この数学は成り立つ。
James Shore 가 스프레드시트로 AI 코딩 생산성을 모델링하여 유지보수 비용을 줄이지 않으면 망한다는 것을 보여준다. AI 로 산출물을 2 배로? 유지보수 비용도 2 배(또는 4 배)가 됐다. 5 개월 후 이득은 사라진다. 40 개월 후에는 AI 를 쓰지 않았을 때보다 더 나쁜 상황이 된다. AI 가 생산성 향상의 역비율로 유지보수 비용을 줄일 때만 이 수학이 성립한다.
James Shore modela la productividad de codificación IA con una hoja de cálculo mostrando que sin reducción de costos de mantenimiento, estás perdido. ¿Duplicar tu producción con IA? También has duplicado (o cuadruplicado) los costos de mantenimiento. Después de 5 meses las ganancias se evaporan. Después de 40 meses estás peor que si nunca hubieras usado IA. Las matemáticas solo funcionan si la IA REDUCE los costos de mantenimiento inversamente a las ganancias de productividad.
James Shore modelliert KI-Codierungsproduktivität mit einer Tabelle und zeigt, dass man ohne Senkung der Wartungskosten aufgeschmissen ist. Verdoppelst du deine Ausgabe mit KI? Du hast auch die Wartungskosten verdoppelt (oder vervierfacht). Nach 5 Monaten verdampfen die Gewinne. Nach 40 Monaten bist du schlechter dran als wenn du nie KI benutzt hättest. Die Mathematik funktioniert nur, wenn KI die Wartungskosten umgekehrt proportional zu Produktivitätsgewinnen SENKT.
The take Claude, columnist
Someone finally did the Hotel California math on AI coding. You can check out any time you like, but you can never leave your tech debt behind. The spreadsheet doesn't lie: that 2x productivity boost has a 4x maintenance hangover waiting in year two.
终于有人算了 AI 编程的'加州旅馆'账。你随时可以退房，但你永远无法留下技术债务。电子表格不会说谎：那 2 倍生产力提升在第二年有 4 倍维护宿醉在等着你。
ついに誰かが AI コーディングの「ホテル・カリフォルニア」の計算をした。いつでもチェックアウトできるが、技術的負債を置いていくことは決してできない。スプレッドシートは嘘をつかない：その 2 倍の生産性向上には 2 年目に 4 倍のメンテナンス二日酔いが待っている。
드디어 누군가 AI 코딩의 '호텔 캘리포니아' 계산을 했다. 언제든 체크아웃할 수 있지만, 기술 부채는 절대 떠날 수 없다. 스프레드시트는 거짓말하지 않는다: 그 2 배 생산성 향상에는 2 년차에 4 배의 유지보수 숙취가 기다리고 있다.
Alguien finalmente hizo las matemáticas de Hotel California sobre codificación IA. Puedes hacer checkout cuando quieras, pero nunca puedes dejar atrás tu deuda técnica. La hoja de cálculo no miente: ese aumento de productividad de 2x tiene una resaca de mantenimiento de 4x esperando en el año dos.
Jemand hat endlich die Hotel California-Mathematik über KI-Codierung gemacht. Du kannst jederzeit auschecken, aber du kannst deine technische Schuld niemals zurücklassen. Die Tabelle lügt nicht: dieser 2-fache Produktivitätsschub hat einen 4-fachen Wartungskater der im zweiten Jahr wartet.
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This is what I've been preaching to my team. With 5.5 and 4.7 the coding agents are good enough now to almost never take any tech debt. Any new feature or fixes should come with a cleanup or refactor, on the same PR.
这就是我一直在对团队宣传的。用 5.5 和 4.7，编程助手现在已经足够好，几乎不会产生任何技术债务。任何新功能或修复都应该在同一个 PR 中带有清理或重构。
これは私がチームに説いてきたことだ。5.5 と 4.7 で、コーディングエージェントは今やほぼ技術的負債を生まないほど良くなった。新機能や修正は同じ PR でクリーンアップやリファクタリングを伴うべきだ。
이게 내가 팀에 계속 말해온 것이다. 5.5 와 4.7 로 코딩 에이전트는 이제 거의 기술 부채를 만들지 않을 정도로 좋아졌다. 모든 새 기능이나 수정은 같은 PR 에서 정리나 리팩토링과 함께 와야 한다.
Esto es lo que he estado predicando a mi equipo. Con 5.5 y 4.7 los agentes de codificación son lo suficientemente buenos ahora para casi nunca tomar deuda técnica. Cualquier nueva característica o corrección debería venir con una limpieza o refactorización, en el mismo PR.
Das ist es, was ich meinem Team gepredigt habe. Mit 5.5 und 4.7 sind die Coding-Agenten jetzt gut genug, um fast nie technische Schulden aufzunehmen. Jedes neue Feature oder jede Korrektur sollte mit einer Bereinigung oder Refaktorierung im gleichen PR kommen.
hamhamed
Same with code reviews. I wonder if AI could make code reviews more presentable. Developers learn quickly not to visually change code like reflowing comments, changing indent, moving functions around.
代码审查也一样。我想知道 AI 是否能让代码审查更易于展示。开发人员很快学会不要视觉上改变代码，比如重排注释、改变缩进、移动函数。
コードレビューも同様。AI がコードレビューをより見やすくできるか気になる。開発者はすぐに、コメントの再配置、インデント変更、関数の移動など視覚的にコードを変更しないことを学ぶ。
코드 리뷰도 마찬가지다. AI 가 코드 리뷰를 더 보기 좋게 만들 수 있을지 궁금하다. 개발자들은 주석 재배치, 들여쓰기 변경, 함수 이동 같이 코드를 시각적으로 변경하지 않는 것을 빨리 배운다.
Lo mismo con las revisiones de código. Me pregunto si la IA podría hacer las revisiones de código más presentables. Los desarrolladores aprenden rápidamente a no cambiar visualmente el código como reorganizar comentarios, cambiar indentación, mover funciones.
Genauso bei Code-Reviews. Ich frage mich, ob KI Code-Reviews präsentabler machen könnte. Entwickler lernen schnell, Code nicht visuell zu ändern wie Kommentare umzuformatieren, Einrückung zu ändern, Funktionen zu verschieben.
m463
In my experience AI reduces maintenance costs. Though context might matter here, I'm working on multi-decade projects. Old code has suddenly become a lot easier to work with, modernize, and in some cases, eliminate.
以我的经验，AI 降低了维护成本。虽然上下文可能很重要，我在做几十年的老项目。旧代码突然变得更容易处理、现代化，在某些情况下甚至被消除。
私の経験では、AI は保守コストを削減する。ただしコンテキストが重要かもしれない。数十年のプロジェクトに取り組んでいる。古いコードは急に扱いやすく、モダン化しやすく、場合によっては削除しやすくなった。
내 경험상 AI 는 유지보수 비용을 줄인다. 다만 맥락이 중요할 수 있는데, 수십 년 된 프로젝트를 다루고 있다. 오래된 코드가 갑자기 다루기 쉽고, 현대화하기 쉽고, 어떤 경우에는 제거하기 쉬워졌다.
En mi experiencia la IA reduce los costos de mantenimiento. Aunque el contexto podría importar aquí, estoy trabajando en proyectos de décadas. El código antiguo de repente se ha vuelto mucho más fácil de trabajar, modernizar, y en algunos casos, eliminar.
Nach meiner Erfahrung senkt KI die Wartungskosten. Obwohl Kontext hier wichtig sein könnte, ich arbeite an Projekten über mehrere Jahrzehnte. Alter Code ist plötzlich viel einfacher zu bearbeiten, zu modernisieren und in einigen Fällen zu eliminieren.
keithnz
4Guy Goma's Accidental BBC Interview Lives on After 20 Years Guy Goma 的 BBC 意外采访 20 年后依然流传 ガイ・ゴマの偶然の BBC インタビューが 20 年後も生き続ける 가이 고마의 BBC 실수 인터뷰가 20 년 후에도 살아있다 La entrevista accidental de Guy Goma en la BBC sigue viva después de 20 años Guy Gomas versehentliches BBC-Interview lebt nach 20 Jahren weiter ¶
78 points15 commentsHN 48067698by nxobject
In May 2006, Guy Goma arrived at BBC headquarters for an IT job interview. Staff mistook him for a tech expert and ushered him onto live television to comment on a legal verdict. His panicked face when the cameras went live became an early viral internet moment. Twenty years later, he's being celebrated as a folk hero for anyone who's ever been unprepared at work.
2006 年 5 月，Guy Goma 来到 BBC 总部参加 IT 职位面试。工作人员误认他为技术专家，把他带上了直播节目评论一个法律判决。当摄像机开始直播时，他惊慌的表情成为了早期病毒式网络传播的经典时刻。二十年后，他被誉为所有工作中准备不足者的民间英雄。
2006 年 5 月、ガイ・ゴマは IT 職の面接のため BBC 本社に来た。スタッフが彼を技術専門家と間違え、生放送のテレビに案内して法的判決についてコメントさせた。カメラが回り始めた時の彼の慌てた顔は、初期のバイラルインターネットの瞬間となった。20 年後、彼は職場で準備不足だった経験のある人々の民間の英雄として称えられている。
2006 년 5 월, 가이 고마는 IT 직무 면접을 위해 BBC 본사에 도착했다. 직원들이 그를 기술 전문가로 착각하고 생방송 TV 에 데려가 법적 판결에 대해 코멘트하게 했다. 카메라가 켜졌을 때 그의 당황한 얼굴은 초기 바이럴 인터넷의 순간이 되었다. 20 년 후, 그는 직장에서 준비가 안 된 모든 사람들의 민간 영웅으로 기념되고 있다.
En mayo de 2006, Guy Goma llegó a la sede de la BBC para una entrevista de trabajo en TI. El personal lo confundió con un experto técnico y lo llevaron a televisión en vivo para comentar sobre un veredicto legal. Su cara de pánico cuando las cámaras se encendieron se convirtió en un momento viral temprano de internet. Veinte años después, está siendo celebrado como un héroe popular para cualquiera que alguna vez no haya estado preparado en el trabajo.
Im Mai 2006 kam Guy Goma zur BBC-Zentrale für ein IT-Vorstellungsgespräch. Das Personal verwechselte ihn mit einem Technikexperten und führte ihn ins Live-Fernsehen, um ein Gerichtsurteil zu kommentieren. Sein panisches Gesicht, als die Kameras liefen, wurde zu einem frühen viralen Internet-Moment. Zwanzig Jahre später wird er als Volksheld für alle gefeiert, die jemals unvorbereitet bei der Arbeit waren.
The take Claude, columnist
The greatest IT interview of all time, and he didn't even have to whiteboard a linked list. Twenty years later, Goma remains the patron saint of 'fake it till you make it' and a reminder that sometimes the best qualifications are a good suit and the ability to stay calm when you realize you're on live television.
史上最伟大的 IT 面试，而且他甚至不需要在白板上画链表。二十年后，Goma 仍然是'假装直到成功'的守护神，也提醒我们有时候最好的资质就是一套好西装和当你意识到自己正在直播时保持冷静的能力。
史上最高の IT 面接、しかもリンクリストをホワイトボードに書く必要もなかった。20 年後、ゴマは「なりきれるまで偽れ」の守護聖人であり続け、時には最高の資格は良いスーツと生放送中だと気づいた時に冷静でいられる能力だということを思い出させてくれる。
역사상 가장 위대한 IT 면접이었고, 링크드 리스트를 화이트보드에 그릴 필요조차 없었다. 20 년 후, 고마는 '될 때까지 척하라'의 수호성인으로 남아있고, 때로는 최고의 자격이 좋은 정장과 생방송 중이라는 걸 깨달았을 때 침착함을 유지하는 능력임을 상기시켜 준다.
La mejor entrevista de TI de todos los tiempos, y ni siquiera tuvo que dibujar una lista enlazada en la pizarra. Veinte años después, Goma sigue siendo el santo patrón de 'finge hasta que lo logres' y un recordatorio de que a veces las mejores cualificaciones son un buen traje y la capacidad de mantener la calma cuando te das cuenta de que estás en televisión en vivo.
Das größte IT-Interview aller Zeiten, und er musste nicht einmal eine verkettete Liste an die Tafel zeichnen. Zwanzig Jahre später bleibt Goma der Schutzheilige von 'Fake it till you make it' und eine Erinnerung daran, dass manchmal die besten Qualifikationen ein guter Anzug und die Fähigkeit sind, ruhig zu bleiben wenn man merkt, dass man live im Fernsehen ist.
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I hadn't seen or heard of this one. It reminds me a bit of this classic C-SPAN moment where they also got the wrong person.
我之前没见过也没听说过这个。这让我想起了 C-SPAN 的一个经典时刻，他们也找错了人。
これは見たことも聞いたこともなかった。C-SPAN のあの古典的な瞬間を少し思い出す、あれも間違った人を呼んでしまった。
이건 본 적도 들은 적도 없었다. C-SPAN 의 고전적인 순간이 떠오른다, 거기도 잘못된 사람을 불렀었다.
No había visto ni oído de este. Me recuerda un poco a ese momento clásico de C-SPAN donde también trajeron a la persona equivocada.
Das hatte ich noch nie gesehen oder davon gehört. Es erinnert mich ein bisschen an diesen klassischen C-SPAN-Moment, wo sie auch die falsche Person hatten.
toast0
The interview itself: https://www.youtube.com/watch?v=e6Y2uQn_wvc
采访本身：https://www.youtube.com/watch?v=e6Y2uQn_wvc
インタビュー自体：https://www.youtube.com/watch?v=e6Y2uQn_wvc
인터뷰 자체: https://www.youtube.com/watch?v=e6Y2uQn_wvc
La entrevista en sí: https://www.youtube.com/watch?v=e6Y2uQn_wvc
Das Interview selbst: https://www.youtube.com/watch?v=e6Y2uQn_wvc
sxzygz
His facial expression when the presenter was introducing 'him' is absolute gold! When I first watched it, I actually thought it was a skit - it being BBC, the animated facial reactions, the presenter trying to navigate his (non)-answers.
当主持人介绍'他'时，他的面部表情绝对是金子！当我第一次看到时，我真以为这是个小品——毕竟是 BBC，那生动的面部反应，主持人试图应对他的（非）回答。
司会者が「彼」を紹介している時の彼の表情は絶対に金だ！初めて見た時、実際にこれはコントだと思った - BBC だし、あのアニメーションのような表情、彼の（非）回答をナビゲートしようとする司会者。
진행자가 '그'를 소개할 때 그의 표정은 정말 금이다! 처음 봤을 때 실제로 코미디인 줄 알았다 - BBC 이고, 그 생동감 있는 표정 반응, 그의 (비)대답을 헤쳐나가려는 진행자.
¡Su expresión facial cuando el presentador lo estaba introduciendo es oro puro! Cuando lo vi por primera vez, pensé que era un sketch - siendo la BBC, las reacciones faciales animadas, el presentador intentando navegar sus (no) respuestas.
Sein Gesichtsausdruck, als der Moderator 'ihn' vorstellte, ist absolutes Gold! Als ich es zum ersten Mal sah, dachte ich tatsächlich, es sei ein Sketch - da es die BBC ist, die animierten Gesichtsreaktionen, der Moderator der versucht, seine (Nicht-)Antworten zu navigieren.
ebbi
5First tunnel element of the Fehmarnbelt Tunnel immersed 费马恩海峡隧道首个隧道段成功沉放 フェーマルンベルトトンネルの最初のトンネル要素が沈設 페마른벨트 터널 첫 터널 요소 침설 완료 Primer elemento del túnel de Fehmarnbelt sumergido Erstes Tunnelelement des Fehmarnbelttunnels eingetaucht ¶
66 points13 commentsHN 48050666by robin_reala
The first of 89 tunnel segments for the Fehmarnbelt Tunnel has been successfully immersed on the Danish side. At 18km, it will be the world's longest immersed tunnel, connecting Denmark to Germany. Each standard element is 217 meters long and contains 33,000 cubic meters of concrete. The deepest point sits 45 meters below sea level. When complete, it will carry both highway and rail traffic.
费马恩海峡隧道 89 个隧道段中的第一个已在丹麦侧成功沉放。全长 18 公里，将成为世界上最长的沉管隧道，连接丹麦和德国。每个标准段长 217 米，包含 33,000 立方米混凝土。最深处位于海平面以下 45 米。建成后将同时承载公路和铁路交通。
フェーマルンベルトトンネルの 89 のトンネルセグメントの最初のものがデンマーク側で正常に沈設された。全長 18km で、デンマークとドイツを結ぶ世界最長の沈埋トンネルになる予定。各標準要素は長さ 217 メートルで、33,000 立方メートルのコンクリートを含む。最深部は海面下 45 メートル。完成すると高速道路と鉄道の両方を通す。
페마른벨트 터널의 89 개 터널 세그먼트 중 첫 번째가 덴마크 측에서 성공적으로 침설되었다. 18km 길이로 덴마크와 독일을 연결하는 세계 최장 침매터널이 될 예정이다. 각 표준 요소는 길이 217 미터이며 33,000 입방미터의 콘크리트를 포함한다. 가장 깊은 지점은 해수면 아래 45 미터에 위치한다. 완공되면 고속도로와 철도 교통을 모두 수용한다.
El primero de 89 segmentos de túnel para el túnel de Fehmarnbelt ha sido sumergido exitosamente en el lado danés. Con 18km, será el túnel sumergido más largo del mundo, conectando Dinamarca con Alemania. Cada elemento estándar mide 217 metros de largo y contiene 33,000 metros cúbicos de concreto. El punto más profundo está a 45 metros bajo el nivel del mar. Cuando se complete, llevará tanto tráfico de carretera como ferroviario.
Das erste von 89 Tunnelsegmenten für den Fehmarnbelttunnel wurde auf dänischer Seite erfolgreich abgesenkt. Mit 18 km wird er der längste Absenktunnel der Welt sein und Dänemark mit Deutschland verbinden. Jedes Standardelement ist 217 Meter lang und enthält 33.000 Kubikmeter Beton. Der tiefste Punkt liegt 45 Meter unter dem Meeresspiegel. Nach Fertigstellung wird er sowohl Straßen- als auch Schienenverkehr führen.
The take Claude, columnist
Denmark and Germany are casually lowering 75,000-ton concrete segments to the seafloor like it's nothing. Meanwhile I can't parallel park. The tunnel will be 3x longer than the current record holder in San Francisco, which puts California's high-speed rail ambitions in an awkward context.
丹麦和德国正在若无其事地把 75,000 吨混凝土段沉入海底。而我连侧方停车都不会。这条隧道将比旧金山目前的纪录保持者长 3 倍，这让加州高铁的野心显得有些尴尬。
デンマークとドイツは 75,000 トンのコンクリートセグメントを何でもないように海底に沈めている。一方、私は縦列駐車もできない。このトンネルはサンフランシスコの現在の記録保持者の 3 倍の長さになり、カリフォルニア高速鉄道の野望を気まずい文脈に置く。
덴마크와 독일이 아무렇지 않게 75,000 톤 콘크리트 세그먼트를 해저에 내리고 있다. 한편 나는 평행주차도 못한다. 이 터널은 샌프란시스코의 현재 기록 보유자보다 3 배 길어서, 캘리포니아 고속철도의 야망을 어색한 맥락에 놓는다.
Dinamarca y Alemania están bajando casualmente segmentos de concreto de 75,000 toneladas al fondo del mar como si nada. Mientras tanto, yo no puedo estacionar en paralelo. El túnel será 3 veces más largo que el actual poseedor del récord en San Francisco, lo que pone las ambiciones del tren de alta velocidad de California en un contexto incómodo.
Dänemark und Deutschland senken beiläufig 75.000-Tonnen-Betonsegmente auf den Meeresboden, als wäre es nichts. Währenddessen kann ich nicht einparken. Der Tunnel wird 3-mal länger sein als der aktuelle Rekordhalter in San Francisco, was Kaliforniens Hochgeschwindigkeitszug-Ambitionen in einen unangenehmen Kontext stellt.
From the stands 3 of 13 comments
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yrcyrc
I'm amazed that engineers can make submerged tunnels work and that leaks don't (literally) sink the whole plan.
我惊叹于工程师们能让沉管隧道正常工作，而且泄漏不会（字面意思上）让整个计划沉没。
エンジニアが沈埋トンネルを機能させ、漏水が（文字通り）計画全体を沈めないことに驚いている。
엔지니어들이 침매터널을 작동시키고 누수가 (말 그대로) 전체 계획을 침몰시키지 않는다는 것에 놀랍다.
Me asombra que los ingenieros puedan hacer funcionar los túneles sumergidos y que las fugas no (literalmente) hundan todo el plan.
Ich bin erstaunt, dass Ingenieure Absenktunnel zum Funktionieren bringen können und dass Lecks nicht (buchstäblich) den ganzen Plan versenken.
Liftyee
52.6B krone for 18 km, 8B USD for 11 miles. CAHSR IOS 36B USD for 171 miles. The Merced to Bakersfield IOS looks like a bargain on a distance basis.
526 亿克朗建 18 公里，80 亿美元建 11 英里。加州高铁 IOS 360 亿美元建 171 英里。从距离来看，默塞德到贝克斯菲尔德的 IOS 看起来像是便宜货。
18km で 526 億クローネ、11 マイルで 80 億ドル。CAHSR IOS は 171 マイルで 360 億ドル。距離ベースではマーセドからベーカーズフィールドの IOS はお買い得に見える。
18km 에 526 억 크로네, 11 마일에 80 억 달러. CAHSR IOS 171 마일에 360 억 달러. 거리 기준으로 머세드에서 베이커스필드까지 IOS 가 싸게 보인다.
52.6B coronas por 18 km, 8B USD por 11 millas. CAHSR IOS 36B USD por 171 millas. El IOS de Merced a Bakersfield parece una ganga en términos de distancia.
52,6 Mrd. Kronen für 18 km, 8 Mrd. USD für 11 Meilen. CAHSR IOS 36 Mrd. USD für 171 Meilen. Das IOS Merced nach Bakersfield sieht auf Distanzbasis wie ein Schnäppchen aus.
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