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街の噂によれば、Shopifyが公式にAIの使用を義務付けたとのこと。Shopifyの内部メモが今まさにリークされているので、それを一つずつ確認してみましょう。
チーム、私たちは史上かつてないほど多くの出店者や起業家が生まれる時代に入ろうとしています。私たちはよく、複雑さのカーブを下げてより多くの人々がこれをキャリアとして選べるようにすることについて話し合います。起業家の道のりの各ステップには、スキル、判断力、知識を必要とする決断が満ちています。AIが旅に寄り添い、単なる相談相手としてだけでなく、私たちの出店者のために実際に仕事をこなしていくというのは、驚くべき飛躍的な変化です。
なるほど、ちょっと興味深いですね。出店者が何のためにAIを必要としているのかはよくわかりませんが、おそらく多くの商品説明文などではないかと思います。もし私が出店者で、100種類もの商品説明を書かなければならないなら、チャットGPTに頼むでしょう。なぜそうしないのか、少なくともそう思いますよね。
Shopifyでの私たちの任務は、もし私の読み方が間違っていなければ、未来のベストビジネスを開発するための間違いなく最高のキャンバスとなるソフトウェアを作ることです。私たちはすべての人を最先端に保ち、最高のツールをすべて活用することで、出店者が自分自身で想像していたよりも成功できるようにします。そのためには、絶対に先を行く必要があります。反射的なAIの使用は今やShopifyにおける基本的な期待です。
もしかしたらあなたはすでにそこに到達していて、このメモに首をかしげているかもしれません。その場合、あなたはすでにAIを思考パートナー、深い研究、批評家、家庭教師、ペアプログラミングとして使用しているのでしょう。
AIが何をするかについての企業用語はすごいですね。TJやBeganがAIをどのように使うかを見たことがありますか？彼らは感情的に操作します。AIを使うときには、誰もが感情操作を行っているものだと思っていました。実際には、AIは私たちをより社会病質的にするのではなく、逆にするためのものだと思っていました。思考パートナーというのが何なのか、正直よくわかりません。「パートナー」という言葉は使いすぎて、今では混乱してしまいます。
私は常に使っていますが、それでも表面をなでているだけだと感じています。これは私のキャリアの中で仕事のやり方に最も急速な変化をもたらしたものであり、私はそれに対する熱意を明確に示してきました。週次ビデオ、ポッドキャスト、タウンホール、昨年のサミットでAIについて話すのを聞いてきたでしょう。私はエージェントを使って自分のトークを作り、それについて発表しました。これは行動を促すもの、招待でした。
AIをいじってみて、これがすべてのレベルで重要だという懐疑論や混乱を払拭するよう、皆さんに呼びかけました。多くの人がその呼びかけに応え、そうした私たち全員がAIがスキルや技術を補強し、ギャップを埋めるために提供できる新しい能力とツールに完全に感嘆しています。
本当にそんなに素晴らしいのでしょうか？タワーで7日間、出ずっぱりでcursor AIと一緒にノンストップでプログラミングをして以来、何度も言っていますが、そのタブは素晴らしかったです。co-pilotよりもずっと優れていて、実際に素晴らしい体験でした。エージェントモードは嫌いでした。エージェントモードには興味がなく、エージェントアンディにはなりません。ただイライラさせられて、壁を殴りたくなりました。
確かに、エージェントモードが役立つような作業はしていませんでした。もしシェーダー作業をするなら、エージェントモードを使うことができるでしょう。それによって私のスキル範囲外の作業ができるからです。
ところで、このメールは間違いなくAIによって書かれたものです。あまりにも多くの高揚感が含まれていることからわかります。
今までに学んだことは、AIをうまく使うことはスキルであり、慎重に学ぶ必要があるということです。
本当にそうなのでしょうか？私はこの考え方にいつも驚かされています。「今すぐAIを使わないと取り残される」という意見と、「今日のAIは3年後のAIとは全く異なり、ずっと良くなる」という意見があります。どちらなのでしょうか？取り残されないためにAIを学ぶ必要があるのか、それとも1年後には完全に変わってしまうのでしょうか？
それはまるで、「将来のHaloゲームがすごく良くなるから、Nintendo 64の遊び方を学ぶ必要がある」と言っているようなものです。波の前を常に走り続ける必要があるとは思えません。これらのものを一度も使わなかった私が、cursorを使って1000行、2000行の変更をタブで打ち込めるようになりました。素晴らしいことです。
この議論には常に混乱しています。論理的に逆であるべきです。「あなたがそれを有用だと思わず、好きでないなら、それは大きく変わるだろうから、もっとうまく統合する方法や、どうすれば良いかを考えるべきだ」というのが筋が通っています。
それはただ他のすべてとあまりにも異なるのです。それをいじってみるという呼びかけは正しかったのですが、それはあまりにも提案の域を出ていました。今日ここで変えたいのはこれです。
また、ほとんどのツールとは異なり、AIは乗数として機能することも学びました。私たちは素晴らしい同僚と一緒に仕事ができて幸運です。以前は可能だと思われていたことの10倍もの貢献をする人たちです。
この会社について私が大好きなことであり、さらに驚くべきことは、初めてツール自体が10倍になったことです。これらの人々の多くが、反射的で素晴らしいAIの使用によって、以前なら取り組むことさえしなかったような途方もないタスクに取り組み、100倍もの仕事をこなすのを見てきました。
うわ、100倍ですか。考えてみてください。彼が主張しているのは、誰かが2日か3日半働いたとしたら、それはたった4年前の1年間のフルタイムに相当するということです。それは信じられない発言です。
タブは確かに私の生産性を向上させました。頭の中から考えをより速く取り出せるようになりましたが、多くのコードを消去してイライラさせられることもありました。純粋な乗数ではありませんでしたが、特にLuaに関しては間違いなく役立ちました。Luaについて何も知らない人のために、簡単に説明しましょう。
ゲームのために、クラスを作るたびにクラスとそのフィールドを設定しなければなりません。関数が引数を取らない場合は大きくなりませんが、例えばelementを見ると、多くの作業が必要なことがわかります。animate2のような関数を作るのは多くの作業、多くのタイピングが必要です。
cursorが素晴らしいのは、タイピングを始めるだけで、そのテンプレートのほとんどを提供してくれることです。これは真のテンプレートです。人々はテンプレートという言葉をよく使いますが、テンプレートが何であるかを理解していないと思います。また、あなたの仕事の90％がテンプレートなら、別の仕事を見つけた方がいいでしょう。自動化されてしまうかもしれません。
また、100倍というのは、1年間で100倍の仕事ができるなら、それは100年分の開発に相当します。人間が統計的に非常に長生きしたとしても、ひとつの人生に匹敵するのです。それはちょっと狂気じみています。
正直、これらの数字は好きではありません。もしShopifyで私がこれを書くとしたら、人々にAIを使用するよう説得するために、「20％速くなる」と言うでしょう。無料で20％速くなる方法があるなら、多くの人が興味を持つでしょう。誰かが100倍と言うと、私は「信じない」と思います。事実ではないと思います。でも20％と言われれば、「なるほど、それについてもっと知りたい」と思うでしょう。
何年も前のリーダーシップに関するメモで、私はショップファイを『不思議の国のアリス』の物語に基づいた「赤の女王のレース」と表現しました。じっとしているだけで走り続けなければなりません。年間20〜40％成長している会社では、毎年少なくともそれだけ改善しなければ、再資格を得ることさえできません。これは私自身にも、他の全員にも当てはまります。
これは大変なことのように聞こえますが、ツールの性質を考えると、もはや野心的とは思えません。また、これはまさに私たちのトップパフォーマーが望んでいると言う環境です。個人的な成長の旅にある人々に囲まれて一緒に学び、価値ある、意味のある、難しい問題に取り組むことは、まさにShopifyが提供するために作られた環境です。これは「常に学ぶ人になる」「変化を楽しむ」という中核的価値観に深く関連する機会であり、要件でもあります。
ちなみに面白いのは、AIを使えば使うほど、実際には学んでいないということです。実際、生産性のために学ぶことを避けているとも言えるでしょう。それが悪いトレードオフだとは言いませんが。
もし今、ゲームのために「カードを燃やす」というシェーダーを1つ作る必要があるなら、1つのプロンプトでそれを実現できれば、シェーダーを学ぶ必要はありません。それによって、必要なすべてを学ぶために1週間もかかるところを節約できます。ゲームを作りたいのであって、カードを作るのに1週間かけたくないからです。
しかし、その決断によって将来の問題を先送りしていることも認識する必要があります。いつかその問題に直面するでしょう。常に問題を先送りし続けることはできません。もし学ばなければ、LLMが生成できるものに制限されてしまいます。それがあなたの上限となります。なぜなら、意図的に「学習性無力感」に陥っているからです。
シェーダーを学ぶことで、可能性について考え始めるでしょう。学ぶことと生産性は同じではないと理解してほしいのです。それらは全く異なるものであり、一方を他方と呼ぶべきではありません。
AIを使わずに済ませようとすると、実質的に借金をしたことになります。なぜなら、もしそれが機能しなくなった場合、まずそれがどのように機能していたかを学び、必要な変更を加えるために借金を返さなければならないからです。
Ebian、わかっています。それは単に数学と、Cに似た何かに過ぎません。でも問題は、数学は難しく、学ぶのに時間がかかるということです。サイン波が常に難しく、サイン波に色を加えるとさらに混乱します。
これらは単なる野心的なフレーズではなく、世界クラスのチームの一員であることに伴う基本的な期待です。これは私たち創業者が望んだことであり、構築したものです。
実際、この文章の一部には同意します。以前の会社の特定の部署で働いていたとき、挑戦に興奮しました。それが私に何かをしたいという気持ちにさせてくれました。意欲や興奮のない会社で働くのは、本当に最悪です。非常に落胆させられます。どちらの側に立ちたいか選ぶ必要があります。私は「難しい問題に取り組み、大きなことを解決しよう」という側が好きです。そのような呼びかけが好きで、一般的に彼の言っていることの多くに同意します。ただ、メインコースには同意できませんが、サイドディッシュは好きですね。
つまり、AIを効果的に使用することは、今やShopifyの全員に対する基本的な期待となりました。これは興味深いですね。今日ではあらゆる分野のツールであり、その重要性はますます高まるでしょう。率直に言って、このスキルを学ぶことを避けることは可能だとは思えません。AIをあなたの技術に適用することで、挑戦していただきたいですが、正直に言って、これがうまくいくとは思えません。今日も、明日も確実にそうです。停滞は、ゆっくりとした失敗です。登っていなければ、滑り落ちています。
シェーダーの例に戻りますが、ハードスキルを素早い回答と引き換えにすることで、文字通り停滞しています。停滞の他にどんな定義があるのかわかりませんが、これが最も真実のように思えます。AIに完全に依存すると、ハードスキルに多くの停滞を感じることは確かです。そして、ハードスキルを長期間犠牲にすると、小さな決断を下すのが苦手になるでしょう。
AIはGSDプロトタイプフェーズの一部でなければなりません。GSDプロジェクトのプロトタイプフェーズは、AI探索によって支配されるべきです。プロトタイプは学習と情報作成のためのものであり、AIはこのプロセスを劇的に加速します。以前よりも短時間で、他のチームメイトが見て、使用して、考えることができるものを作成することを学ぶことができます。
そうですね、これは確かです。今作っているタワーゲームで学んだことの一つは、タワーディフェンス用のカードの設定がいかに非効果的かということでした。これで遊んでみて、「ここで何か違うことをする必要がある」と気づきました。だからこの発言には大いに同意します。プロトタイプを早く出せれば出すほど良いです。それが実際に役立つかどうかを発見できるからです。
特に複雑なユーザーインタラクションの状況では、いくつかのバージョンが必要な場合があるので、なぜ彼らがこれを推進しているのかは理解できます。これは悪いアイデアではありません。実際にワンショットでできるか、比較的少ない作業で捨てられるなら。ただし、ほとんどの企業プロジェクトのように、プロトタイプから製品に移行する場合は、ひどいコードを書いたことで苦労することになるでしょう。そして能力がないのに、それに対処しなければならなくなります。
能力があることは楽しいですよね？自分が何をしているかを知っていることは楽しいです。常に他の誰かが書いた、理解し推論するのが非常に難しいコードを見続けるのは、あまり楽しくありません。
私たちは、パフォーマンスとピアレビューの質問票にAI使用に関する質問を追加します。AIをうまく使用することを学ぶのは明白ではないスキルです。
カオスオーブに紹介されるのが待ちきれないですね。私の感覚では、多くの人がプロンプトを書いても理想的なものがすぐに返ってこないと諦めてしまいます。プロンプトの方法やコンテキストの読み込み方を学ぶことは重要であり、ピアからフィードバックを得ることは価値があるでしょう。
正直言って、AIではそれが最も価値のないことだと思います。TJの「AIの支配者が来たとき、彼らは現在のAIを軽蔑した彼を誇りに思うだろう」という意見に同意します。なぜなら、2年後のcursorを想像してみてください。より良いコーディングモデルがどうなるか想像してみてください。もしかしたら統計的に良くなるかもしれません。実際に感覚が良くなるかもしれません。コンテキストを自動で取得してくれるものができるでしょう。ならば、なぜすべてを手動で行う必要があるのでしょうか？コンテキストを切り貼りすることで価値ある学びが得られるとは思いません。
私はまだMCPを購入していませんし、MCPが何なのかもわかりません。この時点で聞くのが怖いくらいです。MCPはクレジットを使う素晴らしい方法に聞こえます。
学習は自己主導的ですが、学んだことを共有してください。可能な限り最先端のAIツールにアクセスできます。chatshopify.ioがあり、開発者はcopilot、cursor、cloud codeなどすべて事前に設定済みで使用できます。チームとして一緒に学び、適応していきます。新しいAI機能の実験をしながら、お互いに勝利や敗北を共有し、月次ビジネスレビューや製品開発サイクルでAI統合に時間を割きます。
SlackとVaultには、revenue AIのユースケースやAIセンタウロスなど、人々が開発したプロンプトを共有する場がたくさんあります。
プロンプトを共有することについては、そんな感じです。「お前、最近プロンプト共有してるだろ」と言われるのはなんだか面白いですね。「君のプロンプトはすごく良いよ、プロンプトを書いてくれない？」というのも好きです。
さらに好きなのは、製品が死んで人々が解決できず、代わりに「正直、今はちょっと創造力が枯渇しているから、良い睡眠を取って明日戻ってきて、また明日プロンプトするよ。心配しないで、明日もっとプロンプトするから」と言うことです。
もっと人員やリソースを求める前に、チームはなぜAIを使ってやりたいことができないのかを示さなければなりません。「自律型AIエージェントがすでにチームの一員だったとしたら、この領域はどのように見えるでしょうか？」この質問は本当に楽しいディスカッションやプロジェクトにつながる可能性があります。
Devonのような自律型エージェントがあればいいのにと思います。コードを書いていない人からの意見のように聞こえます。彼らは自分たちが下している決断に気づいていません。AIが常にやることは、目の前の問題を解決することです。それは本当に良いことです。統計的に正しい解決策を生成しますが、しばしば周囲のコンテキストの多くを見逃します。
そのため、コード全体で何度も何度も距離計算が繰り返されることになります。それが悪いからではなく、それが解決策だからです。距離を計算したいなら、古いa²＋b²のビジネスをやって、それからルートを取れば、距離が得られます。
そのプロンプトについて本当に興味があります。私のはすべて退屈なものですが、それを誰かに説明するのは本当に難しいです。また、これがどこに向かっているのかというと、これが真の「AIが労働力を削減する」という話だと思います。まだ確信はありません。1週間Vieコーディングを集中的に使った後、コードの品質に驚いています。
すでにいくつかのDevonプロジェクトを完全に行っています。DMCAプロンプト！そのプロンプトは商標登録しました！それは私のプロンプトです！私はプロンプト職人です！
全員とは全員を意味します。これは私と経営陣を含む私たち全員に適用されます。前進する道として、AIはShopify、私たちの仕事、そして私たちの生活の残りの部分を完全に変えるでしょう。私たちはこれに全力で取り組んでいます。この前例のない変化の一部となるには、ここにいるよりも良い場所は考えられません。ただ最前列の席に座るだけでなく、全社を挙げて学び、共に物事を前進させている環境に囲まれています。
確かに、AIは私たちの生活方法の多くを変えるでしょう。いつか私のお気に入りのAIの物、洗濯ロボットができるかもしれません。それだけが欲しいです。洗濯物をたたんでほしいだけです。洗濯物が自分でたたまれるようにしてください。それだけでいいんです。
ホットな意見があります。明らかにAIはソフトウェア開発から二度と離れることはないでしょう。それが起こる可能性はありません。「エキスパートビギナー」さえも存在しない世界に入り、それは異なる世界かもしれません。人々は完全に無能となり、単に誰かの思考ではなく他の何かを使用するエディタだけを使って物事を構築する世界です。とても暗い見方ですが、難しいことをするよう人々を説得する方法は他にないでしょう。
例えば、「ML（機械学習）を学んでいるけど、最も理想的なロードマップは何？」という質問が来ることがあります。それは最良の方法ではないかもしれません。「これを構築するのにどれくらい時間がかかる？」という質問も。学習プロセスがないんです。
このチャンネルの最大の目的の一つは、人々にプログラミングが上手になるよう動機付けることでした。単に何かを作れるというだけでなく、誇りを持って何かを作り、何かを再設計し、何かを素晴らしいものにしようとすることです。そして、それを拡張して先に進むことができることです。
しかし、プログラミングの側面に興味を持たない人がどんどん増えているのを見ています。彼らはLLMの進歩に自分のスキルを結びつけていますが、その進歩がどうなるのか私にはわかりません。もしかしたら、永遠にジュニアのままでコードを量産し、プロジェクト全体が巨大な混乱になるかもしれません。わかりません。
結局のところ、AIがこれほど注目を集めている本当の理由は、それで大金を稼げることを知っている企業があるからです。それだけです。あなたが何も知らないことなんて気にしません。あなたがプログラミングできるかどうかなんて気にしません。ただ物事を行えるなら、それだけでいいのです。それが彼らの関心事のすべてであり、それを忘れないでください。企業は人間ではなく、より多くのお金を稼ぐためのチェックリストに過ぎません。
速い生産性は会社にとって良いことです。彼らは常に可能な限り最速の0から60を目指します。それはソフトウェアにとって必ずしも良いことではなく、これから先にそれを多く感じることになると思います。多くの粗悪なソフトウェアが出てくるでしょう。常に壊れるものに遭遇するでしょう。本当にイライラするソフトウェアの世界に入ろうとしています。
今日もそうですが、もっと悪くなると思います。Twitterを使うと、99％の時間は何も壊れず、何も問題が起きません。たまに何かが壊れることがありますが、それはまれなことです。平均的なことではありません。これからはそれをもっと感じることになると思います。
「もしプロンプトができてソフトウェアを構築できるなら、あなたはソフトウェアエンジニアですか？」という質問に答えると、いいえ、違います。まず、ソフトウェアエンジニアは実在しません。私たちはエンジニアではありません。そして、プログラミングができません。インターネットがないとプログラムできず、何かを自分で書けないなら、まだわかっていないのです。
かなり遠くまで行けるのは良いスタートです。それが何かを成し遂げたという証です。プロンプトが上手なのは幻想であり、実際に開発できるスキルではないと思います。他の誰と同じように、LLMにジャンクを大量に生成させることができます。
そこには少しのスキルがあります。質問する方法や、コンテキストを設定する方法などがあります。LLMをより良く使う方法と悪い方法があります。ゼロではないと言っています。確かにスキルはありますが、開発するスキルは大きく異なります。
2011年から2013年頃、JavaScriptの各行が実際に最速であることを確認するスキルを持っていました。それが仕事でした。でも今では、そのスキルは完全に無価値です。インタープリターがとても良くなり、JITコンパイルが行われ、物事がはるかに速くなっているため、それはほとんど問題にならなくなりました。
Vieコーダープログラマーを呼ぶのは、AIアーティストを呼ぶようなものです。AIでアートを作る人をアーティストと呼びますか？一部の人はそうするかもしれませんが、多くの人はそうしないでしょう。なぜなら、実際には何も作っていないからです。美しいと思うものを探しているだけで、「これは良い」と言っているだけです。Google翻訳を使う人を翻訳者とは呼ばないでしょう。私もそう思います。
とにかく、これらはすべて感情的なものですが、結局のところ、cursor tabは生産性に本当の利点をもたらす可能性があることを認識しています。特にLuaのようなものを使用する場合、頭の中にあるものをより速く生成できます。それが良い方法かもしれません。わかりません。もう一度試してみようと思います。VS Codeを嫌わないように設定し、もう一度トライしてタブを好きになれるか試してみます。もしそうなれば、考え方を変え、「タブは良い」という結論に至る方法を考えます。
ライブ配信で何度か例えを話しました。ビデオではまだ話していないかもしれませんが、一般的にこのように考えています。このアクセスはエラーで、このアクセスは時間です。プロンプトを出し、コードを求め、目の前の何かを解決するために時間的に非常に近いものを求めているなら、一般的にエラーは非常に低いです。しかし、より多くのものを必要とし、より多くのものが出てくることを求めるにつれて、エラーが増えていくと思います。なぜなら、それをコントロールすることができないからです。
私はまだ99.9％コントロールしていて、さらに20％のタイピング速度ボーナスを得ています。だから今は1分間に170から200単語のペースでプログラミングしています。本当にコードを生成していますが、それでも私がすべての処理を行っています。それが私を幸せにするんです。ここで私は「これによって生産性が向上するかもしれない」と思います。実際にこれを使えるし、好きになれるかもしれません。私がまだすべてを行っているからです。
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