Software Understanding in the Sciences is Really Uneven
Một kỹ sư phần mềm tại CUNY nhận thấy khoảng cách lớn về kiến thức kỹ thuật phần mềm giữa các nhà khoa học, ví dụ như sinh viên sau đại học sử dụng cấu trúc dữ liệu kém hiệu quả khiến công cụ xử lý mất một giờ chạy. Tác giả đề xuất xây dựng giáo trình giảng dạy các công cụ như profilers, debuggers và định dạng dữ liệu tối ưu (DuckDB, Parquet) thay vì phụ thuộc quá nhiều vào LLMs.
Những lập trình viên làm việc trong khoa học sẽ phát hiện ra cách hiệu quả và đơn giản để cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của dự án khoa học thông qua kiến thức về kiến trúc phần mềm và công cụ phân tích, từ đó tiết kiệm thời gian và tránh những lỗi phức tạp.
