Линус Торвальдс о нехватке навыков в Python

Линус Торвальдс представил проект AudioNoise — утилиту для цифровой обработки аудио, исследующую гитарные эффекты с использованием AI для упрощения кода и обучения.

Число просмотров: 1

Линус Торвальдс и его новый проект AudioNoise

Линус Торвальдс, создатель ядра Linux, опубликовал на GitHub новый проект под названием AudioNoise — утилиту для цифровой обработки аудиосигналов с фокусом на гитарные эффекты. Проект представляет собой продолжение его предыдущих экспериментов с педалями эффектов, но смещением акцента с физических устройств на чисто программную обработку звука.

Основной код проекта написан на языке C вручную. Согласно описанию в репозитории, главная цель разработки заключалась в изучении основ цифровой обработки аудио, подобно тому как предыдущий гитарный педальный проект служил для обучения аналоговым фильтрам. Проект включает несколько компонентов обработки:

функции преобразования аудиосигналов находятся в файле convert.c,
а генерация синусоидальных сигналов реализована в gensin.c.

Примечательный момент в истории проекта связан с использованием искусственного интеллекта. Торвальдс использовал Google Antigravity — IDE с встроенным AI-помощником для кодирования — при написании части кода, в частности Python-визуализатора для аудиосэмплов. Сам разработчик объяснил такой выбор просто: Python ему знаком значительно хуже, чем теория аналоговых фильтров, поэтому использование AI-ассистента для этой части казалось логичным решением.

Значимость этого проекта выходит далеко за рамки самого кода. Линус Торвальдс репутацией построена на глубоком понимании программирования и ручной разработке сложных систем. Его открытое признание в использовании генеративного AI для написания кода символизирует смену отношения в сообществе разработчиков даже среди его самых авторитетных представителей. Он не скрывает и не оправдывает использование AI, а просто констатирует его как удобный инструмент для задач, в которых он менее опытен.

AudioNoise демонстрирует практический подход к обучению. Проект не претендует на революционность или промышленное применение — это скорее персональная исследовательская работа по освоению цифровой обработки аудио. Репозиторий содержит примеры звукозаписей, показывающие работу различных эффектов, что подтверждает функциональность реализованных алгоритмов.

История AudioNoise отражает актуальный тренд в разработке: даже опытные программисты начинают видеть в AI не конкурентов своему мастерству, а вспомогательные инструменты для ускорения работы в незнакомых областях. Это особенно интересно на фоне обсуждений в техсообществе о месте генеративного AI в профессиональной разработке. Торвальдс своим примером показывает pragmatic подход: использовать AI там, где это эффективно, но сохранять полный контроль над критичными частями кода и понимание того, что именно получается на выходе.

Для тех, кто заинтересован в автоматизации бизнес-процессов, рекомендуется ознакомиться с готовыми сценариями по автоматизации для n8n.