La era pasó, el desarrollo AI-first dicta sus reglas, y los viejos hábitos empiezan a costar demasiado.
Alimentar a la LLM con el JSON crudo del cuaderno es caro. La ventana de contexto se llena de basura: metadata, execution_count, cell_type y paréntesis infinitos. El modelo gasta tokens en analizar la estructura, en lugar de pensar en la lógica.
Y generar un .ipynb válido desde cero es mucho más difícil para la mayoría de los modelos.
Y el versionado, ese viejo dolor que no ha desaparecido. Una ejecución accidental de una celda cambia los metadatos, y de repente tienes 500 líneas de cambios en el diff, aunque solo corregiste un error tipográfico.
A partir de hoy empiezo a acostumbrarme al formato jupytext, para que los archivos .py normales se muestren como cuadernos y, si es necesario, se sincronicen con ipynb, que solo usaré para demostraciones.
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