Building Sequencer with Python
A new algorithmic MIDI Sequencer in pure Python (Open Source)
https://www.reddit.com/r/algorithmicmusic/comments/1rht3oa/a_new_algorithmic_midi_sequencer_in_pure_python/
https://github.com/simonholliday/subsequence
BUILD A STEP SEQUENCER USING PYTHON
Time Series Forecasting in Python – info
Time Series Forecasting in Python
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.
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
