Das gilt wohl nicht nur exakt für SaaS, sondern scheint sich genauso auf allgemeine Tools oder Apps anwenden zu lassen. Prüfen Sie vor dem PMF den Model-Market Fit
Ich denke, das hängt auch damit zusammen.
Typ 1 und 2 waren schon von Anfang an verloren,
Programmierer ohne Eignung,
und nur diejenigen, die bloß aus beruflicher Pflichterfüllung dabeibleiben,
spüren so etwas wie eine Krise ... Von vornherein sind das Leute, denen
das Denken selbst lästig ist ...
Für Typ 3 ist das dagegen ein willkommenes Geschenk.
Typ 3 nutzt es doch ohnehin schon gut, oder?
Wenn ein neues Tool herauskommt, verwendet man es doch begeistert und gut, oder nicht?
Ich habe anfangs mit win32-Code experimentiert.
Aber wie zu erwarten war ... es war auf dem Niveau eines Automation Interface.
Da dachte ich schon, dass man mit so etwas gutes Softwaredesign ohnehin vergessen kann.
Also habe ich darüber nachgedacht, wie man das möglichst gut nutzen kann.
Aber selbst auf diesem Niveau gibt es viel, wofür man es einsetzen kann.
Auch das hier ist etwas, das einem, wenn man nachdenkt und grübelt, gewissermaßen zusätzliche Arme und Beine wachsen lässt ... Das Problem ist aus meiner Sicht, dass man sich nicht einmal solche Gedanken macht.
Da es sich nicht um einen in C geschriebenen Compiler handelt, sondern um ein Projekt, das ausschließlich mit der Rust-Standardbibliothek erstellt wurde, wirkt die Kritik, dass gcc/clang-C-Code in den Trainingsdaten enthalten sei, auf mich eher wie ein Verschieben der Torpfosten. Wie dem auch sei, das ist beeindruckend.
Früher habe ich eher Claude bevorzugt, aber in letzter Zeit gefällt mir Codex besser. Ich hoffe, dass sich beide wie iOS und AOS komplementär weiterentwickeln.
Das ist doch nur eine Selbsttäuschung. Wenn man Dinge, die sich schnell ausprobieren lassen, einfach testet und dabei Daten sammelt, bringt das mehr — worin unterscheidet sich das von so einem „Ach, egal, ich bin halt Theoretiker“? lol
Für mich sieht das nur so aus, als würde da jemand aufschreien, weil gerade bewiesen wurde, dass die eigene Theorie, die bisher mangels Umsetzbarkeit nie verifiziert werden konnte, ziemlich nutzlos ist.
Wenn man wirklich ein Denker wäre, würde man in dieser Situation über AI herausfinden, welches Problem man lösen sollte, und sich immer noch Gedanken machen, um eine bessere Lösung zu finden.
An einem von fünf Arbeitstagen arbeite ich während der Arbeitszeit bewusst ohne LLM, und sonntags nutze ich LLMs überhaupt nicht – das ist gut machbar.
Es scheint anhand der lokal vorhandenen Sitzungsdaten generiert zu werden. Da ich es auf meinem Heim-PC ausprobiert habe, kommt nicht viel dabei heraus.
Mit „right tool for the job“ sind doch von vornherein Dinge wie Unternehmensgröße, Wartbarkeit und Kosten insgesamt mitgemeint. Ich verstehe nicht, seit wann dieser Satz so ausgelegt wird, dass man ein Tool verwenden soll, das nur auf eine bestimmte Aufgabe spezialisiert ist.
Früher war das schon so, aber Dienste wie supabase und neon db scheinen inzwischen noch besser zu sein, weil sie auch für das Vibe-Coding von Nicht-Entwicklern gut geeignet sind.
Es sieht so aus, als würde das wirklich sehr viele Dienste betreffen. (Mich natürlich auch ...)
Und offenbar wird das in vielen Bereichen in Korea genutzt, daher dürfte wohl ein umfassendes Update anstehen.
Software Survival 3.0 – Was muss man bauen, um zu überleben?
In den letzten Tagen sieht man häufig Artikel darüber, wie man überleben kann.
Das gilt wohl nicht nur exakt für SaaS, sondern scheint sich genauso auf allgemeine Tools oder Apps anwenden zu lassen.
Prüfen Sie vor dem PMF den Model-Market Fit
Ich denke, das hängt auch damit zusammen.
Typ 1 und 2 waren schon von Anfang an verloren,
Programmierer ohne Eignung,
und nur diejenigen, die bloß aus beruflicher Pflichterfüllung dabeibleiben,
spüren so etwas wie eine Krise ... Von vornherein sind das Leute, denen
das Denken selbst lästig ist ...
Für Typ 3 ist das dagegen ein willkommenes Geschenk.
Typ 3 nutzt es doch ohnehin schon gut, oder?
Wenn ein neues Tool herauskommt, verwendet man es doch begeistert und gut, oder nicht?
Ich habe anfangs mit
win32-Code experimentiert.Aber wie zu erwarten war ... es war auf dem Niveau eines Automation Interface.
Da dachte ich schon, dass man mit so etwas gutes Softwaredesign ohnehin vergessen kann.
Also habe ich darüber nachgedacht, wie man das möglichst gut nutzen kann.
Aber selbst auf diesem Niveau gibt es viel, wofür man es einsetzen kann.
Auch das hier ist etwas, das einem, wenn man nachdenkt und grübelt, gewissermaßen zusätzliche Arme und Beine wachsen lässt ... Das Problem ist aus meiner Sicht, dass man sich nicht einmal solche Gedanken macht.
Uff, das ist echt zu knapp bemessen … Anthropic soll mal ein paar Tokens rausrücken..!!
Da es sich nicht um einen in C geschriebenen Compiler handelt, sondern um ein Projekt, das ausschließlich mit der Rust-Standardbibliothek erstellt wurde, wirkt die Kritik, dass gcc/clang-C-Code in den Trainingsdaten enthalten sei, auf mich eher wie ein Verschieben der Torpfosten. Wie dem auch sei, das ist beeindruckend.
Anscheinend gibt es für begrenzte Zeit zusätzliches Nutzungsguthaben im Wert von 50 Dollar. Haha.
Die im Internet kursierenden Informationen zur Preissenkung wurden wohl doch nicht umgesetzt, seufz.
Oho, endlich~~~~
Werden nicht schon bald Agenten zu SaaS und SaaS zu Agenten?
Ich hatte Sonnet 5 erwartet, aber es war Opus 4.6, haha.
Früher habe ich eher Claude bevorzugt, aber in letzter Zeit gefällt mir Codex besser. Ich hoffe, dass sich beide wie iOS und AOS komplementär weiterentwickeln.
Auch per E-Mail lässt es sich offenbar über himalaya nutzen.
Das ist doch nur eine Selbsttäuschung. Wenn man Dinge, die sich schnell ausprobieren lassen, einfach testet und dabei Daten sammelt, bringt das mehr — worin unterscheidet sich das von so einem „Ach, egal, ich bin halt Theoretiker“? lol
Für mich sieht das nur so aus, als würde da jemand aufschreien, weil gerade bewiesen wurde, dass die eigene Theorie, die bisher mangels Umsetzbarkeit nie verifiziert werden konnte, ziemlich nutzlos ist.
Wenn man wirklich ein Denker wäre, würde man in dieser Situation über AI herausfinden, welches Problem man lösen sollte, und sich immer noch Gedanken machen, um eine bessere Lösung zu finden.
An einem von fünf Arbeitstagen arbeite ich während der Arbeitszeit bewusst ohne LLM, und sonntags nutze ich LLMs überhaupt nicht – das ist gut machbar.
Es scheint anhand der lokal vorhandenen Sitzungsdaten generiert zu werden. Da ich es auf meinem Heim-PC ausprobiert habe, kommt nicht viel dabei heraus.
Mit „right tool for the job“ sind doch von vornherein Dinge wie Unternehmensgröße, Wartbarkeit und Kosten insgesamt mitgemeint. Ich verstehe nicht, seit wann dieser Satz so ausgelegt wird, dass man ein Tool verwenden soll, das nur auf eine bestimmte Aufgabe spezialisiert ist.
Wäre es nicht möglich, den von AI erzeugten Code durch zusätzliche Builds und paralleles Thinking weiter zu verbessern?
Früher war das schon so, aber Dienste wie supabase und neon db scheinen inzwischen noch besser zu sein, weil sie auch für das Vibe-Coding von Nicht-Entwicklern gut geeignet sind.