18,822 文字
私はこれを本気で言っているのですが、自分のバイアスを確認させるようなタイトルの記事が大好きです。正直に言うと、私は偏りのない考え方ができるという考えを信じる人間ではありません。私たちは皆バイアスを持っていることを認識していて、時にはそれを受け入れています。もしこの記事が学生とAIの危険性についてのものなら、とてもワクワクします。現実には、これから多くの若いエンジニアたちが人生最大の衝撃を受けることになるでしょう。この記事が私のバイアスを確認するものなら嬉しいですが、そうでなければ、この記事を憎みます。記事よ、お前は愚かで太っていて頭が悪い。
「親愛なる学生の皆さん、はい、AIは来ました。今すぐ行動を起こさなければあなたは終わりです」
これは二つの方法で解釈できます。もしかしたら「今PRTの使い方を学ばないと、将来PRTを使えなくなるよ」というようなことかもしれません。「今後数年間でPRTは何千パーセントも改善されるだろうけど、今この最も酷いバージョンで学ばないと、後で使えなくなるよ」という意味かもしれません。
私はいつもこの意見はとても愚かだと思っています。AIに関するすべての意見の中で、これが最も愚かな意見ではないでしょうか？もし劇的に改善すると思っているのに、同時に「今この最悪のバージョンで学ばないと取り残される」と言うなら、それはどういう意味なのでしょうか？これが史上最悪のバージョンだと思うなら、何を言っているのでしょう？
2週間前、ある学生が匿名でアドバイスを求めるメールを送ってきました。これがその返信です。「もし私があなたの立場なら、自分がすることをするでしょう」いいですね、この人は自分のアドバイスを実践しているようです。良い兆候です。
「あなたのブログ記事を読みました」…「おや、なんてことだ」という瞬間のブログ記事。このブログ記事は何なのでしょう？なぜこれはVS Codeの画像なのですか？何が起きているんだ？
「あなたのブログ記事を読みました…『おや、なんてことだ』という瞬間、それに『未来は行動する発想家のものだ』というものも読んで、決心しました。自分でcursorを試してみよう、composerがどれだけ良いか見てみよう。私は通常co-pilotと少しClaudeを使っていますが、私の5万行のプロジェクトのコンテキストをClaudeに入れるのは大変で、APIの使用料金を払い始めたくなかったので、あまり使っていません。通常co-pilotは無料で利用しています。cursorなどについていくつかの主張を聞きましたが、LinkedInで誇張された話だと思ったので、今まで真剣に考えていませんでした」
ちなみに、100%本気で言いますが、私はcursorを使う瞬間に来ています。準備してください。これから7日間ぶっ通しで使います。cursorのあらゆる部分を受け入れて、素晴らしいものにしていきます。
「例えば、私はAndroidアプリ用の小さなJNIモデルに取り組んでいましたが、JNIリソースの管理がほぼ不可能で、C++には危険がいっぱいあるため、多くの奇妙なメモリエラーが発生していました。そこでRustで書き直して、メモリの不安全性を100%隔離しようと計画しました。これは大変な作業でした。独自のcmakeセットアップを持つ大きなC++ライブラリと、私のアプリのJNIコードとの間の3者統合が必要で、Rustのトレイトからをc++の抽象クラスへの変換が必要でした。アプリに統合するには多くの作業が必要でした。これはcomposerの能力を試すのに十分な基準だと判断しました」
これは実際にAIが得意なことかもしれません。言語Aから言語Bへの変換は、AIが90%程度までならかなり上手くできることです。
「最初の試みはうまくいきませんでした。すべての作業をまとめて提示したところ、composerは詰まって堂々巡りになりました。手動でメモリの問題をデバッグしようとしましたが、正直C++が嫌いなので、composerとRustモジュールでもう一度挑戦することにしました。二度目は作業を小さな（それでもかなり大きな）部分に分割し、一つずつcomposerに与えました。今回、composerはコードの99%を書いてくれました。以前のシェルスクリプトの移植、トレイトをC++抽象クラスにマッピングするために必要なシムの作成、手動JNIコードの移植、すべてを連携させる巨大なビルドスクリプトを作成してくれました。自分の作業をデバッグし、エラートレースを貼り付けると、残念ながらRustモジュールが私のアプリに無理やり組み込まれていたため、composerエージェントは自分でテストできませんでしたが、うまく機能しました。composerができなかったことがいくつかありました。主に大きなエラートレースとGradleの増分ビルドバグで詰まることがありましたが、時々アーキテクチャ的により良い方向に導く必要がありました。しかし、それ以外はほとんどコードに触れませんでした。すべてやったことは、自分が考えていることをcomposerに指示し、それが作業している間に時間を潰すだけでした」
「私は今困惑しています。学生や新卒者、インターンは「物事を成し遂げられる発想家」とは見なされていません。彼らは上級者に管理される無用なチケット処理係とみなされています。今やcursor composerがチケット処理係であり、上級者によって管理されるのは私ではないということでしょうか。もし十分なスケールの推論モデルがタスクの分割をできるならば、上級者も必要ないかもしれません。私は既にタイタニック号の椅子を並べ替えているような気分です。この脅威が存在しないかのようにプロジェクトやインターンシップについて話していますが、正直これはその存在を確認しています。私の人生の10年を投げ捨てて、何をすべきか分かりません。おそらく肉体労働は今後しばらくは非常に重要なタスクになるでしょう」
配管工になることは実際にかなり儲かることかもしれません。配管工の年齢中央値が何か知っていますか？アメリカでは57歳です。ヨーロッパやその他の地域ではおそらく違うでしょうが、これはちょっと怖いですね。
「このような開発ペースでは、04やその他のものによってすべてが解決される前に、方向転換する時間があるかどうかさえわかりません。もう何をすればいいのでしょうか？ありがとう、匿名の学生より」
悲しいですね。ところで、どうやって匿名でメールを送るのでしょうか？単に匿名のメールアカウントを持っているだけですか？教授のメールを手に入れて、「puppy lover 69420」のようなアカウントから送ったのでしょうか？
現実は文字通りサウスパークのようですね。これは強く言い切ったタイトルですが、事実です。私は率直に話す人間で、感情に配慮するよりも真実を伝えて実際のアドバイスを提供する方が良いと思います。
あなたが今取る行動が、今後良い役割を得るための成功率を決定します。もしあなたが自律性の高い人であれば、行動を起こす限り終わりではありません。
ソフトウェア開発業界はサイクルで動いています。これは私が経験した3回目の好況後の不況です。2000年のドットコムバブル崩壊を理解することが重要です。なぜならそれが2017年の好況につながったからです。
さて、1998年に戻りましょう。書籍販売の「Books-A-Million」の株価を見てみましょう。この時期、BAMは最も人気のある株の一つになり、Qualcommは900ポイント以上まで上昇し、その後数日で30ポイント程度まで急落しました。1999年から2000年にかけてのクラッシュがどれほど悪かったか、人々は認識していません。
1998年、DreamweaverでWebサイトを作る方法を知っているか、Perlをつなぎ合わせてrshを使ってSun E4500に接続できれば、ソフトウェアエンジニアとしての役割が保証されていました。過剰な宣伝と過剰なベンチャーキャピタル資金の投入により、世界中にソフトウェアエンジニアが足りないという人材市場が生まれました。
また、ネットワークグリッドがそのようなトラフィックを処理できなかったという全く別の問題もありました。ほとんどの人は56kbpsかそれ以下の接続速度で、T1やISDNなどの高速接続を持っている人はごくわずかでした。
生活は素晴らしかった…しかしそれも長くは続きませんでした。2000年にバブルが崩壊し、Philip J. “Pud” Kaplanというエンジニアが「F***edCompany.com」というウェブサイトで没落を記録しました。この時期にこのウェブサイトがどれほど重要であったかを理解するために、今日のHacker NewsやSlashdotに相当するものだと考えてください。
突然、すべての仕事が一夜にして干上がりました。卒業したばかりの学生たちは、夏のエンジニアリングポジションを探していましたが、今のあなたのように行動を起こさなければ窮地に立たされました。一夜にして雇用市場は売り手市場（従業員有利）から買い手市場（雇用主有利）に変わりました。なぜなら、次の仕事を必死に探している上級エンジニアの人材が過剰供給されていたからです。会社が安価に5年の知識を持つ人材を獲得できるのに、なぜ卒業生を雇うでしょうか？
これはCOVID-19のような時代でした。もし間違った年に生まれた（例えばオーストラリアで高校12年生のときに中断された）なら、あなたの人生は完全にひっくり返されました。その世代の卒業生は単に機会や重要な人生経験を逃しましたが、いくつかの良い結果もありました。お金のためだけにテック業界にいた人々がすべて一掃されたからです。
お金があるところには常に人が集まりますが、必ずしも悪いことではないと思います。何か嫌いなことや難しいと感じることでも、より良い生活を送るために懸命に取り組む人には何か称賛に値するものがあります。そのような人々と働くことを私は実際に楽しんでいます。お金のために業界に入り、本当に一生懸命働いた人たちには素晴らしいところがあります。
ある時点で、それをクラフトにして本当に良いものにする方法を見つける必要がありますが、一般的に私はそれを楽しんできました。気にしない人よりも気にする人と一緒に仕事をしたいです。
2000年のバブル崩壊後に残ったのは、コンピュータに本当に興味を持っていた人たちでした。なぜなら、就職の見込みがほとんどない分野に入る理由が他にないからです。私は2005年にコンピュータサイエンスの分野に入りましたが、仕事がないことさえ知りませんでした。仕事市場や仕事市場がないことさえ知りませんでした。
バブル崩壊から回復するには何年もかかりましたが、ここが重要なポイントです。会社が次世代を育てていなかったため、卒業生が不足し、市場に才能あるソフトウェアエンジニアが不足することになりました。結果は必然的に、従業員が全ての力を持つ市場に変わりました。そして、もう一度大規模なベンチャーキャピタル資金の注入により、お金が自由に流れるようになりました。あらゆる企業がGoogleの血統を持つ人材を引き付けようとしました。企業はいたるところで特典や報酬パッケージを提供し始め、彼らを自社に引き入れようとしました。
私はそれを覚えています。これはそれほど長い前のことではありませんでした。状況は本当に激しかったです。
噂が広まり、突然誰もがソフトウェアエンジニアになりたがりました。なぜなら、お金が馬鹿げているほど多かったからです。YouTubeが登場し、あらゆる種類の詐欺師たちが仕事を得る方法についてのコース教材を販売し、彼らの数百万について自慢し始めました。その結果、さらに多くの人々がお金のためだけにソフトウェアエンジニアになりました。
しかし、良い生活を確立するために高給の仕事を得たいと思うことと、3ヶ月でこれをするだけで数百万ドルを得られると考えることの間には違いがあります。これらは全く異なる人々です。一方は実際に生涯のキャリアを開発し、家族のためにお金を提供できるようになりたいと思っています。
2023年になり、14年間の強い成長の後、業界は再び崩壊しました。金利が上昇し、ベンチャーキャピタル企業にリスクのあるお金を預けることは、他のリスクの低い代替案が利用可能になったため、投資家にとって望ましくなくなりました。
私は最初のドットコムバブル崩壊を避けることができましたが、この崩壊は個人的に影響を受けました。私は2023年に解雇された29万7千人のソフトウェアエンジニアの一人で、私の経験でも適切な代替の役割を見つけるのに6ヶ月かかりました。もしあなたが2023年に大学を卒業したり、仕事市場に参入したりしたなら、あなたは私や約22万人の経験豊富な従業員と競争していたことになります。つまり、大変だったということです。
個人的には、金利ゼロがこれらすべてが崩壊した理由だとは思いません。この記事がどのように構築されているかは気に入っていますが、これは崩壊した理由として正しくないと思います。なぜなら、お金は10年間ほぼ無料でしたが、その間は仕事が制御不能ではありませんでした。この時期にお金は無料でしたが、なぜか制御不能でした。
別の推測をしてみましょう。世界中がオンラインになる必要があり、AmazonなどのトラフィックがCOVIDにより4倍になった時、多くの政府が人々に外出禁止を命じた時、インターネットの使用が大幅に増加しました。そのため、お金と才能の需要が急増し、プログラミングができる人なら誰でも、何かを実現するのに十分な雇用先となりました。
それが終わり、無料のお金が永遠に無料ではないことが明らかになり、人々が実際に外に出たいと思っていることが分かると、この状況は爆発し、それらの仕事も消えていきました。Amazonなどは、以前のレベルに追いついているだけだと思います。彼らはやっと同じ金額を稼ぎ始めています。これは非常に異なる世界です。
現在は2025年、AIはあなたの玄関先にいます。雇用市場は前回の不況から回復していません。あなたは幸運なことに、何が来るのかを早くに認識し、行動を起こす時間があります。あなたが持っているような悟りを持たず、AIを採用するの人々のステージを進んでいないソフトウェアエンジニアは多くいます。
AIに対するソフトウェア開発者の6段階の採用：
これはハイプではないことを証明してください
LLMとの実験
将来仕事があるのか？（ヘッドライトの中の鹿）
警戒して計画を曲げ、優先順位を変更する必要がある
AIを消費することに従事する
LLMがプログラム可能であることの認識と実行
これは「今すぐ行動しろ、さもなければお前は終わりだ」というメッセージの記事のようですね。つまり、これは私のバイアスを確認する記事ではなく、私を痛めつけ、私はこれを嫌います。
しかし、「取り残される」という全く同じ議論をしました。2年前にGPT-3.5が登場したとき、同じことを言っていました。GPT-3.5で学んだスキルは、今日の世界で適用可能でしょうか？いいえ、そうではありません。プロンプトの方法は大きく変わりました。プロンプトと統合するツールの方法も大きく変わりました。
「取り残される」というこの考えはまだ私は信じていません。なぜなら、5年後にAIを使用する方法は、今とは大きく異なるでしょうから、今使用することは重要ではないと思うからです。
素晴らしい同僚が以下のチャートと言葉をまとめました。これはエンジニアリングの異なるレベルにおけるAIの影響を説明しています。
あなたが新しいコードベースで作業を始めたばかりで、物事が実際にどのように機能するかの確固たる精神モデルをまだ組み立てている場合、LLMは救世主です。エラーで行き詰まった場合、LLMは理解できる説明を提供します。マイナー機能のコードを書いたり、ライブラリをアップグレードしたりする必要がある場合、これらはすべてLLMを使用するとはるかに速く実行できます。LLMはすでにあなたの仕事の大部分を実行できるように感じられます。
コードベースを検索してエラーが発生している理由を教えてくれるLLMがあれば素晴らしいと思います。それから自分で修正方法を考え出すというのは、実際に非常に大きなデバッガーになると思います。まだデバッグする必要はありますが、非常に不慣れな場合は、単に検索の練習であり、何かがより良く絞り込むのを助けることができれば、それは良いことです。C++の700万行のコードベースにいたことがありますが、それは楽しくありません。
LLMがすでにあなたの仕事の大部分を実行できるように感じられるため、ここには実際の危険ゾーンがあると考えています。上級の同僚に連絡するのと同じように行き詰まりから抜け出す近道としてLLMに依存している場合は問題ありません。現実の世界では、LLMを避けたいと思っても贅沢ができない可能性が高いです。ただし、実際に何が起こっているのか、なぜそうなのかを本当に理解せずに、IDEとLLMの間でコードをコピー&ペーストしてしまうと、エンジニアリングスキルの向上が深刻な課題になります。
ああ、この記事が実際に戻ってきて私に同意しています！私たちは戻ってきました！私はこの記事が私のバイアスを確認していることを知っていました！
中級エンジニア：あなたはかなりのコンテキストを構築し、自信を持ってコードベースをナビゲートできます。まだLLMを使用すると、コードをはるかに速く書くことができます。Co-pilotの補完機能を使用すると、機能をより速く配信できます。
私はこれを理解していません。先ほど初めて1年ぶりにCo-pilotをオンにしましたが、提案は悪いと感じました。本当に悪いです。他のCo-pilotがあるかもしれませんが、Cursorのバージョンのco-pilotの方が良いのかもしれませんが、本当に悪いです。co-pilotは昔は本当に良かったのに、今は本当に悪いです。
しかし、LLMが処理できないケースにすでに遭遇しています。チケットから顧客が実際に何を望んでいるのかを解読することはできません。デバッガを使用して危険な競合状態をピンポイントで特定することはできません。真夜中のオンコールアラートに対応する際にはあまり役に立ちません。
上級エンジニア：あなたはコードベース全体の素晴らしいメンタルモデルを持っています。ただし、上級エンジニアとその特定のコードベースをナビゲートする能力は1対1ではありません。新しい場所の新しい上級エンジニアはメンタルモデルがゼロかもしれませんが、それでも上級エンジニアです。
あなたはコードをはるかに速く書くことができ、それを本当に楽しんでいますが、実際にはコードを書くのにどれくらいの時間を費やしていますか？ロードマップに取り組む場合、それはあまり役に立ちません。奇妙なハイゼンバグに飛び込む場合、それは役に立ちません。混乱します。次のプロジェクトの広範な設計文書を書いている場合、フォーマットと構造を手伝うことしかできず、最も難しい部分である実質的な内容は助けられません。あなたの頭の中に蓄積されたすべてのニュアンスとコンテキストがありません。そして、書き留めたいと思っても書き留めることができません。あなたの友人や同僚の多くは興奮していて、あなたも興奮したいと思っていますが、できません。AIはまだそこにいないだけです。これはおそらく、LLMについての懐疑論が最も多いレベルであり、あなたのドメインが技術的または独自のものであればあるほど、幻滅感は強くなります。
これは正直に言って悪い例ではありません。これは本当に良いと思います。これは一般的にこの声明に同意します。これは本当です。プロジェクトを緑地化し、同じようなものを数回構築したことがあるなら、何かをどのように構築すべきかという一般的なアイデアがあります。例えば、私は現在2番目のゲーム用リバースプロキシを構築しており、本当のVimゲーム体験を構築しようとしています。私の頭の中で、一般的にどのようにフォーマットしたいかがわかっています。AIを使用すると、それが行うことを取り、それがやることをすべてやり直し、新しい方法に設定する必要があります。そのため、非常に不便です。私はすでにコンテキストを持っているため、近似する能力は非常に貧弱です。
スタッフプラスエンジニア：多くのスタッフのアーキタイプがありますが、共通しているのは、あなたの役割がしばしば他の人が従うべき道を照らすことです。これを達成するには、多くの実験を行う必要があります。ここで、LLMは再び輝き始めることができます。概念実証プロジェクトを書くことが突然はるかに簡単になりました。アプローチの実現可能性を示す必要があり、LLMはLLMなしよりもはるかに速く、半分焼けた、かろうじて機能するソリューションを作成するのに役立ちます。そして最良の部分は、LLMが行き詰まると、脳内の広範なドメイン知識を使用して非常に迅速に行き詰まりから抜け出すことができることです。
これが、私がこれらすべての中で最悪の意見だと思う部分です。スタッフプラスエンジニアであり、これらの決定を下している場合、何かがどのように機能すべきか、なぜそうすべきかを本当に理解することは本当にあなた次第です。LLMが迅速に生成できることではなく、「私は1000の問題を見てきました、10の異なることをプログラムしようとしています、そしてそれをコードするにつれてどのようにスケールするかを正確に知っているような深いレベルに到達し、これを大きなものにスケールするためのアーキテクチャを予見できます」と言うべきです。
コンセプトを証明するために何かを機能させたいというこの考えは、全く正しくないように思えます。百万行のコードにスケールする決定を下そうとしています。それが前進への良いステップであることを深く理解する必要があります。「ええ、LLMでそれをサッと作成でき、見栄えの良いものを作れます」というのは、私はそれが望む方法だとは思いません。重要なのはサッと作る速度ではなく、百万行のコードのベースとなる優れたアーキテクチャ決定を下す速度です。役割は非常に異なります。
この意見には完全に同意しません。私はこれらの一部を再編すべきだと思います。このジェフリーという人物は多くの正しいことを持っていますが、単に視点が間違っています。彼の視点は、エンジニアのレベルはコードベースに入れる馴染み度と方向性に関係しているというもので、それは真実かもしれないし、そうでないかもしれません。これが彼の視点のウィンドウですが、私は違う視点から見るべきだと言っています。視点は代わりにこの垂直軸に沿ったものであるべきです。つまり、あなたのスキルレベルに関係なく、コードベースにまったく馴染みがないため、エラーが発生しています。LLMを使用して、よりよい把握ができますか？「ここに問題があると思われる3つの場所があります。デバッガを取り出し、コードを通り抜け、バグや何かが起こっている場所を見つけましょう。ロギングがどのように機能するかを理解したいです。」
私が実際にLLMがあればよかったと思う作業の一つは、C++の大量のマクロを含むロギングを見ていた時でした。追跡するのが本当に難しかったのです。「このコードを解読するのを手伝ってくれませんか？このマクロがすべて頭に入らないので、一緒に見ていきましょう。」と言えるLLMがあれば良かったと思います。「私は上級エンジニアです、これを一緒に見てください」と。そして馴染みが深くなるにつれて、使用量は減るはずです。なぜなら「私はここで百万行のコードの問題を解決しています。私たちがどのようなアーキテクチャの決定を下す必要があるかを理解する必要があります。」と考えるからです。
これは上級エンジニアかもしれませんし、初級エンジニアかもしれませんし、中級エンジニアかもしれませんし、スタッフプラスレベルの人かもしれません。彼らはこの位置にいることができます。経験レベルが何かに不慣れであるはずがないということはありません。そのため、私はこれをこのように見ています。彼が言っていることの識別は絶対に正しいと思いますが、単に90度ずれているだけです。
「会社はジュニア、上級プラス、またはスタッフプラスの上級および中級エンジニアに門戸を閉ざしています。自己投資するエンジニアは今、より望ましいです。なぜなら、彼らは専門知識を使用して、コードの出力を複数倍に増やすことができるからです。そして、数年または数十年にわたって得た知恵のおかげで、AIがいつ嘘をついているのか、何が正しくて何が正しくないのかの味を養ったため、AIからより良い結果を得ることができます。」
「味」という言葉がY Combinatorから直接出てきました。また、「複数倍のコードを出力する」というのは、私にとっては実際には警戒すべきことです。多くのコードが生成されているのを見ると、他の何よりも心配になります。より多くのコードは必ずしも良いコードではありません。
「企業は何十万ドルもの費用がかかるとき、もはや採用方法さえ知りません。候補者が不正行為をするためのインセンティブがすべて存在します。」
ソフトウェアインタビュープロセスは決して素晴らしいものではありませんでしたが、AIがインタビュースクリーニングを含むすべてを簡単に解決できるようになったため、最悪の状態になっています。私の別の同僚が最近、以下のブログ記事を書き、Hacker Newsでバイラルになりました。「AIがテック面接を殺した。さて、どうする？」という記事を読むことを強くお勧めします。AIで面接プロセスに何らかのレベルの変更が必要だという考えは気に入っています。
「会社のビジネスモデルが危機にあります。専門知識を持ってAIを駆動する方法を知っていれば、既存のSaaSの会社を複製するのが信じられないほど簡単になりました。」
私はそれを離れなければなりませんでした。それは愚かです。もしXが100%のコードをリリースしてオープンソースにして誰でもコピーできるようにしても、機能しません。ほとんどのSaaS企業は単にコードだけではありません。彼らは時間をかけて構築した関係、顧客が獲得した、ソフトウェアに組み込まれた信頼性、インフラストラクチャ、顧客がこの会社を信頼できるという感覚、サポート能力、顧客が実際に必要とする機能を提供する能力などがあります。そのような声明を言うのはおかしいです。
「AI駆動型B2B SaaSアプリが危機にあります。2万ドル近く支払う代わりに、Cursorのみを使用して3時間未満でAI搭載のチャットボットを作成しました。」
Discordボットを処理するもの、プロンプト処理を処理するもの、本当に基本的なプロンプト処理です。ここではチャンキングさえ行っていません。文書をすべて取得するだけです。
「YCがバックアップしたAIカスタマーサポートDiscordボットの創業者は、月に1000の質問あたり177,000ドルを引用しました。」
もし何かであれば、サム・ホーガンがここで言おうとしていることは、この2万ドルのものを置き換えることができたということです。私は別のことを言います。1年177,000ドルで販売しようとしているこのボットはどうせクソボットです。Discordで「AIカスタマーサポート」ですって？1年に177,000ドルの価値のあるメッセージを読んで応答するだけだと言ってるの？どんな技術的な話をしているの？
これはあなたの全ポイントに反するだけです。AIのハイプサイクルはあまりにも制御不能で、人々はこれに投資する価値があると言っています。冗談ですか？モードは水中です。私はトロールの中に生きているように感じます。
「仕事の未来は、法律事務所がどのように運営されているかと同様に、上級パートナー間の利益分配を伴う、多くの10人規模の会社になると思います。」
この話がいつ良くなるのでしょうか？ほとんどの会社は既にこれを行うことができると思います。DHH（David Heinemeier Hansson）のような人は、彼が雇った人々と非常に上手くやっていました。彼らがどのように利益分配を行ったかによって、最も低い給料の従業員でも約40万ドルだったと聞いています。私はこれに実際に同意します。より多くの会社がこれを目指すべきだと思います。
「もし昨年卒業して今年労働市場に入るなら、行動を起こさない限り良くはなりません。それはCOVID-19の瞬間、人生の再び…OK。もしあなたが大学に入ったばかりの学生で、今後4年で卒業するなら、ソフトウェアエンジニアリングの役割はあるでしょう。ただし、それらは異なるでしょう。しかし、より多くの会社がジュニアへの門戸を閉ざすと考えられることは、ドットコムのブーム/バストで起こったのと同様に、次世代のジュニアが育てられないということです。適切なスキルを持つ人々のための信じられないような特典と太った給料につながる別のブームを得ることになります。なぜなら、十分なジュニアが労働力に入らなかったからです。」
実際にはこの記事に同意することもあれば、嫌いなこともあります。実によく書かれた記事です。これはたくさんのジュニアエンジニアが参加しないことを引き起こすであろうことは事実です。そしてこの参加の欠如は起こるであろう全体的な狂気を引き起こすでしょう。
「もしあなたが私の立場にいたら何をするか」時間はあなた側にあることを理解してください。行動を起こせば、もしあなたが1年くらい、たぶんそれ以下ならどうするでしょうか。時間を無駄にしないでください。あなたの優位性は今、大多数のソフトウェアエンジニアがあなたが発見したことを発見していないことです。彼らが発見したとき、それはゲームオーバーです。あなたに優位性がない限り。大学が通常教えない基礎を学びます。
「基礎とは何ですか？アプリケーションを作成する」…これは本当に基礎ではありません。「プロパティベーステストの方法を学ぶ」…さあ、ここに少しシミー（物理学者）を入れましょう。「CIパイプラインをセットアップする」これは基礎ではありません。これらは特定のものです。「ソースコード管理を学ぶ、ソースコードCI、プロパティベーステストを使用してインクリメントでソフトウェアをリリースする方法を学ぶ」。
「学習の標準的なペースは負け犬のためのものです」…それは気に入りました。「もしあなたが平均より優れているなら、宇宙時間を折りたたんで競争を追い越すことができます。このブログ記事を読んでください」…それも好きです。
「スタートアップには参加しないでください」…これには同意しません。「AIの前に起こった最後のVCの好況では、多くのスタートアップがあまりにも多くの資本を調達し、顧客数を水増しするために相互に販売するなどの詐欺行為に関与しました。AIのバストが起きようとしていますが、それは彼らにとって残酷なものになるでしょう。多くの生ける屍のゾンビ企業が存在します。既存のスタートアップに参加するのは、給料が良く、ジャックポットの夢を無視し、あなたの成長を学習の限界まで押し上げる運用環境を見つけた場合のみです。」
だから、はい、スタートアップに参加してください。それが給料が速く、複数の役割を担当できるからこそ、スタートアップに参加する理由です。私の最初の2年半はスタートアップで、それは本当に良かったです。その前に2年間自分のスタートアップをやっていました。
ほとんどのスタートアップは失敗し、あなたは一夜にして路頭に迷う可能性があることを理解してください。十分な現金を蓄えておいてください。新しい役割を見つけるのに6ヶ月以上かかる可能性があります。私もそうしています。はい、私はそれを行ってきました。スタートアップは非常に素晴らしいものになり得ると思います。
「AIコーディングツールを禁止している仕事を得ないでください。それらを奨励する企業のために、自分に大きな不利益をもたらすでしょう。」
本当に仕事が必要なら、この要件を落とすことができると思います。企業はAIを常に禁止しています。コードを共有できないという考えや、コードを共有できないという第三者との契約があることを覚えておく必要があります。そしてあなたはコードを取り、それを多くのAIに送っています。それは全く合理的です。政府、医療、銀行、航空宇宙、エネルギーなど、あなたがただ行うことができない多くの物事が存在します。
「MCPの専門家になりなさい」…これは3日前に出たものですが、みんなが話しています。ずっと前に出たように見えますが、ツイッタースフィアに最近ヒットしただけで、今やすべてがMCPsとなっています。ああ、みんなMCPsの専門家ですね。6ヶ月以内に出たものの専門家でなければ、あなたは馬鹿であり、先見の明がなく、人生の選択について母親と話し合う必要があるかもしれません。幸運と治療を祈ります、負け犬。
「GitHub blockgooseとAll Hands open a open handsを分解し、それらがどのように機能するかを学び、最初の原則から独自のAIコーディングアシスタントを構築し、私のシリーズに従ってください。」
すべてのこれらの詐欺師が業界に参入し、人々を利用したことについて話し、そして人々に始める方法の正確なアイデアを与え、同時に似たようなことをしているように感じられるとき、あなた自身も同様のことをしているように見えることがあります。
「あなたは雇用されたいので、会社が競い合う従業員になりたいです。なぜならあなたは他の誰よりも6ヶ月以上のエッジを持ち、テーブルに新しいアイデアや技術をもたらしているからです。」
会社はこれを望んでいません。会社は絶対の最先端を求めていません。ほとんどの会社はまだReactのクラスコンポーネントを使用しています。これは現実ではありません。会社は最も新しいものを望んでいませんが、少し試されてより古いものを望んでいます。これは格好良く聞こえないかもしれませんが、Javaとスプリングブートを学べば仕事を見つけられるかもしれません。
「これらのツールがボンネットの下で何をしているかを理解する人になりなさい。キャリアに20年以上を費やしているが注意を払っていないエンジニアよりも優れています。」
正直言って、この人が絶え間なく研究しているツールが、キャリアにたった2年しかない人よりもボンネットの下で何をしているかをよく知っているかもしれません。それが現実です。
「Rustで出荷することに集中しなさい」…はい、Rustでベビーを出荷しましょう。「すべてのプログラミング言語コミュニティとエコシステムには、素晴らしい心を引き付ける時間の窓があります。現在、それはRustエコシステムです。革新者でいっぱいです。あなたは革新者と一緒にいたいです。」
革新者は時々仕事を持っていません。統計的に言えば、これがRustの仕事です。これはJavaの仕事のような乳首です。それは単に乳首です。
この記事の終わりの部分は少し混乱します。実際にはかなり良い記事で、考えなければならない議論をし、同意するところと同意しないところがありましたが、この最後の部分は奇妙な空想的なアドバイスのように思えます。
RustはおそらくJavaのような言語になるかもしれませんが、10年後にRustがより価値のある言語になるかもしれないので、それに焦点を当てるのは本当に良いかもしれません。物事がそうであるかそうでないかを言うことはできませんが、10年という時間が結論に至るでしょう。しかし、それはあなたが可能性のあるものに時間を費やすべきだという意味ではありません。企業が実際に探しているような、確固としたものに焦点を当てる方が良いかもしれません。
「もしあなたがTypeScriptのような商品を学ぶことに焦点を当てているなら、あなたは自分自身を間違って位置づけています。言ったことすべてが、プログラミング言語はもはや重要ではないが、Rustは型システムのおかげで、Haskalを除く他のプログラミング言語よりもLLMでより良い結果を達成できるという独自の特性を持っています。」
これが本当かどうかわかりません。この記事の一貫性のために、TypeScriptを推奨した方が良かったと思います。TypeScriptも最大の言語の一つだからです。Python、TypeScript、JavaScriptは、利用可能なトレーニングデータの量のおかげで、LLMがこれら三つの言語で最も優れている傾向があります。これは少し混乱すると思います。
ちなみに、TypeScriptでプログラミングしている場合の楽しいトリックがあります。戻り値と戻り型の全体の戦争があり、TypeScriptでは戻り型を決して使用すべきではないという意見がありますが、署名に戻り型を提供すると、LLMのオートコンプリートが改善されます。なぜならLLMが何をしているか知るのに役立つからです。LLMを活用したいなら、実際にはPythonやTypeScriptのようなものを使用したいと思うでしょう。
「あなたの仕事がビジネス価値に直接どのように変換されるかを理解してください。組織の抽象化層は縮小しています。今後は起業家のように考え、行動することが非常に重要です。もしあなたがIDEにコードを入力するソフトウェアエンジニアではないなら、その日々は終わりました。」
大胆な声明です。これが彼にとってうまくいくかどうか見てみましょう。
「代わりに、あなたの仕事がビジネス価値に直接どのように変換されるかを理解し、それを達成する必要があります。あなたはプロダクトエンジニアになる必要があります。膨大なドメインの深さを持つプロダクトマネージャーや創業者を見つけ、友達になりましょう。解決すべき高価値の問題が何かを学び、彼らの痛点を発見してください。彼らのブーツと顧客のブーツで歩くことによって項目を研究してください。ウェイターではなく医者になりなさい。ビジネスとファイナンスについて少し学びましょう。」
この最後の部分には同意します。ビジネスとファイナンスは本当に良いです。
「小さく始めて、最小限のことを作ったらすぐに世界と共有してください。うまく構成され、組み合わせて大きなものを作ることができる多くの小さなものを構築するアプローチを取ります。それはスプリントではなくマラソンです。」
彼は単にSaaSが完全に関係なく、この時点で完全に複製可能だと言っていました。ある意味では、モートなしで小さなものをリリースすることで、そのような方法であなたを下降させることもできます。
「公開プロフィールを構築することはどれほど重要か強調できません。私の人生の多くの機会は、私が幸運を具現化したために実を結びました。MCPsをいくつか持っていれば、独自のAIコーディングアシスタントを構築する途上です。ネットワーキングを始めましょう。仕事を得るためにネットワーキングをするのではなく、あなたの知識を他の人と共有するためにネットワーキングをしましょう。もし仕事を探しているなら、仕事を得るためのネットワーキングも良いアプローチです。」
「アプリケーションでは、これはあなた自身の個人的な専門的なウェブサイト、name.comを作成し、あなたの学習で定期的に投稿することを意味します。小さく始めて構築してください。」これは正直に言って悪いアドバイスではありません。本当に悪くないアドバイスです。
「GitHubアカウントを作成し、あなたの作業をすべて公開し始めましょう。」これはほとんどの場合、重要ではないと思います。GitHubのグローバルランキング、フォロワー…ここで私は世界で19位です。GitHubの中で19位です。関係ありますか？いいえ、関係ありません。私は19番目に金持ちの開発者でも、19番目にホットな開発者でもありません。GitHubを作成して作業を共有したり、あなたが何をしているかを示す手段としては非常に良いです。
「npmやcrates.ioで独自のMCPツールを公開しましょう。」TypeScriptかRustだけですね。彼は本当にMCPに夢中です。MCPは新しいAGIへの道ですか？
「ミートアップに参加しましょう。」ちなみに、これは素晴らしいアドバイスです。「彼らは常にスピーカーを探しています。公開スピーキングは難しいです。どれだけ上手になっても、常に難しいままです。」
私はこの最後のものが本当に好きです。ミートアップに参加することは実際に本当に難しいことで、公開スピーキングは実際に本当に難しいです。あなたは本当にそれを試みるべきです。なぜなら、それはあなたを本当に難しい方法で押し進めるからです。息切れし、強いアドレナリン反応があり、プレッシャーを感じるでしょう。私は公開スピーキングが下手です。文字通り公開スピーキングが下手です。公開スピーキングが下手であることを完全に受け入れています。公開スピーキングが上手であると主張したことはありません。公開スピーキングが上手であることは非常に難しいです。
ちなみに、これは公開スピーキングではありません。あなたたちは目の前にいません。舞台でマイクを持っているのとインターネット上でテキストを持っているのとでは全く違います。
いずれにせよ、この記事は私が思っていた方向に進まなかったと思います。「はい、AIは来ました。行動を起こさなければあなたは終わりです。学習の代わりに生産性のために早い年を売らないでください。」それが教訓になると思っていました。もし生産性を上げるために早い年を売ってしまうと、LLMができることを超えて成長しなかったので、中年は悲しみに満ちているでしょう。
私が多くの人々に見ていると思うことは、今LLMの知識がほとんどなかったことです。GPT-2は周りにあったかもしれませんが、プログラミングコミュニティの多くの人にとって、Co-pilotが登場し、LSPがあり、他のすべてを自分でやらなければならなかった状態から、突然Co-pilotが登場し、それは時間の中で狂った飛躍のように感じました。それは本当に狂ったことでした。
トランスフォーマーは長い間存在していて、「Attention Is All You Need」は長い間存在していました。これが登場したとき、一瞬で急速な改善があるように感じました。2022年のこの時点でCo-pilotは悪くなかったのです。それは完全に異なるものであり、非常に野生的で独特で新しいと感じました。それはとても刺激的でした。
そしてこれらすべての変化が出てきました。Claude 3.5が登場し、人々は「わあ、これは良いですね」と言いました。そして今私たちは、正直言って何も良くなったとは思わない世界にいます。Claude 3.7は「ええ、それは良い」というくらいで、主に統合ツールだけです。
新しい誰かとしてのあなたのスキルレベルは、モデルがどれだけ良いかでしかありません。技術的な専門知識をモデルにオフロードすると、これがあなたの限界です。それを超えなければ、これ以上成長することはできません。
私の推奨事項は、はい、学生の皆さん、AIはここにあり、おそらく永遠にここにあるでしょう。それが変わるとは思いません。私たちはただこれに常に浸されることになるでしょう。あなたは行動を起こさなければ終わりです。あなたのスキルの上限をGPTによって決定させないでください。あなたのスキルの上限をあなたの学習と取り組みの欲求によって決定させてください。
不快なことは大丈夫です。何をすべきか分からないのは大丈夫です。正直に言って、数日前に私がVimゲームのためのツールを作るためにANSIをパースしていた瞬間がありました。AIにタワーディフェンスをプレイさせたとき、私はある非常に困難な部分に遭遇しました。私はClaudeとGPT 4.5の両方にゲームをプレイさせました。彼らはそれぞれ独自のスタイルを持っています。
これを作成し表示するために、すべてのANSIコードを解析しなければならず、しばらく私を悩ませた問題がありました。AIにそれを解決させたいと思いましたが、私のレベルでさえ、そうしないことにしました。そして実際に自分自身にとっても多くのことを学びました。Goの危険性と簡単にミスを犯す方法について。
今日でも、私はしばしば何かを避け、より良く、より知識豊かになるために余分な30分をかけることを選びます。なぜなら私は経験を得たいからです。答えを得たくはありません。それだけです。問題は単純でした。配列をスライスすべきではなかったのにスライスをスライスし、完全に避けられたはずの非常に単純な問題が発生しました。
私はこれを自分自身に何度もやり、ただ「あ、やってしまった」と思いました。自分自身をデバッグし、失敗から学びました。答えをコピー＆ペーストしてコードを得ることもできましたが、その少しの苦労とデバッグの感覚の向上を失ったでしょう。代わりに私はデバッグの感覚の向上を選び、それについて嬉しく思います。その痛みは私に長く残り、今後5年間にわたる多くのことに影響を与えるでしょう。
コメント