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Madhu Guru
Product Leader bei Google - Gemini
Wir müssen ausbilden:
Nicht-Programmierer zu anspruchsvollen Vibe-Codern
Ingenieure im Produktdenken und Design
Beide darin, wie man von der Idee zum ausgelieferten Produkt gelangt

Ethan Mollick31. Dez. 2025
Es wäre eine gute Zeit für Experten im Programmieren, und insbesondere für Experten in der Programmierpädagogik, darüber nachzudenken, wie man Nicht-Programmierer zu guten Vibe-Codern ausbilden kann.
Was müssen sie über Programmierpraktiken wissen, um effektiver zu sein? Welche Grenzen sollten sie verstehen?
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Das gleiche Gefühl wie eine Produktperson.
Jahrelang war meine Einschränkung die Ausführungskapazität - viele tolle Ideen, aber der Aufbau jeder erforderte die Zusammenstellung von Ingenieuren und Designteams. Hart und nicht skalierbar.
Mit AI kann ich jetzt ein ganzes Team sofort "einstellen". Massive Skalierung freigeschaltet... theoretisch.
Denn jetzt gibt es eine neue Einschränkung: das Beherrschen, wie man AI-Teams orchestriert... die Werkzeuge, Arbeitsabläufe und Produktkunst in dieser neuen Welt.
Es fühlt sich an, als gäbe es keinen größeren Hebel, als diese Fähigkeiten zu erlernen. Ich lenke all meine Freizeit und Energie hierher.

Andrej Karpathy27. Dez. 2025
Ich habe mich als Programmierer noch nie so hinterher gefühlt. Der Beruf wird dramatisch umgestaltet, da die von den Programmierern beigetragenen Bits zunehmend spärlich und dazwischen sind. Ich habe das Gefühl, dass ich 10X leistungsfähiger sein könnte, wenn ich nur richtig zusammenfüge, was im letzten Jahr verfügbar geworden ist, und ein Versäumnis, den Boost zu nutzen, fühlt sich entschieden wie ein Skill-Problem an. Es gibt eine neue programmierbare Abstraktionsschicht zu meistern (neben den üblichen Schichten darunter), die Agenten, Unteragenten, deren Eingabeaufforderungen, Kontexte, Gedächtnis, Modi, Berechtigungen, Werkzeuge, Plugins, Fähigkeiten, Hooks, MCP, LSP, Slash-Befehle, Workflows, IDE-Integrationen und die Notwendigkeit umfasst, ein allumfassendes mentales Modell für Stärken und Schwächen von grundsätzlich stochastischen, fehleranfälligen, unintelligiblen und sich verändernden Entitäten zu entwickeln, die plötzlich mit dem, was früher gute alte Ingenieurskunst war, vermischt sind. Offensichtlich wurde ein mächtiges, fremdes Werkzeug herumgereicht, aber es kommt ohne Handbuch, und jeder muss herausfinden, wie man es hält und bedient, während das resultierende Erdbeben der Stärke 9 den Beruf erschüttert. Rollt die Ärmel hoch, um nicht hinterherzufallen.
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„Model Sense“ ist das neue Product Sense für AI PMs. Du musst ein Model Whisperer sein.
Die besten Chancen liegen an der Grenze dessen, was Modelle leisten können - Fähigkeiten, die heute irgendwie möglich sind, aber in 6 Monaten zuverlässig sein werden.
Diese Grenze ist kein vollständig kartiertes Terrain, selbst für diejenigen von uns, die die Modelle bauen.
Kartiere die Grenze für deinen Anwendungsfall. Wisse, was bereit ist, was Gerüste benötigt und setze auf die Richtung, in die sich die Fähigkeiten entwickeln.
Teil Wissenschaftler, Teil spekulativer Händler, Teil Produktentwickler.

Aaron Levie6. Dez. 2025
Der Bau von KI-Agenten ist derzeit ein Prozess von:
1. Erstellen Sie ein Gerüst, um eine Einschränkung des KI-Modells zu beheben, damit Ihr Agent funktioniert.
2. Das KI-Modell wird aktualisiert und löst genau das Problem, das Sie zu mildern versucht haben, wodurch Ihr Gerüst obsolet wird.
3. Identifizieren Sie einen neuen, schwierigeren Anwendungsfall, den Sie lösen möchten, und gehen Sie zurück zu Schritt 1.
Es gibt im Grunde keine Möglichkeit, diesen Prozess zu vermeiden, denn wenn Sie die Einschränkungen des Modells nicht mildern, sind Sie von Anfang an verloren, *und* Sie wissen nicht, welche Ihrer Milderungen übertroffen werden und wann.
Die Realität ist also, dass Sie einfach akzeptieren müssen, dass Sie in den nächsten Jahren eine Menge Wegwerfcode schreiben werden, und Sie müssen sehr unsentimental gegenüber dem Weg sein, den Sie eingeschlagen haben. Machen Sie einfach, was nötig ist, um die Agenten zum Laufen zu bringen.
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