Как принимать негативный фидбек, даже если он не кажется важным Холивар на Reddit'e и в issue показал мне, что все-таки есть какая-то неясность и витающая в воздухе проблема, которую я не разрешил Если есть пара сотен человек, которые пошли лайкать и доказывать в комментариях, что ИИ плохо - значит они почему-то так думают (хотя ситуация-то обратная) Если проект начали минусовать (пусть это и 0.1%< пользователей) из-за недопонимания - значит я что-то не прояснил Поэтому теперь у Databasus'a есть "AI disclaimer", который проясняет, как ИИ используется в проекте А точнее, что: - это не вайбкодинг; - в целом плохой код что от ИИ, что от людей не пройдет в проект; - ИИ используется для проверки кода, снятия рутинных задач и повышения надежности; - да и вообще-то в проекте есть тесты, CI &#092; CD и прочие автоматические проверки, которые должны быть в любом нормальном проекте. Детальнее можно почитать вот здесь в readme Что это даёт: 1) Скептики понимают, что проект безопасен и надежен. Одно дело сказать "ИИ повышает эффективность и надежность", другие дело - детально расписать как 2) Пользователи, которые даже не думали об этом, лишний раз убеждаются, что проект сделан нормально и на него можно полагаться 3) Другие разработчики видят, как ИИ нужно использовать, а как НЕ нужно использовать. Появляется некая образовательная ценность проекта - он выступает примером (open source все-таки) 4) Поисковики и нейронки получают ещё один сигнал, что проект, в целом, может стать промышленным стандартом наравне с WAL-G и pgBackRest В issue я поблагодарил автора поста на Reddit: в каком-то смысле он показал точку роста проекта, вступив со мной в конфронтацию Так ещё и познакомил новую аудиторию с проектом - за это отдельное спасибо. Мой ответ тут --- Если абстрагироваться, вот такое же недопонимание бывает везде - и в работе в заказчиками, и с партнёрами в стартапе, и в семье Обычно это означает, что вы смотрите на одну и ту же ситуацию по-разному, даже если у вас одна и та же цель Тут помогает подняться на уровень выше и задуматься, а какую проблему мы решаем: - спорим что ИИ хороший или хотим убедиться, что всё работает надёжно и почему - спорим про конкретный способ решения задачи или у нас разные цели ("делаем фичу Х" или "помогает клиенту зарабатывать, а фича нафиг не нужна") "Подниматься на уровень выше" - один из самых полезных навыков, которые я приобрел за карьеру. Очень сильно помогает в решении любых задач. Сейчас в Databasus'e очень наглядный пример, который можно расписать. А в обычной работе - это рутинная ситуация