وقتی یه ایجنت ده بار کد مینویسه و تست میگیره و دیباگ میکنه، مدلی که یه بار درست جواب بده از مدل ارزونی که پنج بار تلاش میکنه ارزونتر تموم میشه.
یه اسکریپت پایتونی لرزون هر ماه فاکتورهای یه استارتاپ ۱۰۰ میلیون دلاری رو صادر میکرد؛ داستان ششماههٔ تعمیرش نشون میده مشکل هیچوقت خود کد نبوده.
شریاس دوشی میگه تقریباً هر سازندهی محصولِ باانگیزهای یه باورِ مرکب و غلط داره: فکر میکنه محصولش عالیه و فقط بازاریابی کم داره، و همین جلوی رشدش رو میگیره.
تیم کوک میگه راز اپل نه گفتن به هزاران پروژهست. هربرت لویی از همین ایده یه درس شخصی درباره اولویتبندی و انرژی محدود بیرون میکشه.
چرا خیلی از توصیههای شغلی طراحی بهدرد آدم نمیخورن، و یه نگاه عملی و گاهی بدبینانه به اینکه بقیه واقعاً از روی چی قضاوت میکنن که تو طراح خوبی هستی.
تو یه مطالعهٔ ششماهه، ۸۴ درصد مهندسها گفتن هوش مصنوعی بهرهوریشون رو بالا برده. همزمان گروهی که تجربهشون بدتر شده بود تقریباً دو برابر شد.
متا برای رهبری واتساپ سراغ یه کارآفرین هندی با مدرک فلسفه رفته و همزمان ۹۰۰ میلیون دلار روی استارتاپش سرمایهگذاری کرده. چرا؟
بیست سال نیت کاربر رو از روی کلیک حدس زدیم؛ حالا کاربر با زبان طبیعی مستقیم میگه چی میخواد و تقریباً هیچ تیمی این داده رو کنار هم نمیذاره.
وقتی قطعیها پشتسرهم میان و مشتری داره اعتمادشو از دست میده، یه اعلام رسمی بحران میتونه کل شرکت رو پشت یه هدف جمع کنه.
کارلوس پرنت میگه طراحهای محصول سالهاست ورکشاپ و فریمورک رو جای طراحی جا زدن، و هوش مصنوعی نیومده جاشون رو بگیره؛ اومده نشون بده خیلیهاشون خیلی وقته دیگه طراحی نمیکنن.
Scott Berkun با برگشتن به روزهای قبل از ساختهشدنِ برجِ ایفل، چهار درسِ عملیِ خلاقیت رو بیرون میکشه؛ از اینکه ایدهها از کجا میآن تا چرا بهترین ایده همیشه برنده نمیشه.
یه کوچ محصول میگه استوری پوینت و تخمینزدن فقط انرژی هدر میده و دیوار نامرئی میسازه؛ بهجاش باید سراغ همکاری و تصمیمهای سرمایهگذاری رفت.
همبنیانگذار توییتر و Block یه پلتفرم چت کاری متنباز رونمایی کرده که آدمها و ایجنتهای AI رو تو یک گفتوگو میذاره و پروژههای گیتهاب رو هم از همونجا میچرخونه.
سه فریلنسر و تیم که از صفر به درآمدهای شش و هفترقمی رسیدن، یه الگوی مشترک داشتن: باریک شروع کردن و قبل از کاملشدنِ محصول فروختن.
ایجنتها سریعتر از همیشه کد تولید میکنن، ولی نویسنده میگه چیزی که وسط این سرعت گم شده همون حلقهٔ کوتاه فکر و اجراست — و راهحلش برگشتن به عقب نیست.
سازمانهایی که تیمهاشون رو تشویق کردن «هرچی میتونید بیشتر از AI استفاده کنید» حالا با صورتحساب طرفن؛ مقالهٔ IBM میگه مشکل از خود معیار توکنه.
بیشتر بحثها دربارهٔ هوش مصنوعی سرِ صرفهجویی تو وقته، ولی نویسنده میگه جذابیت واقعیش جای دیگهست: ابزاری که ساختن رو برای همه ممکن میکنه.
ایجنتهای کدنویسی عادت دارن برای یه کار ساده پنجاه خط بنویسن. این پلاگین یه نردبان تصمیم بهشون میده تا اول سراغ کتابخانهٔ استاندارد و کد موجود برن.
جورج هاتز میگه از پیشرفت هوش مصنوعی ذوقزدهست، ولی دو چیز رو تحمل نمیکنه: هایپ منفیِ «داری عقب میمونی» و پرش بیپایه از «تکمیل خودکار پیشرفته» به «تسخیر کل جهان».
نویسنده میگه کیفیت خروجی هوش مصنوعی فقط به پرامپت بستگی نداره؛ ساختار کدبیس خودت تعیین میکنه مدل چقدر خوب کار میکنه.