mitchellh — 29-05-2026
2 твитов за сутки. Mitchell Hashimoto делится опытом оптимизации рендерера в Ghostty с помощью AI-агентов и критикует слепое доверие к их результатам без понимания архитектуры системы.
AI-оптимизация рендерера — автор запустил цикл оптимизации для рендерера Ghostty, написанного на Go, с целью минимизации времени кадра и аллокаций. Исходный "наивный" код показывал 88ms на кадр и ~150K аллокаций. AI-агент за 4 часа работы (стоимость ~$350) улучшил показатели до 1.5ms и ~500 аллокаций, что выглядит впечатляюще, но не является пределом. Оптимизация рендерера Ghostty
Проблема "психоза агентов" — ручная оптимизация того же кода дала результат в ~20us (0.020ms) и 0 аллокаций, что примерно в 75 раз быстрее, чем результат AI. Автор утверждает, что без глубокого понимания системы разработчики склонны принимать посредственные результаты AI как идеальные, становясь "овецами". Важно использовать AI, но всегда анализировать и проверять результаты, а не слепо им доверять. Критика слепого доверия к AI