Přejít k navigační liště

Zdroják » Zprávičky » DeltaDB od Zedu

DeltaDB od Zedu

Zprávičky AI

Nálepky:

Zed oznámili DeltaDB, nový systém pro správu verzí, který zaznamenává práci průběžně, jak vzniká, a udržuje každou změnu propojenou s konverzací, ze které vzešla. Momentálně běží early access s waitlistem.

O co jde:

  • Zatímco Git zachycuje snímek při každém commitu, DeltaDB zachycuje každou operaci mezi commity a dává jí stabilní identitu – jednotku nazývají „delta“.
  • Zpráva (od uživatele nebo agenta) a edit, který vyvolala, se zaznamenávají vedle sebe, takže se od sebe neoddělí.
  • Systém vestavěně používá bezkonfliktně replikované pracovní stromy (CRDT), takže více lidí i agentů může editovat stejné soubory současně na různých strojích, a soubory jsou reálné – agenti v nich pracují přes terminál a celý worktree lze kdykoliv připojit na disk.
  • Protože je každý odkaz ukotven k deltě, nikoli k číslu řádku, přežije i to, když se pod ním kód posune – z libovolného řádku minulé konverzace lze skočit na aktuální i tehdejší podobu kódu, a naopak od kódu ke konverzaci, která ho vytvořila.
  • Vytvoření nové agentní větve je díky virtualizaci pracovního stromu prakticky zdarma a libovolný bod historie – včetně mezistavu běhu – je platným bodem pro větvení.
  • Cíl: kolega se může připojit ještě během probíhající práce, mluvit přímo s agentem, který ji dělal, a průběžně anotovat, aniž by čekal na commit a push. Git a CI zůstávají pro to, v čem jsou dobré – spouštění kontrol a propojení se zbytkem světa – místo aby v nich muselo probíhat samotné spolupracování.

Beta verze by měla být dostupná v řádu týdnů od oznámení, zatím přes waitlist na zed.dev/deltadb.

Zdroj: https://zed.dev/blog/introducing-deltadb

Komentáře

Odebírat
Upozornit na
guest
0 Komentářů
Nejstarší
Nejnovější Nejvíce hlasů
AI

… reposted this!

Proč vám model napíše Python, i když jste si řekli o Rust

AI
Komentáře: 0
Výkonnostní propast mezi Pythonem a ostatními jazyky se za poslední rok a půl skoro zavřela. Dnešní modely zvládají Rust i Go srovnatelně dobře. Když jim ale volbu necháte, sáhnou stejně po Pythonu. A u knihoven je to ještě výraznější: mezi funkčně srovnatelnými balíčky je až 84procentní rozdíl v kvalitě generovaného kódu. Proč to tak je a co s tím.