Was Gründer im Zeitalter des Agenten-LLM tun müssen
Neulich hatte ich ein interessantes Gespräch
mit einem Freund aus der Technik über Agentic LLMs und
Codierassistenten. Es ging ungefähr so:
? Ich: „Wir sind an einem Punkt angelangt, an dem Agenten-KI
(AAI) kann beim Schreiben und Bereitstellen ganzer
helfen
Anwendungen End-to-End.“
? Technikfreund: „Ich sehe das Potenzial im Code
Schreiben, aber AAI hat immer noch Probleme mit dem Basteln
„perfekter“ Softwarecode.“
? Ich: „Fair point. Darum werden wir es immer tun
Wir brauchen erfahrene Entwickler, um diese Lücke zu schließen. Aber
Denken Sie darüber nach – Nachwuchsentwickler sind möglicherweise nicht so
unentbehrlich. Und was ist mit Gründern?“
? Technikfreund: „Gründer? Sind das nicht einfach
diejenigen, die den Senioren Gehälter zahlen
Entwickler?"
? Ich: „Stimmt. Aber hier ist der Haken: ein Gehalt
wird nicht ausreichen. Ein leitender Entwickler könnte einen
übernehmen
Idee entwickeln und selbstständig umsetzen. Also, Gründer
muss entweder:
1️⃣ Lernen Sie, eigene Ideen zu programmieren und umzusetzen,
oder
2️⃣ Machen Sie leitende Entwickler zu Partnern in ihren
Vision – über die bloße Zahlung von Gehältern hinaus.“
? Technikfreund: „Gründer sind schlau – das werden sie
anpassen.“
? Ich: „Aber sind sie schlauer und logischer
?
als leitende Entwickler, die über die Fähigkeiten und
verfügen
die Fähigkeit zur Ausführung?"
? Technikfreund: „Das ist mal eine Frage
kann antworten.“
Der große Imbiss?
Im Zeitalter der Automatisierung geht es nicht um „Führen“
oder „Maschinen verwalten“ – es geht darum, zu beherrschen, wie man
„Automatisieren.“
Meine Meinung dazu, was Gründer tun müssen, ist wie folgt
? Also, was kommt als nächstes für Gründer, Junior
Entwickler und sogar Senior Developer? Wie geht es uns
Navigieren Sie gemeinsam durch eine Welt, in der Agentic AI
verändert traditionelle Rollen und Beziehungen?
Teilen Sie unten Ihre Gedanken mit – lassen Sie uns darüber diskutieren!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas Gründer im Zeitalter des Agenten-LLM tun müssen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen











Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
