Ai szorongás

Ma, ha a teamek között váltasz, az olyan, mint valami időutazás, vagy landolás különböző fejlettségű szintű bolygókon – mint a Star Trekben.
1.) Vannak, akik nem értették meg, hol vagyunk. Kivárják, amíg vége lesz a hype-nak. Mind sebességben, mind minőségben a tizedét nyújtják annak, ami ma az elvárás.
2.) Vannak, akiknek leesett, hogy AI-val kellene csinálni valamit, de sosem csináltak semmit igazán szisztematikusan. Most is csak a káoszt keverik. Valamivel gyorsabbak, mondjuk 2×. Ezek a tipikus start-upok, no-code és low-code projektek, kis appok, interfacing és API projektek.
A kis, izolált feladatokban nagyon be tudnak gyorsulni, de a komplexebb feladatoknál az AI-val effektíven generált káosz középtávon lefékezi vagy kinyírja őket.
3.) Vannak, akik megértették, hogyan lehet az AI-t használni – arra és úgy, ahogy való – nem csak a sebesség, hanem a minőség javítására is. Megtalálták azt a koncepciót, ami az adott céghez, feladathoz és cégeskultúrához passzol. Megértették, hogy az egész folyamatban kell megtalálni, hol van a szűk keresztmetszet, és az egész szervezetet egységesen kell felskálázni AI-jal. Mert nyilván értelmetlen a fejlesztést, a specifikációt vagy a tesztelést külön-külön felturbózni.
A 3.) kategórián belül különböző szintek vannak. Van, ahol 20-30% a fejlődés a speed/cost kontinuumban, van, ahol többszörös, vagy éppen kisebb, izolált, de fejlett projekteknél akár nagyságrendi.
Oké, miért mondtam ezt el nektek? Csak segíteni szeretnék.
Ha arra vársz, hogy vége legyen a hype-nak, csak az idődet vesztegeted. Ez teljesen nyilvánvaló mindenkinek, akinek egyszer sikerült már az AI-t úgy használni egy feladatmegoldásra, ahogy az hatékony. (Ami nyilván nem az, amikor egy IT-idióta vibe-codingol.)
Ha konkrétan fejlesztő vagy, és elég jó ahhoz, hogy képes legyél effektíven dolgozni mint “AI-orchestrátor”, akkor ezután is meg fogsz élni. Tízszer annyit szállítasz majd minőségben és mennyiségben, mint eddig, de több pénzt nem kapsz érte.
Ha nem vagy elég jó, mert nincs meg a tapasztalatod ahhoz, hogy jobb döntéseket hozz, mint az AI, akkor ebben a szakmában nem fogsz tudni megélni.
Az AI-nál jobb döntéseket hozni egyébként már ma is csak akkor lehetséges, ha a feladat nincs pontosan specifikálva, ha van háttérinformációd, komoly domain- vagy cégeskultúra-ismereted, illetve olyan évtizedes tapasztalatod, hogy érzed, melyik az a pattern vagy architektúra irány, ami az adott feladathoz hosszú távon jó lesz.
Ha nagyon jó vagy, akkor tudsz maradni ebben az iparban. Ha közepes – favágó – fejlesztő vagy, vagy junior, akkor nem fog menni.
Ez nem egy pesszimista jövőkép. Eddig az ipari fejlődést masszívan visszafogta a túl drága, lassú és kockázatos fejlesztés. Most ez a szűk keresztmetszet fel fog oldódni, ami a gazdaság egészének jót fog tenni.

https://www.facebook.com/groups/552853658246596/?multi_permalinks=3168044013394201&hoisted_section_header_type=recently_seen

Szarkopénia info

A szarkopénia egy olyan életkorral összefüggő izombetegség, amelynél csökken az izomtömeg, az izomerő és a fizikai teljesítőképesség. Egyszerűen: az izmok fokozatosan gyengülnek és sorvadnak, főleg idősebb korban.

SZARKOPÉNIA…
az öregkor néma szövetségese ⚠️⚠️⚠️
A legtöbb ember úgy kezdi elveszíteni az izmait, hogy nem is tud róla.
Nem azért, mert ő akarja, hanem mert olyan világban élünk, amely sűríti a veszteségüket:
🪑 Napi több mint 8 órát ülve dolgozom
🍔 Gyenge étrend, szegény fehérje
😴 Nem sokat alszom
🏃 ♂️ Majdnem kint a forgalomból
Mindez egy olyan problémához vezet, amiről meglepően keveset beszélnek: szarkopéniához.
Mi az a szarkopénia?
A szarkopénia az izomtömeg és erővesztés az öregedés során. A kutatások azt mutatják, hogy 50 után. az izomtömeg körülbelül 1-2%-át kezdjük elveszíteni évente.
A legveszélyesebb, hogy nyilvánvaló tünetek nélkül alakul ki, amíg el nem kezdi reálisan korlátozni a napi funkciókat.
Hogy bukkan fel?
A szarkopénia nem csak úgy megtörténik. Lassan növekszik az évek során:
💪 Egyre nehezebb felállni a székből.
🛏️ A lépcsőn felfelé gyorsabban elfáradsz.
📦 Nehezebb olyan dolgokat felemelni, amik korábban nem voltak gondok.
🚶 ♂️ A séta egyre “nehezebb”.
⚡️ Gyengébbnek/gyengébbnek érzed magad, pedig nem tudod, miért.
Kutatások azt mutatják, hogy a fogyás és az izomerő előrehaladtával nő a kockázat:
❌ Kiesés
❌ Lebontás
❌ Függetlenség elvesztése
❌ Törékenység (törékenység)
❌ Kórház
Már 30%-os izomtömegvesztés jelentősen ronthatja a napi funkciókat.
Miért történik ez?
1️⃣ Egyre kevesebb mozgásban
Órákat töltünk ülő pozícióban – munka, számítógép, autó, telefon, TV sorozat.
Amikor nem használsz izmokat, a test “úgy tűnik”, nincs rá szükség, és elkezdi csökkenteni.
Ez szó szerint a “használd vagy elveszítsd” szabály.
2️⃣ Egyre rosszabbul eszünk (főleg fehérjét)
Az évek során gyakran eszünk:
➡ kevesebb fehérje
➡ kisebb adagok
➡ gyors, sovány ételek
Megfelelő mennyiségű fehérje nélkül az izmok nem tudnak regenerálódni és fenntartani.
3️⃣ A test a korral változik
Elmúlt 40. – 50. a természetes folyamatok egy életévben történnek:
➡ hormonszint csökkenés
➡ kevesebb energia az izomsejtekben
➡ természetes izomrostvesztés
Ha nem teszünk ellene valamit, felgyorsul a veszteség.
Meg lehet ezt előzni?
Igen, és az drogok nélkül.
A kutatás egyértelmű: a szarkopénia megelőzésének legerősebb bizonyított módszere az erőnléti edzés.
🏋️ ♂️ 1. Erőnléti edzés (heti 2-3 alkalommal)
Alapgyakorlatok:
✅ Guggolás
✅ Fekvőtámasz / fekvőtámasz
✅ Húzódzkodás / evezés
✅ Csípőhajlítás (deadlift)
✅ Gyakorlatok mélyizmokra (core)
✅ Séta teherrel
Erőnléti edzés:
✔ Serkenti a fehérjeszintézist
✔ Növeli az izomtömeget
✔ Javítja az erőt
✔ Növeli az inzulinérzékenységet
✔ Csökkenti az esések kockázatát
Az idősek is jelentősen növelhetik az izomtömeget.
🍽️ 2. Megfelelő táplálkozás (“őrült diéták” nélkül)
A fehérje a kulcs:
✅ 1,2–1,6 g fehérje testsúly kilogrammonként naponta
✅ 25-40 g fehérje minden étkezésbe
✅ Napközben egyenletes osztás
Forrás: csirke, tojás, hús, bab, hal, túró, tofu.
A krónikus fehérjehiány felgyorsítja az izomvesztést.
🤦 ♀️ 3. Mindennapi forgalom
Nem elég, hogy csak gyakorolni megyek.
Séta, felállás, lépcső – minden számít.
😴 Álmodj szépeket
Alvás közben az izmaid regenerálódnak leginkább.
Az alváshiány közvetve felgyorsítja az izomtömegvesztés folyamatát.
💧 5. Aktivitás és táplálkozás betegség idején
A tétlenség időszakai (sérülések, kórházi ellátás, súlyos fertőzés) erőszakosan felgyorsíthatják az izomvesztést.
A gyógyulásnak tartalmaznia kell a megfelelő mennyiségű élelmiszert és a lehetséges mozgást.
A szarkopénia csendes, haladó és közös folyamat, de nem elkerülhetetlen.
Ellensúlyozhatod a következőkkel:
✔ Erőnléti edzés
✔ Elegendő fehérje
✔ Több napi tevékenység
✔ Álmodj szépet
✔ Állandó, fenntartható szokások
A 60-as, 70-es vagy 80-as éveidben járó jövőbeli éned hálás lesz ezért.

 

OpenClaw info

OpenClaw (formerly Clawdbot and Moltbot) is a free and open-source autonomous artificial intelligence (AI) agent developed by Peter Steinberger. It is an autonomous agent that can execute tasks via large language models, using messaging platforms as its main user interface.
https://en.wikipedia.org/wiki/OpenClaw

Getting Started:
https://docs.openclaw.ai/start/getting-started

Lists of open-source artificial intelligence software:
https://en.wikipedia.org/wiki/Lists_of_open-source_artificial_intelligence_software

Statisztikai fogalmak gyűjtemény

A p-érték (p-value) a statisztikában annak a valószínűségét méri, hogy a megfigyelt eredmény — vagy annál szélsőségesebb eredmény — előfordulhatna pusztán véletlen miatt, ha a nullhipotézis igaz.

############################

Nullhipotézis (H₀): nincs hatás / nincs különbség
(pl. egy gyógyszer nem hat jobban a placebónál)

Alternatív hipotézis (H₁): van hatás / van különbség

p-érték: annak esélye, hogy a kapott adat véletlen ingadozásból jött létre H₀ mellett

############################

Az effect size (hatásméret) a statisztikában azt mutatja meg, hogy mekkora a valódi hatás vagy különbség, nem csak azt, hogy létezik-e.

👉 Röviden:
a p-érték azt mondja meg, VAN-E hatás,
az effect size azt, hogy MEKKORA a hatás.

############################

Gyakori effect size mutatók

Cohen-féle d (leggyakoribb)

Korreláció (r)

η² (éta-négyzet), variancia mekkora részét magyarázza a hatás.

✅ nagy mintában apró különbség is szignifikáns lehet
✅ kis mintában nagy hatás sem biztos, hogy szignifikáns

############################
A szignifikáns kutatási eredmény azt jelenti, hogy a kapott eredmény statisztikailag valószínűtlen lenne pusztán véletlen hatására, ezért van okunk feltételezni, hogy valódi hatás vagy különbség létezik.

############################

A konfidenciaintervallum (confidence interval, CI) egy olyan tartomány, amely megmutatja, hogy egy becsült érték valódi (populációs) értéke nagy valószínűséggel hol helyezkedik el.

############################

interaktív statisztikai eszköz

https://rpsychologist.com/d3/nhst
https://rpsychologist.com/correlation
https://rpsychologist.com/d3/equivalence
https://rpsychologist.com/cohend/

A guide on regression error metrics (MSE, RMSE, MAE, MAPE, sMAPE, MPE) with Python code

How the Population Distribution Influences the Confidence Interval


https://seaborn.pydata.org/tutorial/distributions.html
https://www.scribbr.com/statistics/t-distribution

A villanyszerelő, aki “vibe codinggal” épített tőzsderobotot

forrás: facebook
​2025 márciusában, nulla programozói tapasztalattal (tényleg: egy sor kódot nem írtam korábban) vágtam bele egy projektbe, ami végül egy 4 hónapos, hiperfókuszos “vibe coding” maratonná vált. Svédországból hazatérve döntöttem el: automatizálom a bináris opciós kereskedésemet (Pocket Option).
​Ami funkcionálisan megvalósult:
​Böngésző automatizáció: Selenium és Playwright hibrid megoldás. A bot-detekció kikerülésére saját Chrome profilt csatoltam CDP porton keresztül, így a rendszer “élő” felhasználóként interaktált.
​Adatnyerés: Nem elégedtem meg a külső API-kkal (eltérő adatok miatt). Kifigyeltem a platform WebSocket kapcsolatát, és direktben onnan scrappeltem a tick-szintű adatokat SQLite-ba.
​Architektúra: 21 devizapár párhuzamos kezelése, szinkronizált váltásokkal és UI-manipulációval.
​Döntéshozatal: Bevezettem egy queue-alapú rendszert (időbélyegzett döntésekkel), ahol 5 másodpercnél régebbi jelet a bot automatikusan kukázott a csúszás elkerülése érdekében.
​Saját fejlesztői környezet: Mivel a ChatGPT webes felülete kevés volt, írtam egy saját Python-alapú “programozó botot” (GPT-4 API). Ez kezelte a sessionöket, automatikusan fájlba mentette/futtatta a kódot, és a hibakódokat visszacsatolva önjavító loopba került (RAG-szerű kontextuskezeléssel).
​A tanulság:
Bár eljutottam az ML modellekig (CNN, LSTM, Transformer), rájöttem, hogy a piac nem determinisztikus függvény. A projekt technikai része viszont bizonyította: a “vibe coding” nem csak játék.

https://www.facebook.com/groups/552853658246596/posts/3146731382192131/