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LLM支援エンジニアリングのスキルキャップは、おそらく一般的なエンジニアリングと同じくらい高いと思うようになりました。(確かにExcelなどよりも奥深く、Excelの習熟度にはOOMがあります。
7月23日 09:40
10倍のAIコーディングエージェントには、何よりもコンテキストエンジニアリングに「執着」する必要があります。
素晴らしいコンテキスト = 素晴らしい計画 = 素晴らしい結果
AIモデルは毎回ゼロから始める天才です。
したがって、コンテキストを過剰に検討して、彼らをオンボーディングします。
このプロンプトを出発点として使用します。
スキルキャップはゲーマリズムです。ベストプレイヤーとワーストプレイヤーの差がわずかなゲームや三目並べ、これが非常に真実ではなく、継続的に改善しながら一生ゲームを研究できるゲームもあるという直感を捉えています(ポーカー、ゴー)。
これは、単にミクロメカニクスやプロンプトエンジニアリング、コンテキストエンジニアリングのレベルではありません。LLM が最も得意とすることに傾倒した作業モード全体があり、それらに費やすことができる時間は、すべてのセッションやプロジェクトで固定されているわけではありません。
したがって、システム全体を制御または影響できると、メタ決定を下さなければなりません。それとも、他のアーキテクチャや同様の選択をすべきでしょうか?」
そして、確かに、LLM が提供するサブシステムのメンテナンス ループがどのようなものかを知るには何年もかかりますが、賢いお金はおそらく「人間はそれが起こっていることを一般的な意味で認識しているかもしれません」です。
とにかく、これはとてもとても楽しいですし、休暇が終わって無料でコードを書けたらいいのにと思う奇妙な場所にいることに気づきました。
(このスタイルへの多くの適応の 1 つとして、エージェントはコンテキストに基づいて成長し、セッションの最初の数分間は最悪であるため、数時間の中断のない時間ブロックの恩恵を受けます。これは義理の両親のキッチンテーブルから届けるのは難しいです。
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