今後は頭の硬い凄腕エンジニアより、柔軟でAIに対して好奇心旺盛な駆け出しエンジニアの方が生産性逆転勝ちすると思ってます。
駆け出しの方の勉強スタイルとしてレガシースタイルをおすすめするかAIに任せて飛び級するべきか？
難しい問いですね
笑
個人的な意見を以下の整理してみました↓
勉強しなくて良い領域
・プログラミング言語の細かい書き方やお作法
list型とは何か？hash型とは？for loopの効率的な書き方、とかはAIに任せればいい。
・インフラの細かい仕組み
最近はCloudflareとかVercelとかCloud Runとかあんま理解せずにインフラ構築出来るサービスが多いので。
勉強すると良い領域
・Gitの実践
commitやmergeやpushなど使いこなすこと
・情報学の基礎
コンパイルとは何か？ネットワークの仕組み？など。雑になんとなーくの理解でOK
・バグfixのやり方
これ結構重要かも。AIに任せっきりにせず「一緒に考える」姿勢。どこにどういうログを入れるとバグ診断が出来るか考える。
・技術選定の考え方
作りたいアプリのDB何が良いか？認証どれ使うか？1万人にスケールしても耐えるか？仕様書を作る目的で各技術のメリデメが自分で説明出来るくらいに。
これはAIに「なぜなぜハラスメント」をすれば勉強になる。笑
総じて、教科書的な勉強は2割くらいに留めて、実践の中でAIに聴きまくるのを8割、くらいが速いですかねー？
もちろん個人差あります。
笑
個人的な意見を以下の整理してみました↓
勉強しなくて良い領域
・プログラミング言語の細かい書き方やお作法
list型とは何か？hash型とは？for loopの効率的な書き方、とかはAIに任せればいい。
・インフラの細かい仕組み
最近はCloudflareとかVercelとかCloud Runとかあんま理解せずにインフラ構築出来るサービスが多いので。
勉強すると良い領域
・Gitの実践
commitやmergeやpushなど使いこなすこと
・情報学の基礎
コンパイルとは何か？ネットワークの仕組み？など。雑になんとなーくの理解でOK
・バグfixのやり方
これ結構重要かも。AIに任せっきりにせず「一緒に考える」姿勢。どこにどういうログを入れるとバグ診断が出来るか考える。
・技術選定の考え方
作りたいアプリのDB何が良いか？認証どれ使うか？1万人にスケールしても耐えるか？仕様書を作る目的で各技術のメリデメが自分で説明出来るくらいに。
これはAIに「なぜなぜハラスメント」をすれば勉強になる。笑
総じて、教科書的な勉強は2割くらいに留めて、実践の中でAIに聴きまくるのを8割、くらいが速いですかねー？
もちろん個人差あります。Quote
Rona
@MrsMarket206
AI、皆さん言っている通り凄腕エンジニアの生産性を10倍にする一方、駆け出しエンジニアは良くても2倍。実力不足でそこまで使いこなせない。
初心者は急がば回れでレガシースタイルで地力を付けるべきか、ある程度業界共通認識の答えってあるのかな？ x.com/j_kun_ml/statu…