DegenSing

スタックへのこだわりの時代は終わった。古いやり方 (2020-2024):
→ 3ヶ月かけてフレームワークを評価する。
→ デプロイ戦略について47のブログ投稿を読む。
→ SlackでPostgresとMongoDBを議論する。
→ 何かを出荷する前に最適化する。
→ 4ヶ月目に出荷する。
新しいやり方 (2026):
→ クロードが数時間でコードを書く。
→ Supabaseがデータベースを管理する。
→ Railwayがすぐにデプロイする。
→ Stripeが支払いを処理する。
→ GitHub Actionsがテストを実行する。
→ 昼食前にライブになる。
違いはツールではない。ツール選びを重要視しなくなった人々だ。出荷が研究に勝る。

「自分のスキルを収益化できない」は言い訳だ。
誰かが従うシステムを売ることができる。
退屈な部分を処理するソフトウェアを売ることができる。
3時間節約できるテンプレートを売ることができる。
すでに持っている知識を売ることができる。
問題は決して製品そのものではなかった。
それは何かを選ぶことがコミットメントのように感じられ、コミットメントはリスクのように感じられ、リスクは始める前に失敗のように感じられるからだ。
だから代わりに、完璧なビジネスについて理論づくめで考え続けている間に、あなたの半分のスキルしか持たない誰かが醜いものを出荷し、最初の顧客を獲得している。
問題を一つ選べ。明らかなものを作れ。お金を請求しろ。
それが全ての戦略だ。

「AIがあなたの仕事を奪う」それは今の技術界で最も怠惰な見解だ。
本当の脅威はAIではない。市場がすべての役割をゼロから再構築する間に、ジェネラリストのままでいることだ。
推論エンジニア。GTMエンジニア。マルチエージェントアーキテクト。量子ML開発者。これらは作り話のタイトルではない。彼らは同じ問題を、もう一層深く掘り下げているだけだ。
そして誰も声に出して言いたくない部分：
→ 構文は死んだ。
概念は死んでいない。
→ 10のAIエージェントを運用するソロ創業者は、50人のチームよりも多く出荷する。
→ 流通力は資格よりも勝る。
すでにそうなっている。
実際に重要な基本はReactやPythonではない。
線形代数。トランスフォーマー。分散システム。部屋の中で話す方法。
鋭い垂直分野 + クリーンな基礎 = 次の波を生き抜く唯一のキャリアの堀となる。

誰ももう一度同じモデルを連続して使わない。 → 長いコンテキストウィンドウが必要な場合はgemini 3.1 → トークンを無駄にせず賢くしたいときはsonnet 4.6 → 実際に価値がある問題にはopus 4.7 → ルーチンを書きたくないときはcodex

誰ももう一度同じモデルを連続して使わなくなった。
→ 長いコンテキストウィンドウが必要な場合はgemini 3.1
→ トークンを無駄にせず賢くしたいときはsonnet 4.6
→ 実際にそれに値する問題にはopus 4.7
→ テンプレートを自分で書くのが面倒なときはcodex
→ チームの誰かが主張する場合はGPT 5.5
本当の答えは：何を避けたいかによる。

私たちは世界で最も自信満々の誤答マシンを作った。
→ 胸の痛みについて尋ねたら、「多分筋肉の緊張」と答えた
→ 「多分」がかなり重い役割を果たしている
→ それは嘘をついているわけではない。
ただ…十分に心配していなくて、再確認しなかっただけ
→ そしてあなたもそうだった、なぜならそれがとても落ち着いて聞こえたから
→ 回顧的な診断はICUとは違った響きがある
問題はAIが間違いを犯すことではない。
それは、正しいときと同じトーンで間違いを犯すことだ。

AIはあなたを賢くしているのではない。あなたを依存させているのだ。
あなたの綴りが乱れる。あなたの記憶が薄れる。
あなたはモデルに考えさせる前に思考を形成しなくなる。
→ かつては直感でデバッグしていた。
今は貼り付けて待つだけ。
→ かつては感覚で下書きをしていた。
今はプロンプトを使う。

いとこは「ほぼ始める」ニュースレターに6年を費やした。
名前を決めていた。ニッチも決めていた。ドラフトでいっぱいのノーションドキュメントもあった。
一度も公開しなかった。
その間に、もっとひどいアイデアやひどい文章の男が同じ分野で始めた。
その男は今、40,000人の購読者を持っている。
いとこはまだノーションドキュメントを持っている。
彼らの間の差は才能ではなかった。
タイミングでもなかった。
実行さえも違わなかった。
それは、計画する人ではなく、何かを出荷する人になる決断だった。
アプリ、ブログ、本、ブランド…それらは、あなたがそれらを存在させるまで存在しない。
そして、誰も声に出して言わない部分がある：資産は複利で増える。
3年前のブログ記事は今も人を引きつける。
週末に作ったアプリは、あなたが寝ている間も動き続ける。
未熟だと感じたときに始めたブランドは、あなたの名前を未来へとつなぐ。
どれも、始めなければ何も始まらない。
さあ、始めよう。

2026年に最も高給のテック役割は、5年前に予想されたものとは異なります。 → AI/MLアーキテクト：$180K-$320K。 機械はまだ人間が設計する必要があります。 → クラウドセキュリティアーキテクト：$160K-$260K。 すべてがクラウドに移行しました。 セキュリティは追いついていません。 → 応用AI

AIはあなたを賢くしない。依存させるだけだ。
スペルミスが増える。記憶が薄れる。モデルに思考を形成させる前に、考えを作るのをやめる。
→ かつては直感でデバッグしていた。
今は貼り付けて待つだけ。
→ かつては感覚で下書きしていた。
今はプロンプトを出して磨く。
→ かつては物事を覚えていた。
今は気にしない。
ツールは本当に強力だ。私はAI反対ではない。
しかし、これの一つのバージョンは、5年後に目覚めて、自分の思考を価値あるものにした部分をアウトソースしていたことに気づくことだ。
それを使ってさらに進めろ。より少なくするためではなく。

2026年に最も高給の技術職は、5年前に予想されたものとは異なります。
→ AI/MLアーキテクト：180Kドル〜320Kドル。
機械はまだ人間の設計を必要としています。
→ クラウドセキュリティアーキテクト：160Kドル〜260Kドル。
すべてがクラウドに移行しました。セキュリティは追いついていません。
→ 応用AIエンジニア：150Kドル〜250Kドル。
モデルを実際の製品に変える。
→ ブロックチェーンエンジニア：145Kドル〜230Kドル。
分散型金融はどこにも行きません。
→ AIプロダクトマネージャー：140Kドル〜220Kドル。
技術と現実世界の橋渡し。
→ プラットフォーム/DevOps：135Kドル〜210Kドル。
システムがダウンするまで誰も気にしません。
→ サイバーセキュリティスペシャリスト：130Kドル〜200Kドル。
脅威は拡大しましたが、人数は増えませんでした。
→ シニアデータサイエンティスト：125Kドル〜195Kドル。
需要は減らず、データは増えています。
→ フルスタックエンジニア：110Kドル〜180Kドル。
依然として最も多用途な賭けです。
パターン：AIインフラやセキュリティに近いほど、より高く報酬を得られます。
それは偶然ではありません。

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みんな速く出荷しろと言う。 しかし、実際に何に向かって速く出荷しているのかは誰も話さない。 → 誰も求めていない製品をより早く → 毎日積み重なる技術的負債 → 配布計画のないローンチ → 最初にうまくいかなかったものの第二版 速度は

みんな速く出荷すると言う。
誰もあなたが実際に何に向かって速く出荷しているのかについて話さない。
→ 誰も求めていなかった製品を、より速く
→ 毎日積み重なる技術的負債
→ 配布計画のないローンチ
→ 最初にうまくいかなかったものの第二版
スピードは、方向性が正しければだけ価値がある。

私の2026年のスタックは基本的に「自分で何かをする必要はないのか？」
古いやり方：
→ 一つのツールを選び、それに熟練する
→ 機能のリリースを待つ
→ 6つの異なるUI間でコンテキスト切り替え
→ 実際に作業を行う
新しいやり方：
→ お互いにフィードバックし合うツールを連鎖させる
→ ツールの更新よりも早くリリースする
→ 一つのプロンプトで複数の出力
→ 人間の代わりにスタックに委任する
本当の進化は、最高のAIを持つことではなく、あなたがトレッドミルに乗っている間に他のAIと会話するAIを持つことだ。

先週、スタートアップのピッチミーティングに入った。
CTOは15分間、「カスタムアーキテクチャ」について説明した。それは文字通りReact +彼が前の仕事で使ったもの + Stack Overflowの認証実装 + 「後でリファクタリングする」だった。
資料にはシリーズA準備完了と書かれていた。
コードベースは「お願いだからDevOpsの人を雇ってくれ」と言っていた。
投資家がテストについて質問した。
真っ白な顔で「正直、我々は速く動く」と答えた。
ただし、これが機能したのだ。彼らは1000万ドルを調達した。
つまり、私たちの評価フレームワーク全体が演劇か、あるいは単に最も技術的負債について良い話をできる人に資金を出しているだけなのか。

墓地は埋まり続けるが、勝者は決して変わらない。 2018-2024年： → CSSフレームワーク (tailwindが支配)。 → JSフレームワーク (reactが勝利)。 → Twitterスケジューラー (bufferが維持)。 → ローコードツール (zapierが勝ち続ける)。 → chatGPTラッパー (数ヶ月で死滅)。 → openAI API

エントリーレベルはかつて、仕事をしながら学べることを意味していた。
今はそれを意味する：
→ 最低5年の経験。
→ フルスタックのデータスキル (SQL、Python、ML、実験)。
→ DevOpsの知識 (AWS/GCP/Azure、Kafka、Spark)。
→ ビジネス感覚とドメインの専門知識。
→ 「所有意識」 (スタートアップの言葉で：1つの給料で3つの仕事をする)。
→ 技術的なスキルに匹敵するコミュニケーション能力。
基準は上がらなかった。
それはまったく別のスポーツになった。

墓場は埋まり続けるが、勝者は決して変わらない。
2018-2024年：
→ CSSフレームワーク (tailwindが支配)。
→ JSフレームワーク (reactが勝利)。
→ Twitterスケジューラー (bufferが維持)。
→ ローコードツール (zapierが勝ち続ける)。
→ chatGPTラッパー (数ヶ月で死ぬ)。
→ openAI APIラッパー (も死ぬ)。
2025-2026年：
→ みんなクロードで構築。
→ みんなopenAIで構築。
→ みんなアントロピックで構築。
もう製品を作っていない。
三つの会社から計算資源を借りているだけだ。
変化は常に本当のパターンからの気晴らしだった。