Topik trending
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

Madhu Guru
Pemimpin Produk di Google - Gemini
Kita perlu melatih:
Non-programmer menjadi pembuat kode getaran yang canggih
Insinyur tentang pemikiran dan desain produk
Baik tentang cara beralih dari ide ke produk yang dikirim

Ethan Mollick31 Des 2025
Ini akan menjadi saat yang tepat bagi para ahli pengkodean, dan terutama para ahli dalam pedagogi pemrograman, untuk memikirkan bagaimana melatih non-programmer untuk menjadi pembuat kode getaran yang baik.
Apa yang perlu mereka ketahui tentang praktik pengkodean agar lebih efektif? Batasan apa yang harus mereka pahami?
129
Perasaan yang sama dengan orang produk.
Selama bertahun-tahun, kendala saya adalah kapasitas eksekusi - banyak ide menyenangkan, tetapi membangun masing-masing membutuhkan perakitan tim bahasa dan desain. Sulit dan tidak dapat diukur.
Dengan AI, saya sekarang dapat 'mempekerjakan' tim lengkap secara instan. Skala besar tidak terkunci... secara teori.
Karena sekarang ada kendala baru: menguasai cara mengatur tim AI... alat, alur kerja, dan kerajinan produk di dunia baru ini.
Rasanya tidak ada tuas yang lebih besar daripada mempelajari keterampilan ini. Menyalurkan semua waktu luang dan energi saya di sini.

Andrej Karpathy27 Des 2025
I've never felt this much behind as a programmer. The profession is being dramatically refactored as the bits contributed by the programmer are increasingly sparse and between. I have a sense that I could be 10X more powerful if I just properly string together what has become available over the last ~year and a failure to claim the boost feels decidedly like skill issue. There's a new programmable layer of abstraction to master (in addition to the usual layers below) involving agents, subagents, their prompts, contexts, memory, modes, permissions, tools, plugins, skills, hooks, MCP, LSP, slash commands, workflows, IDE integrations, and a need to build an all-encompassing mental model for strengths and pitfalls of fundamentally stochastic, fallible, unintelligible and changing entities suddenly intermingled with what used to be good old fashioned engineering. Clearly some powerful alien tool was handed around except it comes with no manual and everyone has to figure out how to hold it and operate it, while the resulting magnitude 9 earthquake is rocking the profession. Roll up your sleeves to not fall behind.
135
"Model Sense" adalah Product Sense baru untuk PM AI. Anda harus menjadi pembisik model.
Peluang terbaik berada di tepi apa yang dapat dilakukan model - kemampuan yang agak mungkin saat ini tetapi akan dapat diandalkan dalam 6 bulan.
Perbatasan ini tidak sepenuhnya dipetakan, bahkan bagi kita yang membangun model.
Petakan batas untuk kasus penggunaan Anda. Ketahui apa yang siap, apa yang membutuhkan perancah dan bertaruh ke mana arah kemampuan.
Sebagian ilmuwan, sebagian pedagang spekulatif, sebagian pembuat produk.

Aaron Levie6 Des 2025
Building AI agents right now is a process of:
1. Build scaffolding to address a limitation of the AI model so your agent works
2. The AI model gets upgraded and solves the very problem you were trying to mitigate, rendering your scaffolding obsolete
3. Identify new, harder use case you want to solve and go back to step 1
There’s basically no way to avoid this process because if you don’t mitigate the model’s limitations then you’re dead on arrival, *and* you don’t know which of your mitigations will be surpassed and when.
So the reality is that you just have to accept that you are going to be writing a lot of throwaway code for the next few years, and you have to be very unsentimental to the path you’ve pursued. Just do whatever it takes to make the agents work.
296
Teratas
Peringkat
Favorit
