Populaire onderwerpen
#
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
Product Leader bij Google - Gemini
We moeten trainen:
Niet-programmeurs tot geavanceerde vibe-coders
Ingenieurs in productdenken en ontwerp
Beiden in hoe ze van idee naar een geleverd product gaan

Ethan Mollick31 dec 2025
Het zou een goed moment zijn voor experts in coderen, en vooral experts in programmeerpedagogiek, om na te denken over hoe niet-programmeurs te trainen tot goede vibe coders.
Wat moeten ze weten over coderingspraktijken om effectiever te zijn? Welke beperkingen moeten ze begrijpen?
138
Hetzelfde gevoel als een productpersoon.
Jarenlang was mijn beperking de uitvoeringscapaciteit - veel leuke ideeën, maar het bouwen van elk idee vereiste het samenstellen van engineering- en ontwerpteams. Moeilijk en niet schaalbaar.
Met AI kan ik nu een volledig team onmiddellijk 'inhuren'. Massale schaal ontgrendeld... in theorie.
Want nu is er een nieuwe beperking: het beheersen van hoe je AI-teams orkestreert... de tools, workflows en productvaardigheden in deze nieuwe wereld.
Het voelt alsof er geen grotere hefboom is dan het leren van deze vaardigheden. Al mijn vrije tijd en energie hierop richten.

Andrej Karpathy27 dec 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.
144
"Model Sense" is de nieuwe Product Sense voor AI PM's. Je moet een model fluisteraar zijn.
De beste kansen liggen aan de rand van wat modellen kunnen doen - mogelijkheden die vandaag een beetje mogelijk zijn, maar over 6 maanden betrouwbaar zullen zijn.
Deze grens is geen volledig in kaart gebracht terrein, zelfs niet voor degenen onder ons die de modellen bouwen.
Kaart de grens voor jouw gebruiksgeval. Weet wat klaar is, wat ondersteuning nodig heeft en wed op waar de mogelijkheden naartoe gaan.
Deel wetenschapper, deel speculatieve handelaar, deel productbouwer.

Aaron Levie6 dec 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.
305
Boven
Positie
Favorieten
