共感できる話が多いですね。
コメントも良いですが、こうして誰かが整理して語り、つまり場を設けてくれると、それに対する反論や支持、補足を経て、より完成度が高まるのだと思います。

追記。最近「退屈な技術」という表現をよく見かけますが、英語では boring technology なんですね。

> 逆に、「とにかく動けばいい」という प्रकारの作業であれば、AIの活用が効率的な場合もある。

開発者に限った話ではありませんが、さまざまな志向を持つ人がいる中で、たまたま開発者をしていて、コードを書いたり読んだりすることを嫌ったり怖がったりし、体系的な構造や保守性の観点で解釈するよりも、とにかく動けばいいというマインドであるほど、AIへの依存や盲信が強いように感じます。違っていたらすみません

pytorch+cuda 依存関係で、バージョン違いだけで引っかかるパッケージがあって……本当にひどいです。
大した機能もないのに、小さなデーモンごとに依存関係が2GB近く入ります……

私も必要に迫られて、あの貴重な H100 GPU を4枚使いながら RAG ソリューションを作っていますが、ハードウェアへの直接投資だけでなく、電気代や各種冷却ソリューションのコストなどまで考えると、結局は API を呼び出すほうがはるかにましなのでは、という考えがずっと頭をよぎっていました。

私も最初は Ollama でテストを始め、同時接続3人すらまともに捌けないことを確認してすぐに vLLM に移り、あれこれしながら RAG ソリューションを構成したのですが、（同時接続10人を想定）これだけでもすでに H100 GPU を2枚ほぼフルで使う必要があります。埋め込み処理や検索処理も vLLM で立ち上げて使っていますが、H100 を4枚でも本当にぎりぎりでした。1枚あたりの VRAM が 90GB ほどあるのにこの状態です。

もちろん私は AI にそれほど詳しいわけでもなく、部署で必要なものと社内のセキュリティ規定をあれこれ合わせていくうちに、とにかく手探りでやっているだけなのですが……これで合っているのかと思ってしまいます。ChatGPT Enterprise でしたっけ？ 本当に破格の価格設定だと思います。

私も似たような考えを持っていましたが、どう表現すればいいのか曖昧でした。
メンタルモデル、いいネーミングですね。時々使ってみようと思います。

時給150ドル？の時点で、もう変数統制からしてｗｗｗｗｗ

Djangoは本当に大好きです！ 私自身もいろいろな面で大きな恩義があり、感謝の気持ちでいっぱいです。Djangoは以前より少し人気が落ち着いたかもしれませんが、そもそもDjangoに特別にものすごく熱かった時期があっただろうかという気もしますし、これからも安定して愛されるフレームワークとして末長く続いていくと信じています！

そもそも機器を生産するコンポーネントメーカーは、LuaであれPythonであれ、あまりきちんとサポートしていない。せいぜいCくらいか。

その文章を書いた人、量産型ショート動画をポチポチ量産してたのに停止されたのかなｗｗ

趣味のWeb開発にはよく使っています

const a = (a: () => null): (() => () => null) =>() => a

AIはオープンソース開発者を遅くする。Peter Naurがその理由を教えてくれる

経験豊富なオープンソース開発者の生産性に及ぼす「AIのインパクト」を測定する

() => ❤️

まさに自分が必要で作ろうとしていたものなのに、これを作ってくれたんですね……。Claude Code Maxを使っていますが、複数のプロジェクトを同時に開発する際に本当に必要だったソフトウェアです。

Django、お誕生日おめでとう！

日本語訳は以下のとおりです。
https://roy-jung.github.io/250701-history-of-js/

大幅に向上した、優れている、正確だということを、数値で示してほしかったですね。

韓国はどのように違うのでしょうか

ディスク容量の無駄の問題 についてはかなり共感せざるを得ないですね...
AKS を運用していますが、コンテナイメージ容量が 1GB を超える Python アプリを見るたびに頭が痛くなります。
今はとりあえず Dockerfile を持ってきて自分で容量を削って上げ直していて、500MB 以下にできなければそのまま諦めます（笑）

うわあ…！ 最初に使ったとき、Pythonだからという理由で使っていたプロジェクトだったのですが…
長い時間が経ちましたね！
また使える環境で働けたらいいですね :) ふふふ
副業ででもやってみようかな…