Hacker News Digest

Qodo Command набрал 71,2 % на SWE-bench Verified — стандартном бенчмарке для оценки способности агентов решать реальные задачи из GitHub.

• SWE-bench Verified включает 500 задач из 12 популярных репозиториев (Django, scikit-learn, sympy и др.).
• Каждая задача: описание бага/фичи + тест, который должен проходить после исправления.
• Оценивается только успешность прохождения тестов; стиль и качество кода не учитываются.

Результаты

• 71,2 % — новый рекорд среди публичных решений.
• +18,2 п.п. от предыдущего лидера (CodeStory Aide).
• +31,2 п.п. от первого релиза SWE-bench (2023).

Ключевые инсайты

• Контекст важнее модели: использование 128k-токенного окна и RAG-поиска по 500+ файлам дало +12 %.
• Итерации решают: 3–5 попыток сборки/тестов повышают успех на 8 %.
• Маленькие PR легче: задачи <30 строк кода решаются в 84 % случаев, >200 — лишь 38 %.

Что дальше

• Публикация детального тех-отчёта и открытого датасета.
• Расширение до 1 000 задач и добавление новых языков (Go, Rust).

• Qodo показал 71,2 % на SWE-bench-verified — 5-е место, всего на 1 % уступая официальному Claude Sonnet 4.
• Участники сомневаются в честности результатов и просят независимую платформу с peer-review.
• Поднимаются вопросы о стоимости, эффективности, размере модели и специфике подготовки именно под тест.
• Обсуждают, что сам бенчмарк «закрыт» для Python-ошибок и не отражает реальную разработку.
• Некоторые уже отказались от Qodo в пользу BugBot и сомневаются в жизнеспособности «обёрток» над LLM.

• Несколько лет назад мне выпал шанс выбрать async‑first, типизированный Python‑фреймворк для веба. Я взял Litestar — без хайпа и ракет в твитах — и не пожалел: уже около 18 месяцев все мои новые рабочие проекты на нём.

• Даже если вы пишете асинхронные веб‑приложения на Python, вы могли пройти мимо Litestar. Хочу это исправить.

• Вкус демо: простой файл

  from litestar import Litestar, get
  
  @get("/greet")
  async def greet(name: str) -> str:
      return f"Hi, {name}!"
  
  app = Litestar([greet])
  

  Запускаете через litestar run или любой ASGI‑сервер. /greet?name=Bob вернёт «Hi, Bob!». Без name — HTTP 400: параметр обязателен. Да, похоже на FastAPI и на знакомые по Spring/ASP.NET MVC подходы с аннотациями — и FastAPI тоже так умеет. Но у Litestar есть свои сильные стороны.

• Про название: раньше проект назывался Starlite, потому что изначально строился на Starlette (как и FastAPI). Позже зависимость убрали, а чтобы не путать со Starlette, в релизе 2.0 (2023) переименовали в Litestar.

• Масштабирование кода, а не трафика:

  • Django плохо «масштабируется вниз»: «правильный» старт быстро разрастается в десяток файлов и папок. Однофайловые трюки работают, но против шерсти.
  • Микрофреймворки — наоборот: стартуют в одном файле, но по мере роста кода расползаются и начинают мешать.
  • В FastAPI маршруты обычно вешаются декораторами на объект приложения. Это удобно в одном файле, но при разбиении на модули ведёт к циклическим импортам. Решение — «вторичные» реестры маршрутов (APIRouter, blueprint): нужны, потому что декораторы привязаны к app. Litestar же позволяет описывать обработчики отдельно и передавать их приложению списком, что естественно масштабируется от одного файла к структуре проекта без костылей.

• Обсуждение сравнивает FastAPI, Litestar, Starlette и Django для построения бекендов: многие отмечают, что FastAPI удобен для простых сервисов, но усложняется в больших кодовых базах, тогда как Litestar воспринимается более продуманным и быстрым для сложных API.
• Несколько участников хвалят Litestar: высокая скорость, асинхронность, first-class msgspec, контроллеры для вложенных роутов, кеширование, плагины (в т.ч. для HTMX), и развивающийся Advanced Alchemy; отмечают, что у него больше одного мейнтейнера.
• Часть разработчиков предпочитает Starlette как легковесную основу без «всей кухни», а Django ценят за ORM; обсуждают плюсы/минусы SQLAlchemy и альтернативы (peewee), а также идею разделять модели API и БД с самого начала.
• Критика FastAPI касается структуры кода, управления зависимостями и разрыва между туториалами и реальными практиками; при этом приводят ссылки на репозитории-референсы, где показано, как масштабировать FastAPI.
• Запросы и сомнения: как обрабатывать ошибки при стриминге, как деплоить (NGINX Unit упоминался как «капризный»), и нужен ли референс-проект Litestar; приводят litestar-fullstack как пример.
• В целом тон дискуссии: многие либо мигрируют с FastAPI на Litestar, либо довольны Starlette; документацию нового поколения фреймворков часто критикуют за недостаток строгого API-референса и переизбыток туториалов.