Agentic LLM 時代に創設者がしなければならないこと
先日、興味深い会話をしました
技術分野の友人と Agentic LLM と
について
コーディングアシスタント。それは次のようになりました:
? 私: 「私たちは Agentic AI
の限界に達しています。
(AAI) は、
全体の作成とデプロイに役立ちます
アプリケーションをエンドツーエンドで実行します。"
? 技術者の友人: 「コードに可能性があると思います
」
文章を書くことはできますが、AAI はまだ制作に苦労しています
「完璧な」ソフトウェア コード。」
? 私: 「その通りです。だから私たちは常にそうします
」
ギャップを埋めるには上級開発者が必要です。でも
これについて考えてみてください。若手開発者は、
ほどではないかもしれません。
もはや必需品。では、創設者はどうでしょうか?"
? Tech Friend: 「創設者? 彼らはただの
ではないですか?
先輩に給料を払っている人たち
開発者は?"
? 私: 「本当です。しかし、ここに落とし穴があります。給料
」
十分ではありません。上級開発者は
を取得できます。
独自にアイデアを出し、それを展開します。それでは、創設者の皆さん
次のいずれかでなければなりません:
1️⃣ コーディングを学び、自分のアイデアを実装します
または
2️⃣ 上級開発者をのパートナー
にします
給料を支払うだけではないビジョン。」
? Tech Friend: 「創業者は賢いので、きっとうまくいきます
」
適応してください。"
? 私: 「しかし、彼らの方が賢くて論理的ですか
と
のスキルを持つ上級開発者よりも
実行する能力は?"
? 技術者の友人: 「それは質問のみの時間です
」
答えられます。」
大きなポイントは?
自動化の時代に重要なのは「主導」ではありません
またはマシンの「管理」—それは方法を習得することです
「自動化します。」
創業者がしなければならないことについての私の見解は以下のとおりです
?それで、創設者、ジュニアの次の予定は何ですか
開発者、さらには上級開発者も?どうやって
Agentic AI
が活躍する世界を集団でナビゲートします
伝統的な役割と関係を再形成する?
以下であなたの考えを共有してください - 話し合いましょう!
以上がAgentic LLM 時代に創設者がしなければならないことの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
