Não é raro que as pessoas tenham sucesso, apesar de serem: -arrogante -volátil - baixo equalizador - não particularmente inteligente -desorganizado - estilo de vida pouco saudável - problemas de saúde (aqueles sobre os quais você não pode fazer nada) Mas é extremamente raro ter sucesso com os seguintes atributos: -preguiçoso - sem ambição - focado no auto-entretenimento - só pensando no hoje ou talvez amanhã - crenças autolimitantes fortemente arraigadas Se você está tentando "consertar a si mesmo", os itens da segunda lista têm maior prioridade. (Crédito a Paul Graham por introduzir este contraste)

Estou procurando um desenvolvedor com o seguinte: - Deve ser capaz de fazer design de UI / UX se receber uma diretriz de marca e uma cópia preexistente - Deve estar confortável com php - Deve estar baseado na Ásia - Deve ter usado com Selenium / Playwright para testes de sites (ou para ingressos / tênis para shows, não me importo, mas você DEVE ter usado a pilha). - Semana de trabalho de seis dias - Já usando IA em seu fluxo de trabalho. Se um design de página for extremamente bem especificado, você poderá ter um prazo de entrega no mesmo dia. Os "anos de experiência" exatos não importam, mas os requisitos acima são OBRIGATÓRIOS e não algo para aprender no trabalho. DM me se este for você. Não posso fazer exceções a nenhum dos pontos acima - sinto muito.

Deve haver pelo menos um assunto que você entenda muito profundamente. As pessoas que não chegam a esse ponto não aprendem como é a "compreensão profunda". Eles acham que "entender" um assunto significa ter consumido o conteúdo mais popular sobre o assunto. Depois de entender um assunto profundamente, você pode reaplicar essa experiência para aprender outro assunto profundamente. Se você conhece um assunto profundamente, é fácil aprender outros tópicos em um nível raso-médio - mas se você conhece vários assuntos em um nível raso, não sabe como aprender um assunto profundamente. Além disso, a principal vantagem que os humanos têm sobre a IA é a capacidade de desenvolver uma compreensão profunda de um assunto – a IA já tem uma compreensão superficial de tudo, mas luta quando chega aos detalhes.

Isso nunca deixa de colocar um sorriso no meu rosto.

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

Deixe-me lembrá-lo pela 56ª vez que ser um programador "macaco vê, macaco faz" não vai te levar a lugares. Você deve realmente aprender os fundamentos da ciência da computação. A maioria das inovações verdadeiras na ciência da computação parou décadas atrás. A "inovação" que vemos hoje em dia é simplesmente reorganizar coisas que já existiam + hardware melhor e redes mais rápidas. (Não é um insulto aos inovadores de hoje, a inovação genuína hoje exige habilidade nesta década, assim como nas décadas passadas). A maneira como você se mantém "atualizado" com as mudanças mais recentes é aprendendo os fundamentos. - Rust é basicamente uma mistura de C ++ e programação funcional - IA é apenas computação gráfica, álgebra linear e um toque de cálculo - Blockchain é apenas computação distribuída com requisito de tolerância a falhas bizantina - SVM, EVM, CairoVM, etc. são apenas variações da arquitetura Von-Neumann com pequenas alterações. - A programação ZK (Circom, Halo2, etc) é apenas um primo da programação lógica. - O próprio ZK usa algoritmos matemáticos e de criptografia que existem há muito tempo. Se você está lutando para acompanhar, não é porque não está aprendendo rápido o suficiente, é porque você não entende os tijolos de que tudo o que chamamos de "ciência da computação" hoje em dia é feito. Metaforicamente, se tudo o que você puder fazer for colocar pizzas congeladas no micro-ondas, você acabará sendo substituído. Se você sabe como farinha, fermento, queijo, etc. interagem uns com os outros, então você pode ser um verdadeiro chef e se adaptar mesmo que a disponibilidade de ingredientes mude.

Algo em que tenho pensado ativamente é "Como você ensina alguém a escrever?" Estou insistindo em usar IA para aprender a codificar, mas se a IA é seu instrutor de redação, ela só pode ajudá-lo se sua escrita for muito ruim. Alguns pensamentos em nenhuma ordem específica: 1) A orientação direta é muito eficaz se puder ser sustentada por vários anos. Alguns dos escritores que trabalharam para mim por tanto tempo me surpreendem com o quão bem eles podem escrever, e nossas únicas interações sou eu dando feedback sobre como melhorar um artigo. Funcionou muito melhor do que eu pensava. Eventualmente, eles desenvolvem uma segunda natureza para reconhecer a escrita abaixo do padrão (mesmo que sutil) e é incrível. No entanto, este não é um modelo escalável. 2) Escrever bem requer volume nos primeiros dias. Escrever é como correr. Se você é iniciante, não existe "trabalhar duro" versus "trabalhar de forma inteligente". Se você estiver acima do peso e começar a correr, verá resultados de qualquer maneira. "Trabalhar de forma inteligente" só importa quando você está se aproximando de seus limites genéticos (o que a maioria das pessoas não faz). Se você é proprietário de uma empresa, pode melhorar automaticamente as habilidades de redação de seus funcionários, substituindo seus standups por standups escritos e, em seguida, dando feedback sobre a redação quando não estiver claro qual é a atualização. O bom é que as pessoas são especialistas no que trabalharam, então elas só precisam praticar a expressão. Volume, para um escritor iniciante, é a única coisa que realmente importa. 3) A maioria das pessoas tem um vocabulário mal treinado. Considere esta analogia: Mesmo que você nunca "use" matemática, você ainda deve aprendê-la. Mesmo que você nunca "use" recursão ou DSA, você ainda deve aprendê-los. Eles treinam você sobre como dividir um grande problema em problemas menores, que é basicamente o seu trabalho como engenheiro. Para os escritores, seu trabalho também é dividir uma ideia maior em outras menores. Como as palavras são as unidades indivisíveis das ideias, você precisa ter um bom senso delas. Se você puder articular a diferença entre - "insinuação" e "implicatura" - "generalização" e "abstração" - "previsão" e "previsão" - "interpolação" e "indução" Então você está automaticamente se treinando para expressar ideias com precisão - que é o objetivo da escrita.

É incrível para mim como a educação está fracassada, mesmo na faculdade. 1) Você se senta em uma palestra em que o professor grita a mesma coisa pela décima vez. Ele ou ela provavelmente não tem a vantagem de efeitos especiais ou animações para transmitir conceitos com mais clareza (ou seja, a modalidade visual é nerfada). O professor pode até não ser bom em primeiro lugar. 2) A aula se move em um ritmo único para todos 3) Horas depois, talvez dias depois, você faz a lição de casa. Isso é depois que você esqueceu tudo o que aprendeu em sala de aula - supondo que você tenha aprendido algo em sala de aula. 4) Você provavelmente trapaceia em sua lição de casa e não aprende nada. Se eu projetasse uma escola, todos os alunos se sentariam em frente a uma área de trabalho (com acesso à internet cortado ou extremamente limitado) e executariam um software que oferece aulas curtas e alguns exercícios para praticá-lo. Um inspetor vagava para garantir que os alunos estivessem focados. Ninguém leva lição de casa para casa. Quando terminar, acabou. Não faz sentido para mim por que usamos estratégias de ensino de 400 anos atrás, como se a tecnologia não tivesse mudado desde então. Eu entendo que essa estratégia não funciona para todas as disciplinas (especialmente a escrita), mas muitas disciplinas, mesmo as de arte liberal, podem ser ensinadas dessa maneira. Além disso, os computadores executariam o Arch Linux. Porque eu disse isso.

A maior contribuição de Jeff foi que ele acertou em cheio na educação ZK com a sequência de abertura perfeita: Conjuntos, Grupos, Campos, Homomorfismos, Emparelhamentos. Esta parte não pode ser subestimada; Virada de jogo absoluta. Digo isso como alguém com um graduado em matemática pura com 2 mestrados quantitativos. Esse desbloqueio foi um grande fator de aceleração. Eu provavelmente levaria um ano em vez de 2 semanas, sem esse sequenciamento correto. Ninguém mais simplificou assim; todos os recursos ZK agora fazem referência a esse desbloqueio.

Em um tweet anterior, recomendei trabalhar no problema mais difícil possível para ganhar respeito e, em seguida, usar esse respeito para sair do estágio de "engenheiro júnior". Mas isso não se aplica apenas aos juniores. Na minha própria vida profissional: 1 - Tornei-me o gerente de engenharia mais jovem do Yahoo tentando resolver IA / AR em tempo real em 2017. Temos SDKs para isso hoje em dia, mas naquela época exigia otimizações significativas devido ao hardware limitado. Eu não disse "me promova e eu vou resolver". Eles basicamente me imploraram para gerenciar mais pessoas depois que mostrei que poderia lidar com um problema que eles achavam que não era solucionável. 2 - RareSkills começou a ser levado muito a sério depois que eu quebrei a educação ZK. Em 2023, eu podia contar nos dedos o número de recursos que fizeram uma tentativa séria (embora incompleta) de ensinar alguém a realmente codificar um provador e verificador. Hoje em dia, existem muitos materiais ZK, mas a maioria deles é fortemente inspirada no livro ZK. Pode parecer óbvio estudar Conjuntos, depois Grupos, depois Campos, depois Homomorfismos, depois Emparelhamentos, hoje em dia, mas nem mesmo o manual de matemática da lua tinha um gráfico de conhecimento tão claro (mais de um PhD em Matemática me disse que era difícil de entender, mas não quero dizer isso como um insulto aos autores, juntar todo esse material não é pouca coisa). Foi extremamente difícil encontrar uma nova maneira de explicar ZK além da explicação inútil de "compromisso polinomial - > PCP linear - > prova não interativa" que as pessoas realmente não entendiam de qualquer maneira. —— Quando você está mais avançado em sua carreira, a tentação pode ser apenas se concentrar no que é conveniente ou lucrativo no curto prazo. Passei anos perseguido com a sensação de que deveria apenas conseguir um emprego técnico bem remunerado em vez de escrever blogs que as pessoas leem de graça. Mas considere o seguinte: fazer coisas difíceis pode criar mais oportunidades de lucro a longo prazo. Por exemplo, os escritores técnicos normalmente recebem muito pouco, mas conseguimos transformá-lo em um negócio lucrativo (e pagar aos nossos escritores 2 a 3 vezes o que eles ganhariam em outro lugar) simplesmente porque provamos que poderíamos fazer algo difícil no campo da redação técnica. Não subestime o poder da reputação e do respeito e não tente encurtar seu caminho até lá. A razão pela qual as realizações ganham respeito não é por causa da realização em si, mas por causa do esforço implícito que você fez no caminho até lá.