[Devcon + Hi-Five प्रस्तुति सामग्री संकलन] AI युग में, लीडर किस तरह के डेवलपर चाहते हैं?

हाल ही में मैंने दो कॉन्फ़्रेंसों में छोटे-छोटे सेशन दिए।

• 23 अप्रैल: [JobKorea Devcon] <AI युग में, लीडर किस तरह के डेवलपर चाहते हैं?>
• 13 मई: [Wanted Hi-Five] <समस्या-समाधान का दर्शन: हमेशा एक बेहतर तरीका होता है> (Woowa Brothers के Dongjun Lim के साथ संयुक्त प्रस्तुति)

दोनों कॉन्फ़्रेंसों में मैंने मिलते-जुलते आशय की बातें की थीं, इसलिए मैंने अपने प्रस्तुत किए गए हिस्सों को एक में जोड़कर थोड़ा विस्तार देकर साझा किया है।

• स्लाइड लिंक

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Corca AX टीम लीड के रूप में मैं किस तरह की '10x' प्रतिभा चाहता हूँ?

• [व्यक्ति] वह जिन आइडिया को खुद साकार करना चाहता है / जिनकी संगठन को ज़रूरत है, उन्हें End-to-End मौजूदा गति से 10 गुना तेज़ी से लागू करे।
• [टीम] आंतरिक कंसल्टिंग: संगठन के अन्य लोग जो काम पहले करते थे, उन्हें वही काम मौजूदा गति से 10 गुना तेज़ी से करने में मदद करे।
• [संगठन] बाहरी कंसल्टिंग: ऊपर की प्रक्रिया से मिले सबक को अन्य संगठनों तक पहुँचाकर, उन्हें ऐसा सिस्टम खुद बनाने में मदद करे जिससे वे पहले से 10 गुना अधिक impact पैदा कर सकें।

मुझे क्यों लगता है कि ऐसा '10x' संभव है?

क्योंकि मेरा मानना है कि coding लगभग हल हो चुकी समस्या है।

मैं क्यों कहता हूँ कि 'coding' लगभग हल हो चुकी समस्या है?

क्योंकि अब हम ऐसे दौर में हैं जहाँ अगर 'अच्छा spec' हो, तो बस 'क्लिक' करके program लागू किया जा सकता है।

अच्छा spec? क्लिक?

अच्छा spec: ऐसे acceptance test और unit test पर्याप्त उच्च coverage के साथ तैयार हों, जिनसे deterministically यह परखा जा सके कि पास हुआ या नहीं।

• अगर spec है, तो हासिल किया जा सकता है (Cloudflare ने एक हफ्ते में Next.js को फिर से बनाया कैसे, Autoresearch - Karpathy का स्वचालित शोध फ्रेमवर्क)

क्लिक करके: अगर पर्याप्त समय और token दिए जाएँ, तो कभी न कभी सभी tests पास कराए जा सकते हैं।

• एक धारणा जिसे अब लगभग सब मान चुके हैं: token पहले से काफ़ी सस्ते हैं, और model पहले से काफ़ी स्मार्ट हैं।

तो अब समस्या क्या है?

1. [जानकारी जुटाना और planning] अच्छा spec कैसे बनाया जाए?
2. [implementation और validation] 'क्लिक' को और अधिक efficient / stable कैसे बनाया जाए?
3. [प्रचार और संचालन] traffic और revenue को और अधिक efficient / stable तरीके से कैसे बढ़ाया जाए?
4. [ideation] सबसे पहले, किस समस्या को किस रवैये से हल किया जाए?

1~3 भी महत्वपूर्ण हैं, लेकिन 4 उससे भी अधिक महत्वपूर्ण है।

असली समस्या है कि किस समस्या को हल किया जाए

अगर आपके पास अपना taste और attitude है, तो अच्छी समस्याएँ खुद आपके पास आ जाती हैं.

AI युग में पहली ज़रूरी मानसिकता यह है कि 'हमेशा एक बेहतर तरीका होता है' — इस पर विश्वास करते हुए AI के साथ मिलकर खोजते रहना और कोशिश करते रहना।

मेरा रवैया

• स्वस्थ संदेह और जिज्ञासा रखें: चाहे किसी इंसान की बात हो या किसी agent की, हमेशा second verification करें।
• pro-complainer बनें: अपने और अपने आसपास के लोगों के लिए उपयोगी program हर हफ़्ते(?) एक-एक बनाकर social media पर साझा करें।
• जानबूझकर कठिन समस्याएँ हल करें: ऐसी चीज़ों को जानबूझकर चुनौती दें जिन्हें पहले समय और मेहनत बहुत ज़्यादा लगने के कारण करना मुश्किल लगता था। इस तरह लगाया गया समय ही आगे चलकर moat बन जाता है।
• जानबूझकर आसान समस्याएँ भी हल करें: यह सोचकर मत छोड़िए कि दूसरों ने पहले ही हल कर लिया है; खुद करके सीखिए। अपना version बनाइए, अपने हिसाब से बनाइए। और उसे और बेहतर करने के तरीके भी खोजिए।
• ध्यान रखें कि आजकल दूसरे लोग कहाँ और किस चीज़ में रुचि ले रहे हैं: Corca AX Day, तरह-तरह के hackathon आदि
• agent को इंसान की तरह, लेकिन इंसान से अलग तरीके से ट्रीट करें

अच्छा रवैया अच्छे agent बनाता है

जब इंसान agent के प्रति अपना रवैया बेहतर करता है, तो agent भी बेहतर हो जाता है। इसलिए agent को इंसान की तरह, लेकिन इंसान से अलग तरीके से ट्रीट करके देखिए।

ठीक-ठीक कैसे? (विस्तृत विवरण स्लाइड में है)

• prompt सम्मानजनक भाषा में लिखें।
• agent की बुद्धिमत्ता पर भरोसा करें, और यह भी मानें कि वह और स्मार्ट होगा।
• agent को ऐसा tooling दें जिससे वह बेहतर काम कर सके।
• agent के लिए ऐसा environment तैयार करें जिसमें वह बेहतर काम कर सके।
• agent को product का first-class user मानकर ट्रीट करें।

समापन - AI युग में (Corca AX टीम के) लीडर किस तरह के डेवलपर चाहते हैं?

[Infcon 2023] उत्कृष्ट डेवलपर को क्या बनाता है? में उत्कृष्ट डेवलपर की 5 मुख्य क्षमताओं पर चर्चा की गई थी। ये AI युग में भी अब तक उतनी ही वैध हैं। खासकर 1 और 5 सबसे महत्वपूर्ण हैं।

1. (AI के साथ) शानदार code लिखता है
2. (AI के साथ) evidence-based decision making का अभ्यास करता है
3. (AI के साथ) साथियों को प्रभावी निर्णय लेने में मदद करता है
4. (AI के साथ) काम के वर्तमान value को अधिकतम करता है
5. (AI के साथ) प्रभावी और लगातार सीखता रहता है

इसीलिए Corca ऐसे लोगों के साथ pair working के ज़रिए interview करता है

• अच्छा रवैया और मज़बूत taste रखने वाला pro-complainer
• स्वस्थ संदेह और जिज्ञासा के साथ लगातार सीखने और प्रयोग करने वाला व्यक्ति
• अपना लेखन करने वाला, और अपने आसपास के लोगों के जीवन को बेहतर बनाने वाले tools बनाने वाला व्यक्ति
• tools को बेहतर बनाने वाले tools और environment बनाकर, उन्हें लगातार सुधारकर, साझा करने वाला व्यक्ति

आख़िर में फिर वही — स्वास्थ्य

मैंने बहुत से लोगों को agent के साथ ping-pong करते-करते मिलने वाले dopamine की वजह से अपनी सेहत बिगाड़ते देखा है। इस लेख को पढ़ रहे सभी लोग अपनी सेहत का ख़याल रखें और समझदारी से AI युग में आगे बढ़ें — यही कामना है।

अगर मैं स्वस्थ रहूँगा तो AI को भी ज़्यादा लंबे समय तक और बेहतर ढंग से चला पाऊँगा!

[jessyt]

मैं इस बात से गहराई से सहमत हूँ कि AI के आने के साथ कोडिंग का युग लगभग खत्म हो गया है। मेरा मानना है कि आसान कामों में भी AI के साथ काम करने का अभ्यास करते हुए अपने agent को और स्मार्ट बनाना, अपने काम AI को सौंपना, और खुद अधिक उच्च-मूल्य वाले कामों पर समय लगा सकने वाला माहौल बनाना महत्वपूर्ण है।