A era passou, o desenvolvimento AI-first dita suas regras, e velhos hábitos começam a custar caro demais.
Alimentar LLMs com o JSON bruto de um notebook é caro. A janela de contexto fica entupida de lixo: metadados, execution_count, cell_type e parênteses infinitos. O modelo gasta tokens analisando a estrutura, em vez de pensar na lógica.
E gerar um .ipynb válido do zero é muito mais difícil para a maioria dos modelos.
E o versionamento — aquela velha dor que nunca sumiu. Uma execução acidental de célula altera os metadados, e de repente você tem 500 linhas de alterações no diff, só porque corrigiu um erro de digitação.
A partir de hoje, começo a me acostumar com o formato jupytext, para que arquivos .py comuns sejam exibidos como notebooks e, se necessário, sincronizados com ipynb, que usarei apenas para demonstrações.
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