मैं GPT का इस्तेमाल कर रहा हूँ, लेकिन यह नहीं लगता कि यह senior developer की जगह ले सकता है। लेकिन productivity बढ़ने के साथ, नए और junior developers के लिए नौकरी पाना धीरे-धीरे मुश्किल होता जाएगा।
Frontend developers को designer, planning, backend जैसे कई अलग-अलग क्षेत्रों के टीम members के साथ संवाद करना पड़ता है, इसलिए नहीं लगता कि उनकी संख्या बहुत ज़्यादा घटेगी। Jobs की एक बात है, "लोगों को तब तक पता नहीं होता कि वे क्या चाहते हैं, जब तक आप उन्हें दिखा न दें।" Frontend developers वही चीज़ दिखाने के लिए कई बार pilot versions निकालते हैं, इसलिए नहीं लगता कि उनकी संख्या बहुत घटेगी। हाँ, pilot versions की संख्या और बढ़ सकती है।
इसके विपरीत, backend developers की संख्या code auto-generation और AI की वजह से धीरे-धीरे घट सकती है। यह भी नहीं लगता कि वे पूरी तरह गायब हो जाएंगे, लेकिन उनकी संख्या कम हो सकती है। Backend development में कुछ हिस्से ऐसे होते हैं जो किसी formula जैसे होते हैं, और उनमें automation की गुंजाइश भी ज़्यादा है, इसलिए इस तरफ़ कुछ कमी आ सकती है।
यह developers को पूरी तरह replace तो नहीं कर पाएगा, लेकिन आंशिक रूप से jobs में कमी आ सकती है। फिर भी, ज़्यादा क्षेत्रों में digital transformation और legacy systems को migrate करने जैसे काम बढ़ेंगे, इसलिए कुछ समय तक स्थिति ठीक लगती है।
मैंने देखा कि कुछ बस स्टॉप पर UHD आपदा सूचना रिसीवर लगाए गए हैं। अगर यह भी ATSC 3.0 तरीका है, तो BPS का सही तरीके से उपयोग करने के लिए कम signal sensitivity पर भी reception संभव होना चाहिए।
मैं Plex और Jellyfin इस्तेमाल करता हूँ, इसलिए मैंने कोड और दस्तावेज़ देखे। अगर bun sqlite इस्तेमाल किया होता तो लगता है परफ़ॉर्मेंस थोड़ी बेहतर हो सकती थी, और Jellyfin के दस्तावेज़ अभी तैयार नहीं हैं, यह थोड़ा अफ़सोसजनक है
फिर भी, ऐसा प्रोजेक्ट मौजूद है, इसके लिए आभारी हूँ
हमारे देश में भी प्रांतीय शहरों में काफ़ी जगहें ऐसी हैं जहाँ कवरेज नहीं है, तो क्या दूसरे देशों के बाहरी शहरों में यह और भी ज़्यादा गंभीर नहीं होगा?
मुझे यह भी लगता है कि GPS और इसके कवरेज वाले क्षेत्र अलग हो सकते हैं।
अमेरिकी शैली की छंटनी हर बार देखता हूँ तो बर्बर लगती है। वे लोग ऐसे लोग हैं जिनके साथ आपने समय बिताया है, फिर भी निकालते वक्त कम से कम इतना भी नहीं कह सकते कि "अपना काम समेटकर जाइए"
क्या काम को इस तरह stateless बनाकर व्यवस्थित करना पड़ेगा कि यह मानकर चलें कि हर किसी की access एक ही पल में बंद हो सकती है...?
क्या bundled फ़ाइल को prompt में डालकर या application में attach करके LLM से query करना RAG कहा जा सकता है? मुझे यह जानना है कि इसमें कौन-सा हिस्सा Retrieval के अंतर्गत आता है।
स्पेक्स के हिसाब से GPT 4.5 को हराने वाले मॉडल भले ही हों, लेकिन... सिर्फ़ साधारण translation कराकर भी देखें तो दोनों की वाक्य-रचना क्षमता एक जैसी भी नहीं लगती। (GPT की भारी जीत)
अब तो लगता है कि benchmark या test set को कैसे बनाना चाहिए, इस पर भी चर्चा होनी चाहिए।
और LLM की अपनी performance भी सामान्य tasks में उम्मीद से कम है, ऐसी राय भी काफ़ी सुनने को मिलती है...
Mickey 17.. हाहा
मैंने बहुत कुछ सीखा। धन्यवाद।
Bluesky पर comments का reaction बहुत मज़ेदार है lol
कमेंट दिलचस्प हैं।
साझा करने के लिए धन्यवाद।
ज़बरदस्त टिप... धन्यवाद
काफ़ी हद तक मेरी सोच भी इससे मिलती-जुलती है।
मैं GPT का इस्तेमाल कर रहा हूँ, लेकिन यह नहीं लगता कि यह senior developer की जगह ले सकता है। लेकिन productivity बढ़ने के साथ, नए और junior developers के लिए नौकरी पाना धीरे-धीरे मुश्किल होता जाएगा।
Frontend developers को designer, planning, backend जैसे कई अलग-अलग क्षेत्रों के टीम members के साथ संवाद करना पड़ता है, इसलिए नहीं लगता कि उनकी संख्या बहुत ज़्यादा घटेगी। Jobs की एक बात है, "लोगों को तब तक पता नहीं होता कि वे क्या चाहते हैं, जब तक आप उन्हें दिखा न दें।" Frontend developers वही चीज़ दिखाने के लिए कई बार pilot versions निकालते हैं, इसलिए नहीं लगता कि उनकी संख्या बहुत घटेगी। हाँ, pilot versions की संख्या और बढ़ सकती है।
इसके विपरीत, backend developers की संख्या code auto-generation और AI की वजह से धीरे-धीरे घट सकती है। यह भी नहीं लगता कि वे पूरी तरह गायब हो जाएंगे, लेकिन उनकी संख्या कम हो सकती है। Backend development में कुछ हिस्से ऐसे होते हैं जो किसी formula जैसे होते हैं, और उनमें automation की गुंजाइश भी ज़्यादा है, इसलिए इस तरफ़ कुछ कमी आ सकती है।
यह developers को पूरी तरह replace तो नहीं कर पाएगा, लेकिन आंशिक रूप से jobs में कमी आ सकती है। फिर भी, ज़्यादा क्षेत्रों में digital transformation और legacy systems को migrate करने जैसे काम बढ़ेंगे, इसलिए कुछ समय तक स्थिति ठीक लगती है।
मैंने देखा कि कुछ बस स्टॉप पर UHD आपदा सूचना रिसीवर लगाए गए हैं। अगर यह भी ATSC 3.0 तरीका है, तो BPS का सही तरीके से उपयोग करने के लिए कम signal sensitivity पर भी reception संभव होना चाहिए।
📝 The Post-Developer Era – विस्तृत सारांश (by ChatGPT)
लेख की पृष्ठभूमि और उद्देश्य
कंपनियों में AI अपनाने की वर्तमान स्थिति
Devin: डेवलपर-प्रतिस्थापन AI के वास्तविक नतीजे
वाइब कोडिंग (vibe coding)
वर्तमान डेवलपर जॉब मार्केट
क्या फ्रंटएंड ज्यादा जोखिम में है?
LLM को सीखने के टूल के रूप में इस्तेमाल करना
नए डेवलपर्स के लिए संदेश
तकनीकी प्रगति की वर्तमान स्थिति
चिंता के बिंदु
📌 निष्कर्ष सारांश
यह वाकई बहुत कुछ सिखाने वाला लेख है। सुबह के 2 घंटे का उपयोग करके लिखना और कई प्रोजेक्ट पूरे करना...!
मैं Plex और Jellyfin इस्तेमाल करता हूँ, इसलिए मैंने कोड और दस्तावेज़ देखे। अगर bun sqlite इस्तेमाल किया होता तो लगता है परफ़ॉर्मेंस थोड़ी बेहतर हो सकती थी, और Jellyfin के दस्तावेज़ अभी तैयार नहीं हैं, यह थोड़ा अफ़सोसजनक है
फिर भी, ऐसा प्रोजेक्ट मौजूद है, इसके लिए आभारी हूँ
हमारे देश में भी प्रांतीय शहरों में काफ़ी जगहें ऐसी हैं जहाँ कवरेज नहीं है, तो क्या दूसरे देशों के बाहरी शहरों में यह और भी ज़्यादा गंभीर नहीं होगा?
मुझे यह भी लगता है कि GPS और इसके कवरेज वाले क्षेत्र अलग हो सकते हैं।
क्या bundled की गई फ़ाइलों के आधार पर LLM retrieval करके मूल कोड वापस नहीं लाता है?
मेरे भी ऐसे ही विचार हैं
इसे देखते ही अगर मुझे यह शानदार लगा, तो क्या मैं शायद पुराने ज़माने की पसंद रखने वाला इंसान हूँ?
अमेरिकी शैली की छंटनी हर बार देखता हूँ तो बर्बर लगती है। वे लोग ऐसे लोग हैं जिनके साथ आपने समय बिताया है, फिर भी निकालते वक्त कम से कम इतना भी नहीं कह सकते कि "अपना काम समेटकर जाइए"
क्या काम को इस तरह stateless बनाकर व्यवस्थित करना पड़ेगा कि यह मानकर चलें कि हर किसी की access एक ही पल में बंद हो सकती है...?
काफ़ी कूल प्रतिक्रियाएँ हैं, यह देखकर हैरानी हो रही है...
क्या bundled फ़ाइल को prompt में डालकर या application में attach करके LLM से query करना RAG कहा जा सकता है? मुझे यह जानना है कि इसमें कौन-सा हिस्सा Retrieval के अंतर्गत आता है।
स्पेक्स के हिसाब से GPT 4.5 को हराने वाले मॉडल भले ही हों, लेकिन... सिर्फ़ साधारण translation कराकर भी देखें तो दोनों की वाक्य-रचना क्षमता एक जैसी भी नहीं लगती। (GPT की भारी जीत)
अब तो लगता है कि benchmark या test set को कैसे बनाना चाहिए, इस पर भी चर्चा होनी चाहिए।
और LLM की अपनी performance भी सामान्य tasks में उम्मीद से कम है, ऐसी राय भी काफ़ी सुनने को मिलती है...
यह सीखने लायक बहुत अच्छा लेख है। आखिरकार, हमें यह नहीं भूलना चाहिए कि SaaS भी एक ऐसा प्रोडक्ट है जिसे ग्राहक अपनी समस्या हल करने के लिए अपनाते हैं।