私の知っているレーザー距離計の名前も magpie です（笑）

アリババは前にも関連記事で、MySQLをフォークした AliSQL にベクトル検索向けの DuckDB まで組み合わせたものを出していましたし、何かと新しい試みをたくさんしている最中ですね。
QWEN もそうですし、AI時代においてアリババは中国企業の中でいちばん熱心にオープンソース活動をしているように見えます。

うーん……Magpieを検索してみると別の言語（2013年から開発が始まった magpie-lang.org）が出てきますが、名前に関しては著作権のような問題はないのでしょうか……。

> 認知負債: 速度が理解を追い越すとき

参考: Asahi Linux out-of-tree ANE ドライバ

（ただ気になる）

これが事実なら、なぜそんな茶番をする必要があったのでしょうか

わあ……動画にも日本語字幕があるんですね。
内容もいいし……

別の話題ですが、本当にいい時代になりました。インターネットでMITの講義も自分の言葉で聴講できる時代ですね。

私には「e2eテストを省略するな」と言っているように聞こえるのですが、ほかの方はどうお考えか気になります

コード理解はどのように進めるべきでしょうか。内部コードベースをもとにクイズでも出して測定すべきなのでしょうか。

「終わったのはタイピングであって、エンジニアリングではない」

共感します。笑

co(lab) の全面的な書き直しと書かれていたので、Google と一緒に ipynb 実行向けクラウドの安定性を改善してくれるものだと思ったが、まったく関係のない Blackboard チームの開発プロジェクトだった

それでも、npx でインストールする OOPIF にアクセスできるのは重要な経験に見える

AIネイティブ（？）言語だからではないでしょうか？
人が直接書くために作られた言語ではないので、実際のコードの長さがどうこうというのは意味がなく、
何らかの機能を実装するためのプロンプトに対するコンパイル時間を測る……という発想なのだと思います（笑）

圧倒的なトップの地位を固めていますね。

すばらしいですね。

同一プロジェクトのワークツリーとは相性があまり良くないので、使っていません。

自動で割り当ててくれるのかと思ったら、単に手動で登録する方式なんですね
Caddyを使っているので、あえてこれに乗り換える理由はなさそうです

docker + traefik + mkcert ですでにやっていましたが、あれを使うほうがもっと便利そうですね

あまりにも優秀で怖いです。これ以上依存するようになるのは良くない気がしますが……競争相手が必要です。

すごいすごいと思っていたら、さらにすごいAnthropicです。
他の会社にもかなり大きな刺激を与えている気がします。