No es raro que las personas tengan éxito a pesar de ser: - arrogantes - volátiles - con baja inteligencia emocional - no particularmente inteligentes - desorganizados - con un estilo de vida poco saludable - con problemas de salud (aquellos sobre los que no puedes hacer nada) Pero es extremadamente raro tener éxito con los siguientes atributos: - perezosos - sin ambición - enfocados en el autoentretenimiento - pensando solo en hoy o tal vez mañana - con creencias limitantes muy arraigadas Si estás tratando de "arreglarte a ti mismo", los elementos de la segunda lista tienen mayor prioridad. (Crédito a Paul Graham por introducir este contraste)

Estoy buscando un desarrollador con lo siguiente: - Debe ser capaz de hacer diseño UI / UX si se le proporciona una guía de marca y un texto preexistente. - Debe sentirse cómodo con PHP. - Debe estar basado en Asia. - Debe haber utilizado Selenium / Playwright para pruebas de sitios web (o para conseguir entradas de conciertos/zapatillas, no me importa, pero DEBES haber utilizado la pila). - Semana laboral de seis días. - Ya estar utilizando IA en tu flujo de trabajo. Si el diseño de una página está extremadamente bien especificado, deberías poder tener un tiempo de respuesta el mismo día. La "cantidad exacta de años de experiencia" no importa, pero los requisitos anteriores son OBLIGATORIOS y no son algo que se pueda aprender en el trabajo. Envíame un DM si eres tú. No puedo hacer excepciones a ninguno de los puntos anteriores — lo siento mucho.

Debería haber al menos un tema que entiendas muy profundamente. Las personas que no llegan a este punto no aprenden cómo es una "comprensión profunda". Piensan que "entender" un tema significa haber consumido el contenido más popular sobre el tema. Una vez que entiendes un tema en profundidad, puedes reaplicar esa experiencia para aprender otro tema en profundidad. Si conoces un tema en profundidad, es fácil aprender otros temas a un nivel superficial-medio, pero si conoces múltiples temas a un nivel superficial, no sabes cómo aprender un tema en profundidad. Además, la principal ventaja que tienen los humanos sobre la IA es la capacidad de desarrollar una comprensión profunda de un tema; la IA ya tiene una comprensión superficial de todo, pero tiene dificultades cuando se trata de los detalles finos.

Esto nunca deja de poner una sonrisa en mi cara.

I’m having the legendary @Jeyffre on THE NETWORK PODCAST this Friday. What should I ask him? Respond with a comment below this post!

Déjame recordarte por 56ª vez que ser un programador de "mono ve, mono hace" no te llevará a ningún lado. Deberías aprender realmente los fundamentos de la ciencia de la computación. La verdadera innovación en la ciencia de la computación se detuvo hace décadas. La "innovación" que vemos hoy en día es simplemente reordenar cosas que ya existían + mejor hardware y redes más rápidas. (No es un insulto a los innovadores de hoy, la innovación genuina hoy requiere habilidades en esta década, al igual que lo hizo en décadas pasadas). La forma en que te mantienes "al día" con los últimos cambios es aprendiendo los fundamentos. - Rust es básicamente una mezcla de C++ y programación funcional. - La IA es solo gráficos por computadora, álgebra lineal y un toque de cálculo. - Blockchain es solo computación distribuida con un requisito de tolerancia a fallos bizantinos. - SVM, EVM, CairoVM, etc. son solo variaciones de la arquitectura de Von Neumann con cambios menores. - La programación ZK (Circom, Halo2, etc.) es simplemente un primo de la programación lógica. - ZK en sí utiliza algoritmos matemáticos y de criptografía que han existido durante mucho tiempo. Si estás luchando por mantenerte al día, no es porque no estés aprendiendo lo suficientemente rápido, es porque no entiendes los bloques de los que está hecha todo lo que llamamos "ciencia de la computación" hoy en día. Metafóricamente, si todo lo que puedes hacer es meter pizzas congeladas en el microondas, eventualmente serás reemplazado. Si sabes cómo interactúan la harina, la levadura, el queso, etc., entonces puedes ser un verdadero chef y adaptarte incluso si la disponibilidad de ingredientes cambia.

Algo en lo que he estado pensando activamente es "¿Cómo enseñas a alguien a escribir?" Estoy considerando usar IA para aprender a programar, pero si la IA es tu instructor de escritura, solo puede ayudarte si tu escritura es realmente mala. Algunas reflexiones sin un orden particular: 1) La mentoría directa es muy efectiva si se puede mantener durante varios años. Algunos de los escritores que trabajaron para mí durante tanto tiempo me asombran con lo bien que pueden escribir, y nuestras únicas interacciones son mis comentarios sobre cómo mejorar un artículo. Funcionó mucho mejor de lo que pensé. Eventualmente, desarrollan una segunda naturaleza para reconocer la escritura deficiente (incluso si es sutil) y es asombroso. Sin embargo, este no es un modelo escalable. 2) Escribir bien requiere volumen en los primeros días. Escribir es como correr. Si eres un principiante, no existe eso de "trabajar duro" frente a "trabajar inteligentemente". Si tienes sobrepeso y comienzas a correr, verás resultados de todos modos. "Trabajar inteligentemente" solo importa cuando te acercas a tus límites genéticos (lo cual la mayoría de las personas no hace). Si eres un propietario de negocio, puedes mejorar automáticamente las habilidades de escritura de tus empleados reemplazando tus reuniones de pie con reuniones escritas, y luego dando retroalimentación sobre la escritura cuando no está claro cuál es la actualización. Lo bueno es que las personas son expertas en lo que han trabajado, así que solo tienen que practicar expresarlo. El volumen, para un escritor principiante, es lo único que realmente importa. 3) La mayoría de las personas tienen un vocabulario poco entrenado. Considera esta analogía: Incluso si nunca "usas" matemáticas, aún deberías aprenderlas. Incluso si nunca "usas" recursión o DSA, aún deberías aprenderlas. Te entrenan en cómo descomponer un gran problema en partes más pequeñas, que es básicamente tu trabajo como ingeniero. Para los escritores, tu trabajo también es descomponer una idea más grande en partes más pequeñas. Dado que las palabras son las unidades indivisibles de las ideas, necesitas tener un buen sentido de ellas. Si puedes articular la diferencia entre - "insinuación" e "implicatura" - "generalización" y "abstracción" - "previsión" y "pronóstico" - "interpolación" e "inducción" entonces te estás entrenando automáticamente para expresar ideas con precisión, que es el objetivo principal de la escritura.

Me parece increíble lo roto que está el sistema educativo, incluso en la universidad. 1) Te sientas en una clase donde el profesor repite lo mismo por enésima vez. Él o ella probablemente no tiene la ventaja de efectos especiales o animaciones para transmitir conceptos de manera más clara (es decir, la modalidad visual está limitada). El profesor podría ni siquiera ser bueno en primer lugar. 2) La clase avanza a un ritmo que sirve para todos por igual. 3) Horas después, tal vez días después, haces la tarea. Esto es después de haber olvidado todo lo que aprendiste en clase, suponiendo que aprendiste algo en clase. 4) Probablemente haces trampa en tu tarea y no aprendes nada en realidad. Si yo diseñara una escuela, cada estudiante se sentaría frente a un ordenador (con acceso a internet cortado o extremadamente limitado), y funcionaría con un software que ofrece lecciones breves y un par de ejercicios para practicarlo. Un supervisor caminaría por el aula para asegurarse de que los estudiantes están concentrados. Nadie lleva tarea a casa. Cuando terminas, se acabó. Simplemente no tiene sentido para mí por qué usamos estrategias de enseñanza de hace 400 años como si la tecnología no hubiera cambiado desde entonces. Entiendo que esta estrategia no funciona para todas las materias (especialmente la escritura), pero muchas materias, incluso las de artes liberales, pueden enseñarse de esta manera. Además, los ordenadores funcionarían con Arch Linux. Porque lo digo yo.

En mi opinión, la mayor contribución de Jeff fue que logró educar sobre ZK con la secuencia de apertura perfecta: Conjuntos, Grupos, Campos, Homomorfismos, Emparejamientos. Este aspecto no puede subestimarse; es un cambio absoluto en el juego. Lo digo como alguien con un título en matemáticas puras y 2 másteres cuantitativos. Este desbloqueo fue un factor de aceleración masivo. Probablemente me llevaría un año en lugar de 2 semanas, sin esa secuenciación correcta. Nadie más lo simplificó así; todos los recursos de ZK ahora hacen referencia a este desbloqueo.

En un tweet anterior, recomendé trabajar en el problema más difícil que puedas para ganar respeto, y luego usar ese respeto para salir de la etapa de "ingeniero junior". Pero esto no se aplica solo a los juniors. En mi propia vida laboral: 1 - Me convertí en el gerente de ingeniería más joven en Yahoo al intentar resolver IA / AR en tiempo real en 2017. Hoy en día tenemos SDKs para eso, pero en ese entonces requería optimizaciones significativas debido al hardware limitado. No dije "promuéveme y lo resolveré". Básicamente, me suplicaron que gestionara a más personas después de que demostré que podía lidiar con un problema que pensaban que no era resolvible. 2 - RareSkills comenzó a ser tomado muy en serio después de que resolví la educación ZK. En 2023, podía contar con una mano el número de recursos que hicieron un intento serio (aunque incompleto) de enseñar a alguien cómo codificar realmente un probador y un verificador. Hoy en día, hay muchos materiales ZK, pero la mayoría de ellos están fuertemente inspirados en el libro ZK. Puede parecer obvio estudiar Conjuntos, luego Grupos, luego Campos, luego Homomorfismos, luego emparejamientos, hoy en día, pero ni siquiera el manual de matemáticas de la luna tenía un gráfico de conocimiento tan claro (más de un doctor en matemáticas me dijo que era difícil de entender, pero no lo digo como un insulto a los autores, reunir todo ese material no es una tarea pequeña). Fue ferozmente difícil encontrar una nueva forma de explicar ZK además de la inútil explicación de "compromiso polinómico -> PCP lineal -> prueba no interactiva" que la gente de todos modos no entendía. —— Cuando estás más avanzado en tu carrera, la tentación puede ser simplemente enfocarte en lo que es conveniente o rentable a corto plazo. Pasé años atormentado con la sensación de que debería conseguir un trabajo técnico bien remunerado en lugar de escribir blogs que la gente lee gratis. Pero considera esto: hacer cosas difíciles puede crear más oportunidades de ganancias a largo plazo. Por ejemplo, los escritores técnicos normalmente son pagados muy poco, pero logramos convertirlo en un negocio rentable (y pagar a nuestros escritores 2-3 veces lo que ganarían en otros lugares) simplemente porque demostramos que podíamos hacer algo difícil en el campo de la escritura técnica. No subestimes el poder de la reputación y el respeto y no intentes tomar atajos para llegar allí. La razón por la que los logros te ganan respeto no es por el logro en sí, sino por el esfuerzo implícito que pusiste en el camino.