Anda sedang dalam wawancara Ilmuwan Riset di OpenAI. Pewawancara bertanya: "Bagaimana Anda memperluas panjang konteks LLM dari 2K menjadi 128K token?" Anda: "Saya akan menyempurnakan model pada dokumen yang lebih panjang dengan konteks 128K." Wawancara selesai. Inilah yang Anda lewatkan:

Docker menjelaskan dalam 2 menit! Sebagian besar pengembang menggunakan Docker setiap hari tanpa memahami apa yang terjadi di balik tenda. Inilah semua yang perlu Anda ketahui. Docker memiliki 3 komponen utama: 1️⃣ Klien Docker: Di mana Anda mengetik perintah yang berbicara dengan daemon Docker melalui API. 2️⃣ Host Docker: Daemon berjalan di sini, menangani semua pekerjaan berat (membangun gambar, menjalankan kontainer, dan mengelola sumber daya) 3️⃣ Docker Registry: Menyimpan gambar Docker. Docker Hub bersifat publik, tetapi perusahaan menjalankan registri pribadi. Inilah yang terjadi saat Anda menjalankan "docker run": • Docker menarik gambar dari registri (jika tidak tersedia secara lokal) • Docker membuat kontainer baru dari gambar itu • Docker mengalokasikan sistem file baca-tulis ke kontainer • Docker membuat antarmuka jaringan untuk menghubungkan kontainer • Pelabuhan memulai kontainer Itu saja. Klien, host, dan registri dapat hidup di mesin yang berbeda. Inilah sebabnya mengapa Docker menskalakan dengan sangat baik. Memahami arsitektur ini membuat penelusuran kesalahan kontainer menjadi lebih mudah. Anda akan tahu persis di mana harus melihat ketika ada sesuatu yang rusak. ____ Jika Anda merasa berwawasan luas, bagikan kembali dengan jaringan Anda. Temukan saya → @_avichawla Untuk wawasan dan tutorial lebih lanjut tentang ML dan AI Engineering!

Server MCP yang mendeteksi masalah kualitas kode tingkat produksi secara real-time! Meskipun AI sekarang menghasilkan kode dengan kecepatan ringan, kemacetan rekayasa baru saja beralih dari penulisan ke peninjauan, dan sekarang pengembang menghabiskan 90% waktu debugging mereka pada kode yang dihasilkan AI. Peninjau AI juga tidak dapat diandalkan karena mereka berbagi titik buta mendasar yang sama dengan generator AI: - Mereka mencocokkan pola, bukan pemeriksaan bukti. - Mereka memvalidasi sintaks, bukan perilaku sistem. - Mereka meninjau kode, bukan konsekuensi. Saya telah menggunakan Server MCP SonarQube (pada @SonarSource) untuk mengatasi ini. Ini menghasilkan analisis kode tingkat perusahaan dan mengembalikan umpan balik instan tentang bug, kerentanan, dan bau kode tepat di tempat Anda bekerja (Claude Code, Cursor, dll.). Kemampuannya telah muncul dari 750B+ baris kode yang diproses SonarQube setiap hari, sehingga telah melihat setiap pola bug yang ada. Ini termasuk: - Kerentanan keamanan (injeksi SQL, XSS, rahasia hardcoded) - Kode berbau dan hutang teknis - Menguji kesenjangan cakupan - Masalah pemeliharaan Pengaturannya sederhana: - Instal server SonarQube MCP - Tambahkan ke konfigurasi asisten AI Anda Selesai! SonarQube sekarang menjadi bagian dari alur kerja pengkodean AI Anda. Saya telah membagikan repositori GitHub di balasan! P.S. Terima kasih kepada Sonar karena telah bekerja dengan saya hari ini.