MacBook Air je směšný počítač. Strávil jsem dva měsíce v kuse cestováním po Evropě se svým Airem. Nic jiného. Opravdu jsem se bál, že mě počítač bude zdržovat, ale nestalo se tak. Každý den jsem psal kód pomocí Visual Studio Code (s Dev Containers, které používají Docker). Během této doby jsem dokonce sestříhal tucet videí. Bylo to v pořádku. Nikdy jsem si nepřál mít s sebou jiný notebook. MacBook Pro si v dohledné době nekoupím. Můj stál pouze 1 399 $.

Vytvářím multiagentní systém pomocí A2A SDK od Googlu. Je to jednoduchý systém. Protokol je solidní, ale musíte napsat spoustu kódu, aby více agentů běželo a komunikovalo mezi sebou. A celá ta věc je vybíravá. Nejsem si jistý, zda je problém v Gemini, ADK (Agent Development Kit) nebo A2A SDK. Někdy věci fungují. Někdy selžou. Je to tak frustrující a křehké. Museli byste být blázen, abyste něco z toho v této době použili v produkční aplikaci.

Jsou věci, které běžný kód vždy udělá lépe než AI. Ve skutečnosti se většina softwaru bude stále spoléhat na obyčejný kód, nikoli na LLM. Pamatuji si, když se OOP stalo věcí. Každý se svou matkou chtěl psát kurzy místo strukturovaných funkcí. Je těžké pochopit, jak moc se nafouklé kódové báze staly proto, že puristé OOP nechtěli dělat nic jiného. Nyní prožíváme totéž, ale místo OOP se nyní zabýváme kódem AI-first (ať už to znamená cokoli). Přijde čas, kdy se kolektivně ohlédneme zpět a zasmějeme se hlouposti tolika lidí, kteří používají LLM k tomu, aby dělali věci, které běžné výroky if/else/for/while mohou dělat 100000x lépe a efektivněji.

Nedávno jsem narazil na tým, který používá LLM k implementaci stavového automatu. Říkali tomu "agentic". Také mi řekli, že to většinu času fungovalo správně. Požádal jsem je, aby sepsali seznam pravidel pro stěhování z jednoho státu do druhého. Vyjmenovali je. Netrvalo dlouho a uvědomili si, co se děje: Vytvořili řešení využívající umělou inteligenci pro problém, který umělou inteligenci nepotřeboval. Model jsme odstranili a napsali kód pro implementaci pravidel. Mohlo to trvat maximálně 2-3 hodiny. Přešli od "většinou to funguje, je to relativně rychlé a stojí to nějaké tokeny" k "funguje to 100% času, okamžitě a nic to nestojí". V poslední době je takových příkladů tolik. Zlaté pravidlo: POSTAVTE TU NEJJEDNODUŠŠÍ VĚC, KTERÁ BY MOHLA FUNGOVAT.

Umělá inteligence mění všechno. Tečka. Pokud to stále nechápete, podívejte se na toto. Podívejte se na přiložené video. Společnost používající tento nástroj bude provádět 100x rychleji než všichni ostatní. Jednoduše se nic nevyrovná tomu, jak rychle dokáže umělá inteligence transformovat to, co děláte.

Oficiálně se vracím do @code. Neuvěřitelný pokrok týmu Copilot doháněl Cursor. Je to v bodě, kdy už nedokážu ospravedlnit obě předplatné.

Nejlepší kohorta AI/ML Engineering, kterou kdy absolvujete, začíná zítra. To vám pomůže stát se řádově produktivnějšími a kvalifikovanějšími. Pokud si myslíte, že umělá inteligence nahradí inženýry do konce tohoto roku, nepřipojujte se. Pokračujte v hraní her nebo v čemkoli jiném, co děláte pro zábavu. Pokud si chcete vybudovat dovednosti, které vás dostanou na světovou špičku na příštích několik desetiletí, připojte se k nám zde:

Každý vibekodér generuje tolik technického dluhu jako 10 běžných vývojářů za polovinu času. Zde je realita: Dobrý inženýr + AI je 100x lepší než lidé, kteří nevědí, co dělají. Nenechte se unést humbukem. Na znalostech dnes záleží více než kdy jindy.

Téměř každý vývojář 10x, kterého znám, psal software pomocí stejného technologického stacku po bambilion let. Lidé, kteří se neustále honí za novými nablýskanými věcmi, nejsou téměř nikdy dobrými vývojáři.

Pokud se společnost nestará natolik, aby strávila čas rozhovory s lidmi, kteří jí pomohou prosperovat, proč by se v ní vůbec někdo zajímal?