オンラインの複雑なトピック、特に AI に関する議論で私がよく気づくのは、人々があなたの言っていることの半分しか聞いておらず、すぐにその半分に同意しないことに飛びつくことが多いということです。 たとえば、「バイブコーディングが主要なプログラミング方法になったとしても、コーディングを学ぶことは有用なスキルです」と言うとします。 人々はこう聞きます:「...バイブコーディングの場合...」、応答: 「私はすでに12のエージェントを同時に使用しており、手作業でコードを書くことはありません」、これはおそらくコーディング方法を知っていることが、彼らがそれを効果的に行うことができる主な理由の1つであるという要点を完全に見逃しています なぜなら、あなたが人々のキャリアを助けようとしているとき(黒い錠剤の代わりに白い錠剤を与え、自分のスキルや軌道などに責任を持つよう促し、学び、一生懸命働くことはまだ価値があり、それがあなたのキャリアに真の変化をもたらす可能性があると伝える)とき、多くの人々が「AI対処」や同様の侮辱について積み重なり、怒鳴りたがるからです。人々が私に怒鳴っても構いません、私はよく自分自身に怒鳴ります(rofl)が、私の懸念は、それが多くの人々(特にこの分野の若手)に、習得し、反復し、習得のために戦うことは無意味であると納得させることです。 あるいは、「バイブコーディングが主要なプログラミング方法になる」という反応を聞く人もいますが、「LLMを試したことがありますが、<私の特定のタスク>では今ほど良くありません」という反応は、文字通りコードベースで単調なタスクを実行する時間を節約するだけであっても、AIが特定のタスクに役立つことが多いというポイントを完全に見逃しています。私は、あるプロパティから別のプロパティにフィールドを移動したり、コードベースの任意の場所で関数で引数を移動したりするなど、愚かなことを行うためだけにエージェントを使用しました。かなりの時間と労力を要していたであろうことに、プロンプトを書き、エージェントをバックグラウンドで実行させるのに 2 分間集中する必要がありました。これは、私にとって新しい 0 対 1 の機能を書かなくても便利なツールです。 とにかく、これはほとんどがランダムな考えにすぎません、なぜなら今日、誰かがランダムなプライムビデオについて文句を言っているのを見たので、彼はLLMがわずか数百の文書によって毒される可能性があるという非常に深刻な問題について話していました。企業はデータをポイズニングして、競合他社のコードがゴミを生成したり、「クラウドにスモーガスボーグをデプロイする最良の方法」などの出力で最初に提案されたりします。そして重要なのは、たとえAIがすべてのプログラマーにユビキタスになったとしても、人とテクノロジーの両方にとって、依然として本当の懸念があるということです。そして。。。それらについて話したり、複雑で微妙な会話をしたりするのは実際には問題ありません。 老人は雲に向かって叫ぶ。さようなら