Selbst der CEO von Microsoft verwendet Prompt-Bait für Engagement. Hier sind drei Eingabeaufforderungen, die ich benutze, um Claude Code dazu zu bringen, Ineffizienzen in meinem Arbeitsablauf zu beobachten, Verbesserungen vorzuschlagen und dann die Änderungen für mich vorzunehmen👇

„Es einfach auswendig zu lernen“ ist ein sehr unterschätzter Ratschlag. Hier sind einige Dinge, die ich meinen Studenten im Solidity-Bootcamp zum Auswendiglernen gebe: - Was ist der größte Wert, den eine n-bit unsigned Integer halten kann? - Welche Situationen führen dazu, dass ein Low-Level-Call false zurückgibt? - Wie lautet die Funktionssignatur jeder einzelnen Funktion in ERC-20? - Führe einen Inflationsangriff aus dem Gedächtnis durch. - Nenne die notwendigen zustandsverändernden Funktionen eines (Kredit-/Tausch-) DeFi-Protokolls. - Wie viel Gas kostet es, eine Speichervariable zu initialisieren? Wenn dir solche Dinge nicht in Fleisch und Blut übergegangen sind, wirst du wirklich ausgebremst, wenn du versuchst, komplexe Systeme zu verstehen, da du am Ende zwei Kämpfe gleichzeitig führst. Das ist etwas, das ich mir gewünscht hätte, früher herausgefunden zu haben.

RareCode ist hyper-optimiert für das Ergebnis, das du wirklich willst: Rust mühelos schreiben Ehrlich gesagt, wir haben es geschafft. Ich kann ohne Umschweife sagen, dass — abgesehen von einem menschlichen Mentor — RareCode der unbestritten beste Weg ist, Rust zu lernen, wenn du gerade anfängst. Hier ist, was wir richtig gemacht haben: 1. Extrem darauf achten, einen Teilbereich der Sprache und einen Teilbereich potenzieller Compilerfehler zu verwenden — und dann langsam nach außen zu bauen, selbst wenn das bedeutet, vorübergehend nicht-idiomatischen Code zu verwenden. (Häresie, ich weiß) 2. AI das tun lassen, was AI am besten kann — eine personalisierte Erklärung für Themen geben, die gut in ihren Trainingsdaten vertreten sind, während sie einen starken Kontext für die tatsächlichen Bedürfnisse des Lernenden hat. Außerdem — Grenzmodelle verwenden, anstatt aus Kostengründen Abkürzungen zu nehmen. 3. Die Metrik verfolgen, die tatsächlich zählt — wie viel Rust du geschrieben hast, während du wiederholenden Code abziehst. 4. Strategisch entscheiden, wann man ein schwieriges Thema direkt angehen sollte und wann man dem Lernenden eine nützliche mentale Abkürzung geben sollte. 5. Auf eine Weise überprüfen, die die Dinge zusammenbindet, anstatt Variationen eines alten Problems zu wiederholen. 6. Neue Themen basierend auf „maximaler Kohäsion mit vorherigem Wissen“ einführen, anstatt Dinge nur der Vollständigkeit halber abzudecken. Außerdem — Themen einführen, um im Voraus Kohäsion für spätere Themen zu generieren. 7. Andere Strategien, die nicht in dieser Liste stehen. Du brauchst keine „bessere Erklärung“, um Rust zu lernen. Du brauchst eine Umgebung, in der du so viel Rust wie möglich schreiben kannst, ohne demotiviert zu werden durch zufällige und unerwartete Hindernisse, mit denen du noch nicht umgehen kannst oder die nicht in dein sich entwickelndes mentales Framework der Sprache passen. Ja, wir haben es geschafft.

Einige von euch erfahrenen Leuten sollten von Zeit zu Zeit echte Ratschläge posten, anstatt den Algorithmus für Aufmerksamkeit auszutricksen. Es könnte tatsächlich jemandem helfen. Wie auch immer, jemand mit so viel Entschlossenheit hat eine strahlende Zukunft vor sich, ich bin froh, dass ich ein kleiner Teil der Reise sein konnte @Phoenixx_xyz!

Oh mein Gott, wie schnell sich dieser Bereich bewegt. Als ich das vor drei Monaten gepostet habe, wurde es mit viel Skepsis aufgenommen. Jetzt scheint es, dass immer mehr Menschen auf den AI-Audit-Zug aufspringen. Zuerst ein wenig. Dann alles auf einmal. Der Trend wird sich nicht umkehren. Ich sage voraus, dass es in weniger als einem Jahr als unverantwortlich angesehen wird, nicht mindestens einen der Audits als AI-Audit zu haben (neben der formalen Verifizierung, normalen Audits usw.).

Wo war @RareCodeAI, als ich gelernt habe, wie man programmiert? Es ist ein absoluter Game-Changer.

„Delegiere, was du gut kannst“ Ist wahrscheinlich der einzige Ratschlag, der mir am meisten Geld eingebracht hat. Zuerst die Vorbehalte. Es gilt nicht für jeden – es setzt voraus: 1) Du bist in etwas gut 2) Du hast genug Arbeit auf deinem Teller, um zu delegieren 3) Du delegierst, anstatt es einfach über den Zaun zu werfen und nicht darüber nachzudenken. 4) Es bedeutet nicht, dass du andere Dinge nicht delegieren solltest. Warum funktioniert es: 1) Du bist in der Lage, die Qualität der Arbeit zu beurteilen. 2) Du kannst die Personen, an die du delegierst, coachen, damit sie noch effektiver werden. Das Sprichwort richtet sich an Menschen, die ihre Kernkompetenz nicht delegieren, weil sie (oft zu Recht) denken, dass andere es nicht so gut können wie sie. Sie sorgen sich, dass die Qualität der Arbeit sinkt, wenn sie delegieren. Aber hier ist, was ich gelernt habe: 1) Qualität kommt aus den letzten 20% des Aufwands. Ein großer Teil der ersten 80% ist Routinearbeit (einen Entwurf schreiben, sicherstellen, dass ein Lead qualifiziert ist, Produktspezifikationen auflisten usw.). Du musst nur wirklich stark involviert sein, wenn du versuchst, die Qualität über das hinaus zu pushen, was die meisten Menschen leisten können. 2) Wenn du gut in X bist, kennst du wahrscheinlich die Prozesse und das Umfeld, die nötig sind, um gute Arbeit in X zu leisten. Manchmal ist der Grund, warum andere nicht so gut sind wie du, dass sie die Prozesse und das Umfeld, die nötig sind, um in X gut zu sein, nicht kennen. Wenn du das bereitstellst, kannst du viel gute Arbeit bei den Personen, an die du delegierst, hervorbringen. 3) Ein großer Teil des Grundes, warum deine Arbeit „Qualität“ hat, liegt nicht daran, dass du so talentiert bist, sondern weil du ein gewissenhafter Arbeiter bist, der viel Aufwand betreibt. Indem du dies anderen vorlebst, kannst du viel mehr Qualität aus den Personen herausholen, an die du delegierst. 4) Software-Ingenieure, die AI nutzen, sind das extremste Beispiel dafür, was du gut kannst, zu delegieren. Indem du der AI den Großteil der Arbeit überlässt, sparst du viel Energie, aber das bedeutet nicht, dass du die AI einfach machen lässt – du musst sie immer noch managen. Wenn dieses System mit einer AI funktioniert (die immer noch nicht die flüssige Intelligenz eines typischen Menschen hat), warum sollte es dann nicht auch mit echten Menschen funktionieren, solange sie den Aufwand betreiben und einen gewissen Hintergrund haben? Offensichtlich kannst du nicht einfach an jeden delegieren. Du musst Folgendes wissen: 1) Geben sie 100% Einsatz? Wenn nicht, hat ihre Qualität keine Chance, mit deiner zu konkurrieren. 2) Werden sie besser mit Feedback? Es ist nicht so wichtig, wo sie jetzt stehen, aber die Entwicklung ist immens wichtig. Wenn jemand sich mit Training nicht verbessert, verschwendest du deine Zeit mit dem Coaching. 3) Hast du tatsächlich einen Plan zur Entwicklung ihrer Fähigkeiten oder vertraust du einfach auf Glück und zufällige Prozesse? 4) Sie werden niemals das Gebiet, in dem du arbeitest, meistern, es sei denn, ihre Grundlagen sind solide. Stelle sicher, dass sie das haben, bevor du anfängst, oder sorge dafür, dass sie das so schnell wie möglich entwickeln.

Für alle, die Notion hassen, was benutzt ihr? Wir verwenden Notion zum Schreiben von Artikeln, weil: - es die Codeformatierung und LaTeX unterstützt – sogar der Syntax-Highlighter unterstützt seltene Programmiersprachen. - es keine lästigen Synchronisations- und Verzögerungsprobleme wie HackMD hat. - ich so viele Personen zu einem Dokument hinzufügen kann, wie ich möchte, ohne dafür Gebühren zu zahlen. Obsidian hat dafür eine schlechte Unterstützung. - die kollaborativen Kommentare Google Docs vernichten. - es sich gut nach Markdown exportieren lässt. Ehrlich gesagt neugierig.

„Wir sind häufiger erschreckt als verletzt, und wir leiden mehr in der Vorstellung als in der Realität“ — Seneca Weise Worte für diejenigen, die fürchten, was AI tun wird (aber noch nicht getan hat).

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