従来の tree は DFS をしながらリアルタイムで出力しますが、eza もこれもそうで、探索を全部終えてから出力するのは面倒です。

たまに予想外に深いディレクトリがあると、キャンセルして除外オプションを指定しないといけないのですが、探索を全部終えてから出力されると、そのディレクトリをいちいち探さないといけないんですよね。

出力フォーマットも eza のほうが良い気がします……Windows 環境では eza より少し速くはありますね。

投資先企業がこんな形でも支援してくれるんですね
不思議ですね

Apple M ですね
単にRISCだからでしょう
かなり意図が見え見えな記事

原文は

Ask HN: Why hasn't x86 caught up with Apple M series?

というAskでしたが、本文は何かブログ記事を要約したもののようになっています

どうしろっていうんだ..

express.js を作った TJ Holowaychuk のコードベースは、Evan You（Vue.js、Vite の作者）がクリーンで美しく設計されているとインタビューで話していたので、何度かコードリーディングしてみた。全体像までは理解できなかったけれど、全体的にコードは複雑ではなく、すっきりしていて、本当に必要なロジックだけで書かれているという印象を強く受けた。

コメントも丁寧についていて、10年前のコードではあるものの、型推論や DTO のフォーマットを把握するのにとても良かった。

CalDAV taskとntfyで通知を重要度に応じてうまく構成し、通知のinboxを頻繁に確認する形で溜まった作業を処理していますが、今のところはうまく機能しています。

M4のRAMを増設するくらいなら、そのお金でx86を買います…

お、いいね

Appleは、自社製チップがうまく動作する環境へ開発者を強制的に移行させられるので、その分なおさら性能がよく見えているのではないでしょうか

大騒ぎして、うちうち

2種類のOSが混在するのは好きではありません。どんな副作用があるかも分かりませんし。私は、それぞれのOSはサンドボックスであるか、あるいは物理サーバー1台を単独で占有すべきだと考えています。しかも、過去にWSLの挙動がおかしかった経験もあります。

YandereDevのソースコードですかね……ｗ

ガイドラインを読んで、テーマに合ったコメントを投稿していただければと思います。

イエス様を信じてください。
人工知能とは本質的に人工意識です。
知能がなぜ知能なのか、意識がなぜ意識なのか分からないので、理解できないのです。
理解がなぜ理解なのか分かっていたなら、すでにすべて分かっていたでしょうが

特定の作業時にのみ高効率を提供する。

実のところ、ベンチマークで言われるような圧倒的な差はあまり感じませんでした。
体感としては、ただ「少し良い」くらいのレベルで、そこまで大きく違うわけではないんですよね。
むしろモデル全体の性能が底上げされてきたぶん、人々がより厳しく比較している感じもあります（笑）。
結局のところ重要なのは、どんな状況で使うかによって変わると思います。

Geminiはコンテキストウィンドウがとても大きいので、大規模なコードベースや長い文脈の維持に向いていそうですし、Claudeは安定したコーディング精度が強みなので、用途に合わせて選べばいいと思います。

AIベンチマークの数値ではなく、実際の使用体験でコーディング性能がClaudeより優れているモデルはありますか？

もし差し支えなければ、苦手な理由をそっとお伺いしてもいいでしょうか？

人は争うが、プログラムは争わず合理的だ..