DegenSing

Không ai sử dụng cùng một mô hình hai lần liên tiếp nữa. → gemini 3.1 cho bất cứ điều gì cần một cửa sổ ngữ cảnh dài → sonnet 4.6 khi bạn muốn thông minh mà không tiêu tốn token → opus 4.7 khi vấn đề thực sự xứng đáng → codex khi bạn quá lười để viết phần boilerplate

Không ai sử dụng cùng một mô hình hai lần liên tiếp nữa.
→ gemini 3.1 cho bất cứ thứ gì cần một cửa sổ ngữ cảnh dài
→ sonnet 4.6 khi bạn muốn thông minh mà không tiêu tốn token
→ opus 4.7 khi vấn đề thực sự xứng đáng
→ codex khi bạn quá lười để tự viết phần boilerplate
→ GPT 5.5 khi ai đó trong nhóm của bạn nhất quyết
Câu trả lời thực sự là: nó phụ thuộc vào việc bạn đang cố gắng tránh suy nghĩ về điều gì.

chúng tôi đã xây dựng ra máy trả lời sai tự tin nhất thế giới.
→ hỏi nó về đau ngực, nhận được câu trả lời "có thể là căng cơ"
→ "có thể" đang làm rất nhiều việc nặng nề ở đó
→ nó không nói dối.
chỉ là... không đủ lo lắng để kiểm tra lại
→ và bạn cũng vậy, vì nó nghe có vẻ rất bình tĩnh
→ chẩn đoán sau khi nhìn lại khác xa so với ICU
vấn đề không phải là AI sai.
đó là nó sai với cùng tông giọng mà nó dùng khi đúng.

AI không làm bạn thông minh hơn. nó khiến bạn phụ thuộc hơn. lỗi chính tả của bạn xuất hiện. khả năng ghi nhớ của bạn giảm đi. bạn ngừng hình thành suy nghĩ trước khi yêu cầu một mô hình hình thành chúng cho bạn. → bạn từng sửa lỗi theo bản năng. giờ bạn dán và chờ đợi. → bạn từng phác thảo theo cảm giác. giờ bạn đưa ra lệnh.

em họ đã dành 6 năm "hầu như bắt đầu" một bản tin.
đã chọn tên. đã có lĩnh vực. đã có một tài liệu notion đầy bản nháp.
chưa bao giờ nhấn xuất bản.
trong khi đó, một người nào đó với ý tưởng tệ hơn và viết kém hơn bắt đầu một cái trong cùng lĩnh vực.
người đó hiện có 40 nghìn người đăng ký.
em họ vẫn còn giữ tài liệu notion.
khoảng cách giữa họ không phải là tài năng.
đó không phải là thời điểm.
thậm chí không phải là cách thực hiện.
đó là quyết định trở thành người giao hàng thay vì người lên kế hoạch.
ứng dụng, blog, sách, thương hiệu.. chúng không tồn tại cho đến khi bạn làm cho chúng tồn t

Các vai trò công nghệ có mức lương cao nhất vào năm 2026 không phải là những vị trí bạn mong đợi từ 5 năm trước. → Kiến trúc sư AI/ML: 180.000 - 320.000 USD. máy móc vẫn cần con người thiết kế chúng. → Kiến trúc sư an ninh đám mây: 160.000 - 260.000 USD. mọi thứ đã chuyển lên đám mây. an ninh chưa theo kịp. → AI ứng dụng

AI không làm bạn trở nên thông minh hơn. nó khiến bạn phụ thuộc hơn.
chữ viết của bạn hay bị sai chính tả. khả năng ghi nhớ của bạn mờ nhạt đi. bạn ngừng hình thành suy nghĩ trước khi bạn yêu cầu một mô hình hình thành chúng cho bạn.
→ bạn từng sửa lỗi theo bản năng.
bây giờ bạn dán và chờ đợi.
→ bạn từng phác thảo theo cảm giác.
bây giờ bạn nhắc và chỉnh sửa.
→ bạn từng nhớ mọi thứ.
bây giờ bạn không thèm để ý nữa.
các công cụ thực sự mạnh mẽ. tôi không phản đối AI.
nhưng có một phiên bản của điều này, nơi bạn thức dậy sau 5 năm và nhận ra rằng bạn đã ủy thác phần của chính

những vai trò công nghệ trả lương cao nhất vào năm 2026 không phải là những gì bạn mong đợi từ 5 năm trước.
→ Kiến trúc sư AI/ML: 180.000 - 320.000 USD.
máy móc vẫn cần con người thiết kế chúng.
→ Kiến trúc sư an ninh đám mây: 160.000 - 260.000 USD.
mọi thứ đã chuyển lên đám mây. an ninh chưa theo kịp.
→ Kỹ sư AI ứng dụng: 150.000 - 250.000 USD.
biến các mô hình thành sản phẩm thực tế.
→ Kỹ sư blockchain: 145.000 - 230.000 USD.
tài chính phi tập trung không đi đâu cả.
→ Quản lý sản phẩm AI: 140.000 - 220.000 USD.
liên kết giữa công nghệ và thế giới thực.
→ Nền tảng/devops: 135.000 - 210.000 US

__test_auto_1777284249989

__test_auto_1777284249989

mọi người đều nói vận chuyển nhanh. không ai nói về những gì bạn thực sự đang vận chuyển nhanh về phía đó. → một sản phẩm không ai yêu cầu, nhanh hơn → nợ kỹ thuật tích tụ hàng ngày → một lần ra mắt không có kế hoạch phân phối → một phiên bản thứ hai của thứ gì đó đã không thành công lần đầu tiên tốc độ là

mọi người đều nói vận chuyển nhanh.
không ai nói về việc bạn thực sự đang vận chuyển nhanh về phía nào.
→ một sản phẩm không ai yêu cầu, nhanh hơn
→ nợ kỹ thuật tích tụ hàng ngày
→ một lần ra mắt không có kế hoạch phân phối
→ một phiên bản thứ hai của thứ gì đó đã không thành công lần đầu tiên
tốc độ chỉ có giá trị nếu hướng đi đúng.

ngăn xếp của tôi năm 2026 về cơ bản là "tại sao phải tự làm mọi thứ?"
cách cũ:
→ chọn một công cụ và thành thạo nó
→ chờ các tính năng được phát hành
→ chuyển đổi ngữ cảnh giữa 6 giao diện người dùng khác nhau
→ thực sự làm công việc
cách mới:
→ xâu chuỗi các công cụ cung cấp dữ liệu cho nhau
→ phát hành nhanh hơn các công cụ có thể cập nhật
→ một lệnh, nhiều kết quả
→ ủy thác cho ngăn xếp thay vì con người
bước đi thực sự không phải là có AI tốt nhất. mà là có AI có thể nói chuyện với AI khác trong khi bạn đang chạy trên máy chạy bộ.

tuần trước bước vào một cuộc họp thuyết trình khởi nghiệp.
CTO dành 15 phút giải thích về "kiến trúc tùy chỉnh" của anh ấy, thực chất là react + bất cứ thứ gì anh ấy dùng ở công việc trước + một triển khai xác thực của stack overflow + "chúng tôi sẽ tái cấu trúc sau."
bản trình bày nói đã sẵn sàng cho vòng gọi vốn Series A.
cơ sở mã nói "làm ơn hãy thuê một người DevOps."
nhà đầu tư hỏi về kiểm thử.
nhìn chằm chằm không biết nói gì và "thật lòng chúng tôi làm nhanh."
nhưng vấn đề là: nó hoạt động. họ đã huy động được 10 triệu đô la.
vậy hoặc toàn bộ khung đánh giá của chúng ta ch

nghĩa địa vẫn tiếp tục đầy lên nhưng những người chiến thắng không bao giờ thay đổi. 2018-2024: → Các framework CSS (tailwind chiếm ưu thế). → Các framework JS (react thắng). → Các lịch trình Twitter (buffer vẫn giữ vững). → Các công cụ mã thấp (zapier tiếp tục chiến thắng). → Các wrapper chatGPT (chết trong vòng vài tháng). → API openAI

mức nhập môn trước đây có nghĩa là bạn có thể học hỏi trong công việc.
bây giờ nó có nghĩa là:
→ tối thiểu 5 năm kinh nghiệm.
→ kỹ năng dữ liệu toàn diện (SQL, python, ML, thử nghiệm).
→ kiến thức devops (AWS/GCP/azure, kafka, spark).
→ sự nhạy bén kinh doanh và chuyên môn lĩnh vực.
→ "tư duy sở hữu" (nghĩa là: làm 3 công việc cho 1 mức lương).
→ kỹ năng giao tiếp cạnh tranh với kỹ năng kỹ thuật của bạn.
tiêu chuẩn không tăng lên.
nó trở thành một môn thể thao hoàn toàn khác.

nghĩa địa ngày càng đầy lên nhưng người chiến thắng thì không bao giờ thay đổi.
2018-2024:
→ Các framework CSS (tailwind chiếm ưu thế).
→ Các framework JS (react thắng).
→ Các trình lập lịch Twitter (buffer vẫn giữ vững).
→ Các công cụ mã thấp (zapier tiếp tục chiến thắng).
→ Các wrapper chatGPT (chết trong vòng vài tháng).
→ Các wrapper API openAI (cũng đã chết).
2025-2026:
→ Mọi người xây dựng trên Claude.
→ Mọi người xây dựng trên openAI.
→ Mọi người xây dựng trên Anthropic.
bạn không còn xây dựng sản phẩm nữa.
bạn đang thuê tính toán từ ba công ty.
sự thay đổi luôn là sự phân tâm khỏi mô h

mọi người đều đang theo đuổi các vai trò AI. đề cập đến kỹ thuật dữ liệu và mọi người có vẻ mất tập trung. đã xem khoảng 100 sinh viên sau đại học chọn hướng trong tháng trước. AI đông đúc. dữ liệu thì... vâng, không đông đúc. điều này cứ lặp lại theo cùng một cách. chúng ta bị thu hút bởi những gì nghe có vẻ mạnh mẽ. chúng ta thực sự không

mọi người đều đuổi theo các vai trò AI.
đề cập đến kỹ thuật dữ liệu và mọi người có vẻ hơi lơ đãng.
xem khoảng 100 sinh viên sau đại học chọn hướng trong tháng trước. AI đông đúc. dữ liệu thì... vâng, không đông đúc.
liên tục xảy ra theo cách giống nhau.
chúng ta bị thu hút bởi những gì nghe có vẻ mạnh mẽ.
chúng ta thực sự không nghĩ về điều làm cho nó mạnh mẽ ngay từ đầu.
một sinh viên đã nói đúng:
"AI là biểu hiện của sức mạnh. dữ liệu là sức mạnh tự nó."
nghe vậy và nó cứ in đậm trong tôi.
AI nhận được tất cả sự chú ý. dữ liệu chỉ là... thực hiện công việc thực tế.
thành

mọi người đều muốn trở thành kỹ sư AI. không ai muốn làm công việc đó. toán học, python, dữ liệu, nền tảng ML, học sâu, pytorch, NLP, thị giác máy tính, LLms, kỹ thuật prompt, tinh chỉnh, cơ sở dữ liệu vector, nhúng, RAG, tác nhân, đánh giá, triển khai, docker, đám mây, mở rộng,