ดูจากปฏิกิริยาแล้วก็รู้กันแต่แรกอยู่แล้วว่าเป็นสิ่งที่ไม่ควรทำ
แต่พอถูกห้ามตอนนี้กลับพากันตีตรา Anthropic ว่าเป็นพวกขี้เหนียว นี่แหละความจริงที่น่าเศร้า ควรคิดเสียว่าอย่างน้อยก็ยังไม่โดนลงโทษ

ช่วงนี้แทบทุกเว็บและทุกบริการเต็มไปด้วยโฆษณาจนน่าหงุดหงิดเลย

ในฐานะนักพัฒนา C แบบ embedded ผมจะทำสเปกให้สามารถตรวจสอบแทบทุก flow ของ Feature/Subfeature ได้ด้วย chart ก่อน

จากนั้นก็ทบทวนสเปกอย่างยาวนานและยืนยันขั้นสุดท้าย
แล้วสร้างโค้ดที่สอดคล้องกับสเปกแบบ 1:1 อย่างสมบูรณ์เพื่อนำมาใช้งาน
เพราะถ้าตรวจทานด้วยสเปก ความอ่านง่ายจะเหนือกว่าการตรวจโค้ดอย่างมากครับ

ดูเหมือนว่าโซลูชันที่อิงกับ Python หรือ JavaScript จะสามารถทำ implementation ที่น่าพอใจได้ด้วยเอกสารสเปกระดับรายละเอียดเพียงอย่างเดียว ผมทำงานฝั่งเกม/การแพทย์ที่อิงกับ C/C++ และช่วงนี้ยิ่งรู้สึกมากขึ้นว่า ไม่ต้องพูดถึงการมอบหมายให้ FULL AI AGENT ทั้งหมดเลย แม้แต่การทำให้เป็นอัตโนมัติด้วยเอกสารสเปกระดับรายละเอียดเพียงอย่างเดียวก็ยังเป็นการเสี่ยงเกินไปมาก

ค่าปรับเบามากเลยนะ

อ่านเพลินมากครับ ^^

เสียดายจัง ถ้ามีซับภาษาไทยก็คงดี..

ตั้งแต่นาที 24:28 เป็นต้นไปน่าประทับใจมากนะ

ลองทำ thought experiment แบบนี้กันดู

สมมติว่ามีวิศวกรซอฟต์แวร์หรือ AI researcher ที่ได้รับเงินเดือนปีละ 500,000 ดอลลาร์ กรณีแบบนี้พบได้บ่อยสำหรับพวกเรา

ปลายปีผมจะถามวิศวกรเงินเดือน 500,000 ดอลลาร์คนนั้นว่า
“ปีนี้คุณใช้ token ไปเท่าไร?”
แต่ถ้าคนนั้นตอบว่า “ใช้ไป 5,000 ดอลลาร์ครับ” ผมนี่อึ้งไปเลยจริงๆ

ถ้าวิศวกรเงินเดือน 500,000 ดอลลาร์คนนั้นยังใช้ token ไม่ถึงอย่างน้อย 250,000 ดอลลาร์ ผมจะมองว่าเป็นเรื่องที่จริงจังมาก

มันไม่ต่างอะไรจากการที่ชิปดีไซเนอร์คนหนึ่งของเราพูดว่า
“ผมจะใช้แค่กระดาษกับดินสอก็พอ คิดว่าคงไม่ต้องใช้ CAD tool”

นี่หมายความว่ามุมมองต่อการมองหาคนเก่งที่สุดกำลังเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิงแล้ว

มันคล้ายกับสิ่งที่เราได้เรียนรู้ตอนที่ LeBron James เริ่มใช้เงินปีละ 1 ล้านดอลลาร์เพื่อดูแลร่างกายและรักษาสภาพความพร้อมของตัวเองใน NBA

แล้วทำไมเราจะไม่มอบความสามารถระดับเหนือมนุษย์ให้กับแรงงานความรู้ที่ยอดเยี่ยมแบบนี้ล่ะ?

ถ้าอย่างนั้นเมื่อมองไปอีก 2~3 ปีข้างหน้า
บุคลากรระดับท็อปคนหนึ่งของ Nvidia จะทำงานได้มีประสิทธิภาพแค่ไหนกัน?
แล้วจะทำอะไรได้ไกลถึงระดับไหนกันแน่?

อย่างแรกเลย ความคิดที่ว่า “ว้าว นี่ยากเกินไป” จะหายไป
ความคิดที่ว่า “อันนี้ใช้เวลานานเกินไป” ก็จะหายไป
ความคิดที่ว่า “ต้องใช้คนเยอะ” ก็จะหายไป

ใหญ่เกินไป หนักเกินไป ใช้เวลานานเกินไป
ความคิดเหล่านี้จะหายไปทั้งหมด
สุดท้ายสิ่งที่เหลืออยู่คือความคิดสร้างสรรค์
จะเหลือเพียงแค่ว่าคุณจะคิดอะไรออกมาได้บ้าง

ดังนั้นคำถามต่อจากนี้คือ
เราจะทำงานร่วมกับ agent เหล่านี้อย่างไร?

ท้ายที่สุดแล้ว นี่คือวิธีใหม่ของการทำ computer programming
ในอดีตเราเป็นคนเขียนโค้ดเอง
ต่อจากนี้เราจะเขียนไอเดีย เขียน architecture และเขียน specification

เราจะจัดทีม
กำหนดว่าจะประเมินผลลัพธ์ที่ดีและผลลัพธ์ที่แย่อย่างไร
กำหนดว่าอะไรคือผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยม
กำหนดว่าจะ iterative ปรับปรุงร่วมกันอย่างไร
และจะ brainstorm กันอย่างไร

สิ่งที่สำคัญจริงๆ คือเรื่องเหล่านั้น

และในความเห็นของผม
ต่อจากนี้วิศวกรทุกคนจะมี agent อยู่ใต้การดูแล 100 ตัว

ถ้าใช้แบบนี้ก็คงใช้โหมดขอสิทธิ์แบบเต็มไม่ได้แล้วสินะ

ผมไม่ต้องการข้อเสนอปลอบใจแบบว่าแค่รอ 24 ชั่วโมงก็พอ ผมไม่ชอบความพยายามที่จะทำให้ฟีเจอร์ของอุปกรณ์ที่ผมซื้อมาใช้งานไม่ได้

> กระบวนการทั้งหมดนี้ถูกส่งผ่าน Google Play Services ไม่ใช่ตัวระบบปฏิบัติการ Android ซึ่งหมายความว่า Google สามารถแก้ไข จำกัด หรือถอดออกได้ทุกเมื่อโดยไม่ต้องอัปเดตระบบปฏิบัติการ และไม่ต้องได้รับความยินยอมจากผู้ใช้แต่อย่างใด กระบวนการขั้นสูงนี้ก็ยังไม่เคยปรากฏใน Android beta, dev preview หรือ canary release ใด ๆ ณ วันที่มีการอัปเดตนี้ มันยังมีอยู่เพียงในรูปแบบโพสต์บล็อกและภาพจำลอง UI เท่านั้น ชุมชนกำลังถูกขอให้ยอมรับการประกาศผลิตภัณฑ์ว่าเป็นมาตรการป้องกันที่ใช้งานได้จริง ทั้งที่ยังเหลือเวลาอีกห้าเดือนก่อนข้อบังคับนี้จะมีผลบังคับใช้
> - https://keepandroidopen.org

ฉันไม่อยากฝากให้ AI เป็นคนจัดการเรื่องเงินที่หายไปจากบัญชีของฉัน

ใช่ครับ ปริมาณข้อมูลน่าจะมีมากกว่าในแบบสรุปครับ ฮ่าๆ

เทียบกับ https://www.pencil.dev/ ?

ไก่ทอดไซซ์จัดเต็มวางขายแล้ว

ยอดคงเหลือ -100
555

เหมือนกับตอนทำ Model-Driven Development เลยครับ

ตามธรรมเนียมแล้ว สรุปแบบสั้นมักจะมีรายละเอียดมากกว่าที่คุณให้มาตอนนี้อยู่สักหน่อย ซึ่งก็น่าเสียดายครับ

น่าจะช่วยได้ตอนเขียนเรซูเม่ 555

ปกติคุณใช้งาน Linear MCP กันอย่างไรบ้าง?
ในฐานะคนที่ชอบใช้ Linear อยากเรียนรู้วิธีนำไปใช้งานเหมือนกันครับ