DegenSing
Web3 Degen | 通貨分析 & トレーディングインサイト | #メモコイントレーダー
DegenSing
バイブコーディングは、生産性に偽装したドーパミン依存症です。あなたはプロンプトを入力し、アプリを得る。11分間天才のように感じる。次に、それについて人に伝えなければならないことを思い出す。だから新しいタブを開いて、別のものを作り始める。作るのは楽しい。マーケティングは
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暗号通貨の世界では5年は長い時間です。
これらのほとんどは成功しないでしょう。技術が悪いからではありません。
RWAインフラでの生存は3つのことにかかっています：
→ それが実際に機関投資家に統合されたのか、それとも試験的に導入されたのか
→ 主要市場で規制の明確さがあるのか
→ それに基づいて誰かが構築した後に切り替えコストがあるのか
このリストのすべてのトークンをそのフィルターに通してみてください：
$LINK $HBAR $ONDO $AVAX $ICP $INJ $VET $XLM $ALGO $PLUME
本当の機関投資家のロックインがあるものだけが生き残ります。
ただのナarrativeだけで動いているものはそうではありません。
あなたのフィルターを通過するのはどれですか？
原文表示これらのほとんどは成功しないでしょう。技術が悪いからではありません。
RWAインフラでの生存は3つのことにかかっています：
→ それが実際に機関投資家に統合されたのか、それとも試験的に導入されたのか
→ 主要市場で規制の明確さがあるのか
→ それに基づいて誰かが構築した後に切り替えコストがあるのか
このリストのすべてのトークンをそのフィルターに通してみてください：
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ただのナarrativeだけで動いているものはそうではありません。
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バイブコーディングは、生産性に偽装されたドーパミン中毒だ。
あなたはプロンプトを入力し、アプリを得る。11分間天才の気分を味わう。
その後、人に伝えなければならないことを思い出す。
だから新しいタブを開き、別のものを作り始める。
作るのは楽しい。マーケティングは仕事だ。
そして私たちは、第二の部分にアレルギーを持つビルダーの世代を生み出してしまった。
インターネットは、24時間のサイドプロジェクトの墓場になろうとしている。
それぞれが技術的に素晴らしいが、
それぞれがまったくゼロのユーザーしか持たない。
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その後、人に伝えなければならないことを思い出す。
だから新しいタブを開き、別のものを作り始める。
作るのは楽しい。マーケティングは仕事だ。
そして私たちは、第二の部分にアレルギーを持つビルダーの世代を生み出してしまった。
インターネットは、24時間のサイドプロジェクトの墓場になろうとしている。
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テック業界の40歳以上の男性を見て感じる特定の嫉妬心がある。
彼らは「ソフトウェアエンジニア」だけで十分だった時に入った。
LeetCodeのマラソンもなかった。役職ごとに応募者500人もいなかった。AIが3年以内に仕事を自動化すると脅すこともなかった。
ただ…仕事を得て、留まり、昇進し、蓄積していった。
今ではシニアやマネージャーの役職についていて、何千万も稼ぎ、解雇は迷惑程度のことになっている。
彼らは、すべてのインドの親が「ベイビー、コンピュータサイエンスをやりなさい」と10年も言い続けた理由になった。
そして彼らは間違っていなかった。彼らの世代にとってそれはチートコードだった。
苛立つのは、彼らが楽にやってきたわけではないことだ。
むしろ、彼らが登ったはしごが彼らのすぐ後に引き上げられたことだ。
ルールが変わった。期待が増えた。競争はグローバルになった。
同じ目的地。まったく異なる道筋。
原文表示彼らは「ソフトウェアエンジニア」だけで十分だった時に入った。
LeetCodeのマラソンもなかった。役職ごとに応募者500人もいなかった。AIが3年以内に仕事を自動化すると脅すこともなかった。
ただ…仕事を得て、留まり、昇進し、蓄積していった。
今ではシニアやマネージャーの役職についていて、何千万も稼ぎ、解雇は迷惑程度のことになっている。
彼らは、すべてのインドの親が「ベイビー、コンピュータサイエンスをやりなさい」と10年も言い続けた理由になった。
そして彼らは間違っていなかった。彼らの世代にとってそれはチートコードだった。
苛立つのは、彼らが楽にやってきたわけではないことだ。
むしろ、彼らが登ったはしごが彼らのすぐ後に引き上げられたことだ。
ルールが変わった。期待が増えた。競争はグローバルになった。
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私は7ヶ月間連続でコーディングを続けてきました。
私のテストプロセスは：画面上で正しく見えるかどうか？よし。 本番環境にプッシュ。
AIは一度も「ちょっとやめたほうがいいよ」とは言わなかった。
今月ついにステージング環境を設定しました。
Vercelを分けて。Supabaseを分けて。データベースを分けて。ブランチも分けて。
最初の週で、本番のユーザーを本当に壊してしまう3つの問題を見つけました。
ここで実際に学んだこと：
ローカルホストはテストじゃない。自分に見せるためのデモだ。
ステージングは何が本当に壊れるかを知る場所だ。
中間ステップなしで直接ユーザーに配信するのは速さではなくギャンブルだ。
バイブコーディングは「私のマシンでは動く」へと導く。
ステージングは「みんなで動く」状態にする。
必要になる前に設定しておく。後からではなく。
原文表示私のテストプロセスは：画面上で正しく見えるかどうか？よし。 本番環境にプッシュ。
AIは一度も「ちょっとやめたほうがいいよ」とは言わなかった。
今月ついにステージング環境を設定しました。
Vercelを分けて。Supabaseを分けて。データベースを分けて。ブランチも分けて。
最初の週で、本番のユーザーを本当に壊してしまう3つの問題を見つけました。
ここで実際に学んだこと：
ローカルホストはテストじゃない。自分に見せるためのデモだ。
ステージングは何が本当に壊れるかを知る場所だ。
中間ステップなしで直接ユーザーに配信するのは速さではなくギャンブルだ。
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必要になる前に設定しておく。後からではなく。
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AIコーディングエージェントはあなたの週に10時間を節約しました。
あなたは10時間を取り戻したわけではありません。
あなたはさらに10時間の作業時間を得ただけです。
エージェントはより早くリリースするので、あなたはより早くレビューし、より早くデバッグし、より多くの範囲を設定し、より多くに「はい」と言います。
速度は上がりました。
作業量はそれにすぐに追いつきました。
誰もあなたにそれを教えませんでした。
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あなたはさらに10時間の作業時間を得ただけです。
エージェントはより早くリリースするので、あなたはより早くレビューし、より早くデバッグし、より多くの範囲を設定し、より多くに「はい」と言います。
速度は上がりました。
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非技術者がソフトウェア開発者の仕事だと思っていること：
→ 一日中座ってコードを書いている
→ 5分でバグを修正する
→ これまで作られたすべてのコンピュータについて何でも知っている
→ 3ヶ月のブートキャンプで仕事に就いた
→ 誰とも話す必要がない
→ 一度出荷すれば永遠に動き続ける
原文表示→ 一日中座ってコードを書いている
→ 5分でバグを修正する
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あなたは10時間を取り戻したわけではありません。
あなたはさらに10時間の仕事を得ただけです。
エージェントはより早く出荷するので、あなたはより早くレビューし、より早くデバッグし、より多くの範囲を設定し、より多くに「はい」と言います。
速度が上がりました。
作業量はそれに即座に追いつきました。
誰もあなたに、生産性向上ツールは仕事を減らさないと教えませんでした。
それらはあなたに期待される基準を引き上げます。
時間は消えませんでした。
ただ、より高価になっただけです。
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すべてのエンジニアリング役割に新しい要件が追加されました。誰もジョブディスクリプションに記載していません。 🔸開発者 → カーソル + GitHub Copilot 🔸QA → Playwright + Testim 🔸DevOps → Terraform + Claude 🔸データエンジニア → Airflow + dbt + AIパイプライン 🔸バックエンド → Docker + カーソル + システム設計
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非技術者がソフトウェア開発者の仕事だと思っていること：
→ 一日中座ってコーディング
→ 5分でバグを修正
→ これまで作られたすべてのコンピュータについて何でも知っている
→ 3ヶ月のブートキャンプで仕事に就いた
→ 誰とも話す必要がない
→ 一度出荷すれば永遠に動き続ける
実際にソフトウェア開発者がやっていること：
→ 一日の40%を会議に費やす
→ 一日の40%を2019年に誰かが書いたコードを読むことに費やす
→ 一日の19%を「起こるはずのない」問題のデバッグに費やす
→ 1%だけ新しいコードを書いている
そしてそのすべての後に..
「AIに今の仕事を任せられるんじゃないか？」
はい。1%だけ。
原文表示→ 一日中座ってコーディング
→ 5分でバグを修正
→ これまで作られたすべてのコンピュータについて何でも知っている
→ 3ヶ月のブートキャンプで仕事に就いた
→ 誰とも話す必要がない
→ 一度出荷すれば永遠に動き続ける
実際にソフトウェア開発者がやっていること：
→ 一日の40%を会議に費やす
→ 一日の40%を2019年に誰かが書いたコードを読むことに費やす
→ 一日の19%を「起こるはずのない」問題のデバッグに費やす
→ 1%だけ新しいコードを書いている
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はい。1%だけ。
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すべてのエンジニアリング役割に新しい要件が追加されましたが、誰も職務記述書に記載していません。
🔸開発者 → カーソル + GitHub Copilot
🔸QA → Playwright + Testim
🔸DevOps → Terraform + Claude
🔸データエンジニア → Airflow + dbt + AIパイプライン
🔸バックエンド → Docker + カーソル + システム設計
🔸サイバーセキュリティ → Burp Suite + ChatGPTによる脅威分析
🔸SRE → Datadog + Claude で迅速な解決
🔸データアナリスト → Power BI + ChatGPT で洞察
🔸組み込み → TensorFlow Lite でエッジAI
ツールは変わったが、役職名は変わらない。
つまり、静かに適応した人々はすでに先を行っている。
そして、許可を待っている人たちは、自分たちが参加しているレースに遅れをとっていることに気づいていない。
原文表示🔸開発者 → カーソル + GitHub Copilot
🔸QA → Playwright + Testim
🔸DevOps → Terraform + Claude
🔸データエンジニア → Airflow + dbt + AIパイプライン
🔸バックエンド → Docker + カーソル + システム設計
🔸サイバーセキュリティ → Burp Suite + ChatGPTによる脅威分析
🔸SRE → Datadog + Claude で迅速な解決
🔸データアナリスト → Power BI + ChatGPT で洞察
🔸組み込み → TensorFlow Lite でエッジAI
ツールは変わったが、役職名は変わらない。
つまり、静かに適応した人々はすでに先を行っている。
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皆さんはAIエンジニアになりたいと思っています。 しかし実際にそうなる人が少ない理由はこれです： 数学 👇 Python 👇 データ 👇 機械学習の基礎 👇 深層学習 👇 PyTorch 👇 自然言語処理 👇 コンピュータビジョン 👇 大規模言語モデル 👇 プロンプトエンジニアリング 👇 ファインチューニング 👇 ベクターデータベース 👇 埋め込み 👇 RAG 👇 エージェント 👇
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$BTC down. $TAO down. $FET down. $RENDER down.
everything red today.
and right now, in this exact moment, you're either one of two people:
the one who sees a sale.
or the one who sees a warning.
neither is wrong.
but which one you are right now is exactly who you were in 2022.
and exactly who you'll be in the next cycle too.
red days don't build character.
they reveal it.
buying or waiting? drop it below.
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neither is wrong.
but which one you are right now is exactly who you were in 2022.
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everyone wants to be an AI engineer.
here's why so few actually are:
math
👇
python
👇
data
👇
ML fundamentals
👇
deep learning
👇
PyTorch
👇
NLP
👇
computer vision
👇
LLMs
👇
prompt engineering
👇
fine-tuning
👇
vector databases
👇
embeddings
👇
RAG
👇
agents
👇
eval
👇
deployment
👇
Docker
👇
cloud
👇
scaling
👇
monitoring
that's not a roadmap.
that's a filter.
most people quit somewhere around deep learning.
the ones who didn't are building the products everyone else is using right now.
the bar is high on purpose.
that's why it's still worth clearing.
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math
👇
python
👇
data
👇
ML fundamentals
👇
deep learning
👇
PyTorch
👇
NLP
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computer vision
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LLMs
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fine-tuning
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vector databases
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RAG
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agents
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eval
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deployment
👇
Docker
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cloud
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scaling
👇
monitoring
that's not a roadmap.
that's a filter.
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2026年のテックスタートアップエコシステム全体：
他の開発者向けにSaaSツールを作る開発者たち。
他の開発者向けにSaaSツールを作る人たち。
他の開発者向けにSaaSツールを作る人たち。
すべては亀の甲羅の上にあるようなものだ。
いずれかの時点で誰かが実際の顧客を持たなければならない。
私たちにはいない。
原文表示他の開発者向けにSaaSツールを作る開発者たち。
他の開発者向けにSaaSツールを作る人たち。
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いずれかの時点で誰かが実際の顧客を持たなければならない。
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西洋の誰もがAIが自分の仕事を奪いに来ることを恐れている。
日本は誰も仕事を奪いに来ていないことを恐れている。
14年間の人口減少。
今後20年間で1500万人の労働者が減る。
彼らはコスト削減のために自動化しているのではない。
彼らは電力を維持するために自動化している。
同じ技術。逆の恐怖。
ほとんどのAIに関する議論は一つの文脈を前提としている。
80億人の人々がいて、それぞれがこの問題の8億通りの異なるバージョンを持っている。
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14年間の人口減少。
今後20年間で1500万人の労働者が減る。
彼らはコスト削減のために自動化しているのではない。
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2026年のテックスタートアップエコシステム全体：
他の開発者向けにSaaSツールを作る開発者たち。
他の開発者向けにSaaSツールを作る人たち。
他の開発者向けにSaaSツールを作る人たち。
すべては亀の甲羅の上にある。
いずれかの時点で誰かが実際の顧客を持たなければならない。
その部分については話さない。
原文表示他の開発者向けにSaaSツールを作る開発者たち。
他の開発者向けにSaaSツールを作る人たち。
他の開発者向けにSaaSツールを作る人たち。
すべては亀の甲羅の上にある。
いずれかの時点で誰かが実際の顧客を持たなければならない。
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決して止まらずに最悪の時期を乗り越えて築き続けた七つのコミュニティ。
$TAO. $FET. $NEAR. $RENDER. $SOL. $SUI. $ONDO.
CTが訃報を書いている間に、これらのプロジェクトは出荷していた。
弱い手を持つ人々が売っている間に、これらのコミュニティは蓄積していた。
騒音が最も大きかったときに、これらのビルダーは静かになり、より一生懸命働いた。
市場は正しいことを評価しない。
正しいことをして、証明される前に離れないことを評価する。
頑固さに偽装された忍耐。
それが全てのゲームだ。
原文表示$TAO. $FET. $NEAR. $RENDER. $SOL. $SUI. $ONDO.
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弱い手を持つ人々が売っている間に、これらのコミュニティは蓄積していた。
騒音が最も大きかったときに、これらのビルダーは静かになり、より一生懸命働いた。
市場は正しいことを評価しない。
正しいことをして、証明される前に離れないことを評価する。
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