Tech lead के रूप में मैं ऐसे काम काफ़ी ज़्यादा करता हूँ। Story point-आधारित quantification की कोशिश करना भी कुछ ऐसा ही है, लेकिन अच्छी बात यह है कि कंपनी इतनी बड़ी नहीं है, इसलिए executives सहित बाकी लोग यह समझते हैं कि मैं क्या भूमिका निभाता हूँ, इसलिए अभी के लिए कोई समस्या होती नहीं दिख रही है.
अगर संगठन बड़ा होता है, तो quantification के तरीकों पर भी सोचना पड़ेगा।
अगर मानें कि coding में ज़्यादातर समय debugging और code पढ़ने में जाता है, तो मुझे लगता है कि यह काफी बढ़ा-चढ़ाकर कहा गया है। AI बनाने वाले लोग सब इसी लहजे में बात करते हैं, लेकिन कम-से-कम मौजूदा स्थिति को देखें तो ऐसा नहीं लगता। अगर ऐसी स्थिति आ जाए जहाँ इंसानी हाथ की ज़रूरत ही न रहे, तो क्या सच में coding की ज़रूरत होगी? तब तो API documentation देकर LLM को backend की तरह इस्तेमाल करना ही बेहतर होगा।
लगता है AI की वजह से दुनिया काफ़ी बदल गई है। मैं Vibe Coding के पेश किए गए चित्र से 100% सहमत नहीं हूँ,
लेकिन मैं यह महसूस कर रहा हूँ कि एक ऐसी दुनिया आ रही है जहाँ और भी छोटी टीमों के साथ, और भी तेज़ी से, नए प्रयोग किए जा सकते हैं।
मैं सहमत हूँ। शुरुआत में यह लगभग जादुई विकास गति दिखाता है, लेकिन जैसे-जैसे स्केल बढ़ता है और फाइलें ज्यादा होती जाती हैं, अगर इसे मैनेज करने वाला जिम्मेदार व्यक्ति (यहाँ इंसान) इसे प्रभावी ढंग से संभाल नहीं पाता, तो आखिर में सिर्फ एक ऐसा परिणाम मिलता है जो आकार में बड़ा है और त्रुटियों से भरा हुआ है। अगर बात पहले ही उस हालत तक पहुँच जाए जहाँ कुछ संभालना मुश्किल हो, तो सिर्फ credits (Windsurf) या requests (Cursor) ही बर्बाद होते हैं। समय के साथ यह बेहतर होता जाएगा, लेकिन अभी AI कोड पर 100% भरोसा नहीं करना चाहिए।
"'मूर्खतापूर्ण सवाल पूछने पर नौकरी से नहीं निकाला जाता' यह बात सही है,
लेकिन कोरिया में अगर किसी के रोज़मर्रा के व्यवहार को मूर्खतापूर्ण माना जाए, तो उसकी काम करने की क्षमता पर भी आसानी से शक किया जाता है। आखिरकार, अगर आपकी सामान्य व्यवहार-कुशलता और इमेज अच्छी न हो, तो छोटी गलती या सवाल भी बड़ा मुद्दा बना दिया जा सकता है। यह थोड़ा अफसोसजनक है, लेकिन लगता है कि यह कोरिया की उस workplace culture से निकला हुआ phenomenon है जहाँ किसी हद तक सक्षम दिखना भी मान्यता पाने के लिए ज़रूरी होता है."
सहमत हूँ। कुछ लोग ऐसे भी थे जिन्हें यह भी ठीक से नहीं पता था कि Agile आखिर है क्या, फिर भी वे आदतन कहते रहते थे, "हमें Agile तरीके से करना चाहिए, है न?"
कई shapes को जोड़ा जा सकता है, लेकिन composite shape को rotate करते समय उसका center point अक्सर सोच से अलग जगह पर बन जाता है, इसलिए उसे अपनी जगह पर angle बदलने जैसा व्यवहार implement करना मुश्किल है।
Tech lead के रूप में मैं ऐसे काम काफ़ी ज़्यादा करता हूँ। Story point-आधारित quantification की कोशिश करना भी कुछ ऐसा ही है, लेकिन अच्छी बात यह है कि कंपनी इतनी बड़ी नहीं है, इसलिए executives सहित बाकी लोग यह समझते हैं कि मैं क्या भूमिका निभाता हूँ, इसलिए अभी के लिए कोई समस्या होती नहीं दिख रही है.
अगर संगठन बड़ा होता है, तो quantification के तरीकों पर भी सोचना पड़ेगा।
अरे... ऐसा तो नहीं कि हमें छोड़कर ये अकेले ही निर्वाण में चले गए हों?
लग रहा था कि यह कहानी कहीं देखी हुई है.. यह 2023 की पोस्ट है
यही पोस्ट 2 साल पहले भी आई थी https://hi.news.hada.io/topic?id=10680
मुझे लगा था कि Mistral OCR के साथ Doc As Prompt अच्छी तरह काम करेगा, लेकिन मुझे भी लगभग यही समस्या हुई थी। एक सुराग मिल गया, धन्यवाद।
कई तरह के प्रयास हो रहे हैं, लेकिन मेमोरी की सीमाएँ साफ़ हैं। PoC स्तर पर यह अच्छा है। तेज़ी से संभावना/उपयोगिता परखने के लिहाज़ से भी अच्छा है.
समस्या यह है कि तब भी, बल्कि और भी ज़्यादा, एक अनुभवी व्यक्ति की ज़रूरत होती है.
अगर मानें कि coding में ज़्यादातर समय debugging और code पढ़ने में जाता है, तो मुझे लगता है कि यह काफी बढ़ा-चढ़ाकर कहा गया है। AI बनाने वाले लोग सब इसी लहजे में बात करते हैं, लेकिन कम-से-कम मौजूदा स्थिति को देखें तो ऐसा नहीं लगता। अगर ऐसी स्थिति आ जाए जहाँ इंसानी हाथ की ज़रूरत ही न रहे, तो क्या सच में coding की ज़रूरत होगी? तब तो API documentation देकर LLM को backend की तरह इस्तेमाल करना ही बेहतर होगा।
लगता है AI की वजह से दुनिया काफ़ी बदल गई है। मैं Vibe Coding के पेश किए गए चित्र से 100% सहमत नहीं हूँ,
लेकिन मैं यह महसूस कर रहा हूँ कि एक ऐसी दुनिया आ रही है जहाँ और भी छोटी टीमों के साथ, और भी तेज़ी से, नए प्रयोग किए जा सकते हैं।
लगता है आप GitHub Copilot जैसे ही शख्स हैं....
मैं सहमत हूँ। शुरुआत में यह लगभग जादुई विकास गति दिखाता है, लेकिन जैसे-जैसे स्केल बढ़ता है और फाइलें ज्यादा होती जाती हैं, अगर इसे मैनेज करने वाला जिम्मेदार व्यक्ति (यहाँ इंसान) इसे प्रभावी ढंग से संभाल नहीं पाता, तो आखिर में सिर्फ एक ऐसा परिणाम मिलता है जो आकार में बड़ा है और त्रुटियों से भरा हुआ है। अगर बात पहले ही उस हालत तक पहुँच जाए जहाँ कुछ संभालना मुश्किल हो, तो सिर्फ credits (Windsurf) या requests (Cursor) ही बर्बाद होते हैं। समय के साथ यह बेहतर होता जाएगा, लेकिन अभी AI कोड पर 100% भरोसा नहीं करना चाहिए।
आजकल अच्छा है कि AI मेरे कई बेवकूफ़ी भरे सवालों को संभाल लेता है। उफ़~.
"'मूर्खतापूर्ण सवाल पूछने पर नौकरी से नहीं निकाला जाता' यह बात सही है,
लेकिन कोरिया में अगर किसी के रोज़मर्रा के व्यवहार को मूर्खतापूर्ण माना जाए, तो उसकी काम करने की क्षमता पर भी आसानी से शक किया जाता है। आखिरकार, अगर आपकी सामान्य व्यवहार-कुशलता और इमेज अच्छी न हो, तो छोटी गलती या सवाल भी बड़ा मुद्दा बना दिया जा सकता है। यह थोड़ा अफसोसजनक है, लेकिन लगता है कि यह कोरिया की उस workplace culture से निकला हुआ phenomenon है जहाँ किसी हद तक सक्षम दिखना भी मान्यता पाने के लिए ज़रूरी होता है."
इंजीनियरिंग में यह वास्तव में एक बहुत महत्वपूर्ण गुण है।
देखने पर लगा कि Map Feature का अनुवाद आम तौर पर (मानचित्र) भू-तत्व के रूप में किया जाता है।
React एक full-stack framework है (और उसी दिशा में बढ़ रहा है)
React tech stack 2025
2024 के React trends
आइडिया भी, इसकी उपयोगिता भी शानदार लगती है.
इसे फ़ॉलो करके देखना चाहूंगा.
"दोस्तों से करना मुश्किल लगने वाली डेटिंग सलाह अब आराम से LLM से लें" — यही बात याद आती है।
सहमत हूँ। कुछ लोग ऐसे भी थे जिन्हें यह भी ठीक से नहीं पता था कि Agile आखिर है क्या, फिर भी वे आदतन कहते रहते थे, "हमें Agile तरीके से करना चाहिए, है न?"
कई shapes को जोड़ा जा सकता है, लेकिन composite shape को rotate करते समय उसका center point अक्सर सोच से अलग जगह पर बन जाता है, इसलिए उसे अपनी जगह पर angle बदलने जैसा व्यवहार implement करना मुश्किल है।
सही कहा, अगर IDE में इस्तेमाल करना है तो Cursor इस्तेमाल करना ज़्यादा सस्ता और तेज़ लगेगा।
फिर से वही पुरानी बात??