Pendiri Claude Code Mengungkap Prediksi Terbaru: Divisi Kerja Tim Dirombak di Era AI, "Lima Tipe Orang" Ini Paling Dibutuhkan

marsbit2026-06-30 tarihinde yayınlandı2026-06-30 tarihinde güncellendi

Özet

Dengan maraknya Agent Coding yang membentuk ulang industri perangkat lunak, perubahan tidak hanya terjadi pada peran "insinyur" tradisional. Boris Cherny, pemimpin tim Claude Code di Anthropic, mengamati bahwa fungsi teknik, produk, desain, dan ilmu data semakin menyatu. Dia mengusulkan lima peran baru berbasis pola perilaku, tidak terikat pada jabatan tradisional: 1. **The Prototyper (Pembuat Prototipe):** Menghasilkan banyak ide dan konsep baru, fokus pada kuantitas dan disruptif. 2. **The Builder (Pembangun):** Mengubah prototipe kasar menjadi produk atau infrastruktur yang siap produksi dan dapat diskalakan. 3. **The Sweeper (Pembersih):** Menyederhanakan antarmuka, mengatur ulang kode, dan menghapus fitur berlebihan untuk meningkatkan kinerja dan kemampuan pemeliharaan. 4. **The Growth (Pertumbuhan):** Mengiterasi produk yang sudah jadi agar lebih dekat dengan pasar, meningkatkan retensi pengguna, dan mengubahnya dari "dapat digunakan" menjadi "diperlukan". 5. **The Maintainer (Pemelihara):** Memastikan keamanan, keandalan, efisiensi, dan ketahanan sistem yang matang dalam jangka panjang. Peran-peran ini tidak eksklusif. Satu orang dapat merangkul beberapa peran (misalnya, 1+3 atau 2+3) yang berubah sesuai tahap produk atau proyek. Tim yang sehat membutuhkan kombinasi peran yang berbeda bergantung pada kematangan produk: produk baru membutuhkan peran 1,2,3; produk yang sedang tumbuh membutuhkan 2,3,4 dengan beberapa 5; produk matang membutuhkan 3,4,5 dengan beberap...

Dalam situasi di mana Agent Coding tengah booming dan membentuk ulang industri perangkat lunak, dunia industri tampaknya telah mulai menerima fakta yang tak terbantahkan bahwa "insinyur" telah berubah. Namun kenyataannya, yang berubah mungkin bukan hanya posisi "insinyur" saja, perubahan yang lebih mendalam sedang terjadi secara diam-diam di balik struktur organisasi tim...

Baru-baru ini, Boris Cherny, kepala tim Claude Code di Anthropic, mengajukan sebuah pengamatan yang menarik di X.

Dia mencatat, seiring dengan semakin menyatunya fungsi-fungsi seperti teknik, produk, desain, dan ilmu data, dia terus berpikir, ke arah seperti apa peran-peran ini akan berkembang di masa depan? Mengambil tim Claude Code sebagai contoh, "label jabatan" tradisional di dalam tim sedang dihapus secara total, digantikan oleh 5 jenis peran baru "tanpa ikatan" yang didasarkan pada pola perilaku: Prototyper (Si Pembuat Purwarupa), Builder (Si Pembangun), Sweeper (Si Pembersih), Growth (Si Pertumbuhan), Maintainer (Si Pemelihara).

Prototyper (Si Pembuat Purwarupa): Bertanggung jawab utama untuk mengajukan ide-ide baru, terus menghasilkan banyak kreativitas, di mana sebagian besar pada akhirnya tidak akan diluncurkan. Dengan kata lain, mereka mengejar kuantitas dan sifat disruptif dari ide-ide, tanpa terjebak apakah setiap ide harus direalisasikan.

Builder (Si Pembangun): Bertangg jawab utama untuk mengubah ide-ide yang tersebar atau purwarupa kasar, dengan cepat menjadi produk atau infrastruktur berkinerja tinggi yang benar-benar dapat digunakan di lingkungan produksi dan dihadapan banyak pengguna. Singkatnya, mereka bertanggung jawab menyelesaikan lompatan sulit dari 0.1 ke 1.

Sweeper (Si Pembersih): Bertanggung jawab utama untuk "melakukan pengurangan". Efek samping paling menakutkan di era AI adalah pembengkakan kode dan fungsi yang berlebihan. Tugas Sweeper adalah membersihkan, menyederhanakan antarmuka pengguna, menyederhanakan, merefaktor kode dan arsitektur sistem yang berantakan, menghapus fungsi-fungsi berlebihan yang tidak perlu, untuk mendapatkan kinerja dan kemudahan pemeliharaan sistem yang tinggi.

Growth (Si Pertumbuhan): Mengambil alih produk yang sudah terbentuk dan dibangun. Saat produk memasuki pasar, Growth bertanggung jawab untuk iterasi berkelanjutan dengan langkah-langkah kecil dan cepat, harus peduli: Bagaimana agar produk lebih dekat dengan pasar? Bagaimana membuat pengguna lebih ingin bertahan? Bagaimana membuat produk dari "bisa digunakan" menjadi "dibutuhkan". Namun, peran ini tidak setara dengan operasi pertumbuhan tradisional, melainkan lebih mendekati kombinasi kemampuan produk, data, pemahaman pengguna, dan eksperimen.

Maintainer (Si Pemelihara): Bertanggung jawab atas operasional jangka panjang dari sistem yang sudah matang. Mereka belum tentu terlibat dalam mengejar fitur baru yang cemerlang, tetapi sangat memperhatikan keamanan, keandalan, efisiensi operasional yang ekstrem, dan ketahanan sistem, memastikan layanan tetap stabil seperti batu karang dalam kondisi lalu lintas ekstrem apa pun.

Namun perlu diperhatikan, kelima peran ini tidak sesuai dengan jabatan tradisional. Artinya, mereka tidak seperti dalam manajemen organisasi tradisional, di mana peran seseorang tetap pada gelar jabatannya.

Boris Cherny percaya, banyak orang mungkin menjangkau dua peran, bahkan terkadang menjangkau tiga peran.

"Saya juga menyadari bahwa peran-peran ini tidak benar-benar terikat pada jabatan spesifik. Misalnya, di dalam Anthropic, beberapa desainer lebih sesuai dengan tipe 1, beberapa lebih sesuai dengan tipe 2, dan beberapa lebih sesuai dengan tipe 3; begitu pula dengan insinyur, manajer produk, ilmuwan data."

Ini berarti, dalam tim yang diperkuat AI yang efisien, banyak anggota bukan lagi "sekrup tunggal". Seorang desainer bisa menjadi Prototyper, juga bisa menjadi Sweeper; seorang insinyur bisa menjadi Builder, juga bisa menjadi Maintainer; seorang manajer produk bisa mengambil peran Growth, juga bisa menjadi Prototyper; seorang ilmuwan data mungkin tidak hanya melakukan analisis, tetapi juga bisa langsung terlibat dalam pertumbuhan produk dan optimisasi sistem...

Dengan kata lain, cara tim melihat seseorang di masa depan mungkin akan berubah. Pertanyaan di masa lalu mungkin terutama "Anda di posisi apa"? Sedangkan di masa depan atau sekarang sedang berubah menjadi "Anda dapat mendorong tahap mana dalam siklus hidup produk"?

Boris Cherny menganalisis, cara kombinasi peran yang dibutuhkan oleh tim yang sehat ini tergantung pada tahap di mana produk berada:

Sebuah produk yang benar-benar baru, belum menemukan kesesuaian dengan pasar, membutuhkan orang yang ahli dalam peran tipe 1, 2, 3;

Sebuah produk yang sedang tumbuh, telah menemukan kesesuaian dengan pasar, membutuhkan peran tipe 2, 3, 4, dan dilengkapi dengan beberapa peran tipe 5;

Sebuah produk yang sudah memiliki kesesuaian pasar yang kuat, membutuhkan peran tipe 3, 4, 5, dan mempertahankan beberapa peran tipe 2.

"Mungkin peran produk di masa depan akan lebih seperti ini, bukan pembagian jabatan berdasarkan bidang keahlian seperti saat ini."

Dan begitu postingan ini diterbitkan, segera menimbulkan diskusi hangat di antara netizen, mayoritas menyetujui.

"Ini sangat sesuai dengan keadaan kerja orang yang sebenarnya. Di beberapa proyek, saya benar-benar kombinasi 1+3, dan di proyek lain, saya hampir murni 4. Nama jabatan tidak pernah benar-benar merangkum ini."

Seorang ilmuwan data juga "memberi kesaksian", mengatakan bahwa sebagai ilmuwan data, dia sering menemukan dirinya melakukan pekerjaan tipe Sweeper, sambil membangun produk dengan selera ilmu data. "Jadi, apakah ini berarti saya tipe 2+3?"

Netizen Kun Chen@kunchenguid mengatakan, merasakan hal yang sama. Dia mengatakan bahwa dirinya selalu tidak terlalu suka mendefinisikan "prototipe peran" ini, karena orang mudah melihatnya dan berpikir: "Oh, ternyata inilah saya", lalu berhenti merefleksikan diri. Sedangkan dalam kenyataannya, "Peran seseorang seringkali perlu berubah bersama proyek."

Dia memberi contoh, misalnya saat memulai proyek baru, dia biasanya akan menjadi Prototyper dan Builder; tetapi dengan cepat, ketika hal-hal yang kasar dan tidak sempurna mulai menjadi hambatan, dia akan berubah menjadi Sweeper. Dan seiring proyek semakin matang, dia akan beralih ke Growth dan Maintainer... "Jika saya membatasi diri pada satu peran tertentu, maka saat proyek mencapai tahap tertentu, saya harus melepaskannya."

Dan realitas lainnya adalah, sekarang orang semakin sering mengerjakan banyak proyek secara bersamaan, yang menuntut orang dapat memainkan peran berbeda di proyek yang berbeda. "Mengelompokkan diri ke dalam prototipe tetap tertentu, seringkali membatasi seseorang untuk memperluas ambisi."

Jadi sarannya adalah: Tetap fleksibel, fokus pada hal terpenting yang dibutuhkan untuk mencapai tujuan, jangan terlalu memikirkan batasan peran. Karena batasan ini hanya akan terus kabur seiring waktu.

Boris Cherny menanggapi hal ini, ini benar-benar sesuai dengan perasaannya: "Sepenuhnya setuju. Peran seringkali terus berubah seiring waktu dan tahap proyek."

Ada juga netizen yang menyatakan keraguan, "Mengingat masalah AI menulis kode pada dasarnya sudah terpecahkan, mengapa masih membutuhkan peran seperti Builder dan Sweeper? Tidakkah kita bisa langsung meminta Claude untuk menjalankan siklus berulang?"

Menanggapi hal ini, penjelasan Boris Cherny adalah, Claude dapat membantu menyelesaikan hal-hal ini dalam berbagai tingkat, dan akan semakin kuat seiring waktu. Dan saat ini, Claude hari ini sudah cukup baik dalam menangani dua jenis pekerjaan Sweeper dan Builder.

Lalu bagaimana dengan Anda, bagaimana melihat perubahan peran jabatan ini? Selamat berkomentar dan berdiskusi di kolom komentar!

Referensi link:

https://x.com/bcherny/status/2071379474277613732

https://x.com/kunchenguid/status/2071382977628795289

Artikel ini berasal dari akun WeChat publik "Machine Heart" (ID:almosthuman2014), penulis: yang memperhatikan AI

Trend Kriptolar

İlgili Sorular

QMenurut Boris Cherny, apa saja lima peran 'non-label' baru yang muncul dalam tim yang diubah oleh AI, dan apa fokus utama masing-masing?

ALima peran tersebut adalah: 1) The Prototyper (Prototiper): fokus menghasilkan banyak ide dan konsep baru, tidak semua harus diluncurkan. 2) The Builder (Pembangun): mengubah prototipe kasar menjadi produk atau infrastruktur yang siap produksi. 3) The Sweeper (Pembersih): menyederhanakan antarmuka, kode, dan arsitektur, menghapus redundansi untuk kinerja dan pemeliharaan yang lebih baik. 4) The Growth (Pendorong Pertumbuhan): mengiterasi produk yang sudah jadi untuk mendekatkannya ke pasar dan meningkatkan retensi pengguna. 5) The Maintainer (Pemelihara): memastikan keamanan, keandalan, efisiensi, dan ketahanan sistem yang matang.

QBagaimana Boris Cherny menjelaskan bahwa peran-peran baru ini berbeda dari jabatan atau posisi tradisional dalam sebuah tim?

ABoris Cherny menjelaskan bahwa kelima peran ini tidak terikat pada jabatan tradisional seperti insinyur, manajer produk, atau desainer. Seseorang dapat menjalani beberapa peran sekaligus (misalnya, seorang desainer bisa menjadi Prototyper dan Sweeper), dan peran seseorang dapat berubah sesuai dengan tahap produk atau proyek yang sedang dikerjakan.

QMenurut analisis Boris Cherny, bagaimana komposisi peran yang dibutuhkan oleh sebuah tim yang sehat berubah sesuai dengan tahapan produk?

AKomposisinya bergantung pada tahap produk: 1) Produk baru yang belum menemukan product-market fit membutuhkan orang yang ahli dalam peran Prototyper, Builder, dan Sweeper. 2) Produk yang sedang tumbuh dan telah menemukan product-market fit membutuhkan Builder, Sweeper, Growth, dengan beberapa Maintainer. 3) Produk yang sudah memiliki product-market fit kuat membutuhkan Sweeper, Growth, dan Maintainer, dengan tetap mempertahankan beberapa Builder.

QApa tanggapan dan contoh nyata dari seorang ilmuwan data yang dikutip dalam artikel terkait dengan peran-peran baru ini?

ASeorang ilmuwan data yang dikutip mengatakan bahwa dia sering menemukan diri melakukan pekerjaan seperti Sweeper (membersihkan dan menyederhanakan), sambil juga membangun produk dengan pendekatan khas ilmu data. Dia bertanya-tanya apakah ini menjadikannya kombinasi peran Builder dan Sweeper (tipe 2+3).

QBagaimana Boris Cherny menanggapi keraguan bahwa AI (seperti Claude) dapat sepenuhnya menggantikan peran seperti Builder dan Sweeper?

ABoris Cherny menjawab bahwa Claude memang dapat membantu dalam berbagai tingkat untuk semua peran tersebut dan kemampuannya akan terus meningkat. Saat ini, Claude sudah cukup baik dalam membantu tugas-tugas peran Sweeper dan Builder, tetapi peran manusia tetap diperlukan dalam ekosistem tim yang diubah oleh AI.

İlgili Okumalar

You Use Claude and Codex Every Day, but Meta Has Restricted Internal Use

In May, Meta imposed internal restrictions on its engineers regarding the use of Claude Code and Codex, two widely used AI programming tools. Despite being a major client, Meta's guidelines, still in effect, prohibit these external models from being used for specific tasks to prevent potential "escalations with partners." The core concern is "distillation"—the risk that outputs from Claude or Codex could inadvertently contaminate the training data and evaluation processes for Meta's in-house AI coding assistant, MetaCode. If MetaCode is trained or evaluated using data generated by these external models, it risks learning their capabilities rather than developing its own, blurring the line of intellectual origin. The restrictions are precise: engineers cannot use the external models to generate test questions, debug source code, or suggest test cases. AI-generated content is also barred from environments accessible to MetaCode. However, AI can still assist with peripheral tasks like workflow setup and code organization, provided all outputs are manually reviewed. This caution reflects a broader industry dilemma. While distillation is a common technique, using a competitor's model output for training raises legal and ethical questions about the ownership of derived capabilities. Contractual terms from companies like OpenAI and Anthropic explicitly forbid using their outputs to build competing products, putting enforcement power in the hands of rivals. The move is also financially motivated, as Meta seeks to reduce its hefty internal AI spending, estimated in the billions this year. Meta's policy illustrates the delicate balance companies must strike: leveraging powerful external AI tools while safeguarding the integrity and independence of their own AI development. As AI systems increasingly help build other AIs, distinguishing the origin of capabilities becomes a fundamental challenge for the entire industry.

marsbit2 saat önce

You Use Claude and Codex Every Day, but Meta Has Restricted Internal Use

marsbit2 saat önce

Why Do We Need an AI Content Perspective Today?

The article "Why Do We Need an AI Content Perspective Today?" explores the complex and often contentious integration of AI into the cultural and creative industries, particularly film and television. It begins with the cancellation of Amazon's AI-generated animation "Punky Duck," highlighting the ethical debates surrounding AI content. AI's rapid advancement is transforming video production, enabling cost-effective, full-length AI films (e.g., "RAPHAEL," "Dreams of Violets") while sparking industry resistance over issues like "synthetic actors." The core debate has shifted from whether to use AI to how to use it responsibly. The article analyzes why AI's entry into film is uniquely unsettling. It distinguishes between "cultural fast food" (short-form, fast-paced content like micro-dramas) and "cultural main courses" (traditional, long-form film/TV). AI currently excels at the former, matching its fragmented narratives, shallow emotional needs, and free-to-consumer models. However, venturing into the latter challenges the human-centric essence of storytelling—creativity, emotional depth, and the unique value of human labor and experience. While AI can generate massive volumes of content and lower costs, it risks devaluing human creativity, leading to homogenized output, and creating unfair competition through potential intellectual property infringement. Its efficiency also amplifies content safety risks, making preemptive governance crucial. To counter these risks, the article proposes establishing clear boundaries guided by a human-centered AI content perspective. It outlines four principles: 1) Amplify, rather than displace, human creative space; 2) Respect and protect human creative output; 3) Ensure human creative control and responsibility remain paramount; and 4) Guarantee transparency and traceability in AI creation. The conclusion emphasizes that humans must act as the "helmsmen" of technology, steering AI development to enhance, not replace, the core human values at the heart of cultural expression.

marsbit2 saat önce

Why Do We Need an AI Content Perspective Today?

marsbit2 saat önce

İşlemler

Spot

Popüler Makaleler

$S$ Nedir

SPERO'yu Anlamak: Kapsamlı Bir Genel Bakış SPERO'ya Giriş İnovasyonun manzarası gelişmeye devam ederken, web3 teknolojilerinin ve kripto para projelerinin ortaya çıkışı dijital geleceği şekillendirmede önemli bir rol oynamaktadır. Bu dinamik alanda dikkat çeken projelerden biri SPERO, $$s$$ olarak adlandırılmaktadır. Bu makale, SPERO hakkında ayrıntılı bilgi toplamak ve sunmak amacıyla, meraklılar ve yatırımcıların web3 ve kripto alanlarındaki temellerini, hedeflerini ve yeniliklerini anlamalarına yardımcı olmayı amaçlamaktadır. SPERO,$$s$$ Nedir? SPERO,$$s$$, kripto alanında merkeziyetsizlik ve blok zinciri teknolojisi ilkelerini kullanarak etkileşimi, faydayı ve finansal kapsayıcılığı teşvik eden bir ekosistem yaratmayı amaçlayan benzersiz bir projedir. Proje, kullanıcıların yenilikçi finansal çözümler ve hizmetler sunarak eşler arası etkileşimleri yeni yollarla kolaylaştırmayı hedeflemektedir. SPERO,$$s$$'nin temel amacı, bireyleri güçlendirmek ve kripto para alanındaki kullanıcı deneyimini artıran araçlar ve platformlar sağlamaktır. Bu, daha esnek işlem yöntemlerini mümkün kılmayı, topluluk odaklı girişimleri teşvik etmeyi ve merkeziyetsiz uygulamalar (dApp'ler) aracılığıyla finansal fırsatlar yaratmayı içermektedir. SPERO,$$s$$'nin temel vizyonu kapsayıcılık etrafında dönmekte olup, geleneksel finansal sistemlerdeki boşlukları kapatmayı ve blok zinciri teknolojisinin faydalarından yararlanmayı hedeflemektedir. SPERO,$$s$$'nin Yaratıcısı Kimdir? SPERO,$$s$$'nin yaratıcısının kimliği bir miktar belirsizdir, çünkü kurucusu(ları) hakkında ayrıntılı arka plan bilgisi sağlayan sınırlı kamuya açık kaynaklar bulunmaktadır. Bu şeffaflık eksikliği, projenin merkeziyetsizlik taahhüdünden kaynaklanabilir—birçok web3 projesinin paylaştığı bir etik anlayışı, bireysel tanınmanın yerine kolektif katkıları önceliklendirmektedir. Topluluk ve onun kolektif hedefleri etrafında tartışmaları merkezileştirerek, SPERO,$$s$$, belirli bireyleri öne çıkarmadan güçlendirme özünü taşımaktadır. Bu nedenle, SPERO'nun etik anlayışını ve misyonunu anlamak, tek bir yaratıcının kimliğini belirlemekten daha önemlidir. SPERO,$$s$$'nin Yatırımcıları Kimlerdir? SPERO,$$s$$, kripto sektöründe yeniliği teşvik etmeye adanmış girişim sermayedarlarından melek yatırımcılara kadar çeşitli yatırımcılar tarafından desteklenmektedir. Bu yatırımcıların odak noktası genellikle SPERO'nun misyonuyla uyumlu olup, toplumsal teknolojik ilerlemeyi, finansal kapsayıcılığı ve merkeziyetsiz yönetimi vaat eden projeleri önceliklendirmektedir. Bu yatırımcı temelleri, yalnızca yenilikçi ürünler sunan projelere değil, aynı zamanda blok zinciri topluluğuna ve ekosistemlerine olumlu katkılarda bulunan projelere de ilgi duymaktadır. Bu yatırımcıların desteği, SPERO,$$s$$'yi hızla gelişen kripto projeleri alanında dikkate değer bir rakip haline getirmektedir. SPERO,$$s$$ Nasıl Çalışır? SPERO,$$s$$, onu geleneksel kripto para projelerinden ayıran çok yönlü bir çerçeve kullanmaktadır. İşte benzersizliğini ve yeniliğini vurgulayan bazı temel özellikler: Merkeziyetsiz Yönetim: SPERO,$$s$$, kullanıcıların projenin geleceğiyle ilgili karar alma süreçlerine aktif olarak katılmalarını sağlayan merkeziyetsiz yönetim modellerini entegre etmektedir. Bu yaklaşım, topluluk üyeleri arasında sahiplik ve hesap verebilirlik duygusunu teşvik etmektedir. Token Kullanımı: SPERO,$$s$$, ekosistem içinde çeşitli işlevler sunmak üzere tasarlanmış kendi kripto para token'ını kullanmaktadır. Bu token'lar, işlemleri, ödülleri ve platformda sunulan hizmetlerin kolaylaştırılmasını sağlayarak genel etkileşimi ve faydayı artırmaktadır. Katmanlı Mimari: SPERO,$$s$$'nin teknik mimarisi, modülerlik ve ölçeklenebilirliği destekleyerek projenin evrimi sırasında ek özelliklerin ve uygulamaların sorunsuz bir şekilde entegrasyonuna olanak tanımaktadır. Bu uyum sağlama yeteneği, sürekli değişen kripto manzarasında geçerliliği sürdürmek için hayati öneme sahiptir. Topluluk Katılımı: Proje, işbirliği ve geri bildirim teşvik eden mekanizmalar kullanarak topluluk odaklı girişimlere vurgu yapmaktadır. Güçlü bir topluluk oluşturarak, SPERO,$$s$$, kullanıcı ihtiyaçlarını daha iyi karşılayabilir ve piyasa trendlerine uyum sağlayabilir. Kapsayıcılığa Odaklanma: Düşük işlem ücretleri ve kullanıcı dostu arayüzler sunarak, SPERO,$$s$$, daha önce kripto alanında yer almamış bireyler de dahil olmak üzere çeşitli bir kullanıcı tabanını çekmeyi hedeflemektedir. Bu kapsayıcılık taahhüdü, erişilebilirlik yoluyla güçlendirme misyonuyla uyumludur. SPERO,$$s$$ Zaman Çizelgesi Bir projenin tarihini anlamak, gelişim yolculuğu ve kilometre taşları hakkında kritik bilgiler sağlar. Aşağıda, SPERO,$$s$$'nin evriminde önemli olayları haritalayan önerilen bir zaman çizelgesi bulunmaktadır: Kavram Geliştirme ve Fikir Aşaması: SPERO,$$s$$'nin temelini oluşturan ilk fikirler, blok zinciri endüstrisindeki merkeziyetsizlik ve topluluk odaklılık ilkeleriyle yakından uyumlu olarak geliştirildi. Proje Beyaz Kağıdının Yayınlanması: Kavramsal aşamayı takiben, SPERO,$$s$$'nin vizyonunu, hedeflerini ve teknolojik altyapısını ayrıntılı bir şekilde açıklayan kapsamlı bir beyaz kağıt yayımlandı ve topluluk ilgisini ve geri bildirimini toplamak amacıyla sunuldu. Topluluk Oluşturma ve Erken Katılımlar: Projenin hedefleri etrafında tartışmalar yürüterek destek toplamak ve erken benimseyenler ile potansiyel yatırımcılar için bir topluluk oluşturmak amacıyla aktif iletişim çabaları gerçekleştirildi. Token Üretim Etkinliği: SPERO,$$s$$, yerel token'larını erken destekçilere dağıtmak ve ekosistem içinde başlangıç likiditesini sağlamak amacıyla bir token üretim etkinliği (TGE) gerçekleştirdi. İlk dApp'in Yayınlanması: SPERO,$$s$$ ile ilişkili ilk merkeziyetsiz uygulama (dApp) faaliyete geçti ve kullanıcıların platformun temel işlevleriyle etkileşimde bulunmalarını sağladı. Sürekli Gelişim ve Ortaklıklar: Projenin tekliflerine sürekli güncellemeler ve iyileştirmeler yapılmakta olup, blok zinciri alanındaki diğer oyuncularla stratejik ortaklıklar, SPERO,$$s$$'yi rekabetçi ve gelişen bir oyuncu haline getirmiştir. Sonuç SPERO,$$s$$, web3 ve kripto paranın finansal sistemleri devrim niteliğinde dönüştürme ve bireyleri güçlendirme potansiyelinin bir kanıtıdır. Merkeziyetsiz yönetime, topluluk katılımına ve yenilikçi tasarlanmış işlevselliğe olan bağlılığıyla, daha kapsayıcı bir finansal manzaraya doğru bir yol açmaktadır. Hızla gelişen kripto alanındaki herhangi bir yatırımda olduğu gibi, potansiyel yatırımcılar ve kullanıcılar, SPERO,$$s$$ içindeki devam eden gelişmelerle ilgili olarak kapsamlı bir araştırma yapmaları ve düşünceli bir şekilde katılmaları teşvik edilmektedir. Proje, kripto endüstrisinin yenilikçi ruhunu sergileyerek, sayısız olasılığını keşfetmeye davet etmektedir. SPERO,$$s$$'nin yolculuğu hala devam ederken, temel ilkeleri, teknoloji, finans ve birbirimizle etkileşim biçimimizi etkileyebilir.

140 Toplam GörüntülenmeYayınlanma 2024.12.17Güncellenme 2024.12.17

$S$ Nedir

AGENT S Nedir

Agent S: Web3'te Otonom Etkileşimin Geleceği Giriş Web3 ve kripto para dünyasında sürekli gelişen manzarada, yenilikler bireylerin dijital platformlarla etkileşim biçimlerini sürekli olarak yeniden tanımlıyor. Bu tür öncü projelerden biri olan Agent S, açık ajans çerçevesi aracılığıyla insan-bilgisayar etkileşimini devrim niteliğinde değiştirmeyi vaat ediyor. Otonom etkileşimlerin yolunu açarak, Agent S karmaşık görevleri basitleştirmeyi ve yapay zeka (AI) alanında dönüştürücü uygulamalar sunmayı hedefliyor. Bu detaylı inceleme, projenin karmaşıklıklarına, benzersiz özelliklerine ve kripto para alanındaki etkilerine dalacaktır. Agent S Nedir? Agent S, bilgisayar görevlerinin otomasyonunda üç temel zorluğu ele almak üzere özel olarak tasarlanmış çığır açıcı bir açık ajans çerçevesidir: Alan Spesifik Bilgi Edinimi: Çerçeve, çeşitli dış bilgi kaynaklarından ve iç deneyimlerden akıllıca öğrenir. Bu çift yönlü yaklaşım, alan spesifik bilgi açısından zengin bir veri havuzu oluşturmasını sağlar ve görev yürütmedeki performansını artırır. Uzun Görev Ufukları Üzerinde Planlama: Agent S, karmaşık görevlerin verimli bir şekilde parçalanmasını ve yürütülmesini kolaylaştıran deneyim artırımlı hiyerarşik planlama kullanır. Bu özellik, çoklu alt görevleri etkili ve verimli bir şekilde yönetme yeteneğini önemli ölçüde artırır. Dinamik, Homojen Olmayan Arayüzlerle Başlama: Proje, ajanlar ve kullanıcılar arasındaki etkileşimi geliştiren yenilikçi bir çözüm olan Ajan-Bilgisayar Arayüzü'ni (ACI) tanıtmaktadır. Çok Modlu Büyük Dil Modellerini (MLLM'ler) kullanarak, Agent S çeşitli grafik kullanıcı arayüzlerini sorunsuz bir şekilde gezinebilir ve manipüle edebilir. Bu öncü özellikler aracılığıyla, Agent S, makinelerle insan etkileşimini otomatikleştirmede karşılaşılan karmaşıklıkları ele alan sağlam bir çerçeve sunarak, AI ve ötesinde birçok uygulama için zemin hazırlıyor. Agent S'nin Yaratıcısı Kimdir? Agent S'nin kavramı temelde yenilikçi olsa da, yaratıcısı hakkında spesifik bilgiler belirsizliğini koruyor. Yaratıcı şu anda bilinmiyor, bu da projenin yeni aşamasını veya kurucu üyeleri gizli tutma stratejik tercihini vurguluyor. Anonimlikten bağımsız olarak, odak çerçevenin yetenekleri ve potansiyeli üzerinde kalıyor. Agent S'nin Yatırımcıları Kimlerdir? Agent S, kriptografik ekosistemde oldukça yeni olduğundan, yatırımcıları ve finansal destekçileri hakkında ayrıntılı bilgiler açıkça belgelenmemiştir. Projeyi destekleyen yatırım temelleri veya organizasyonları hakkında kamuya açık bilgilerdeki eksiklik, finansman yapısı ve gelişim yol haritası hakkında sorular doğuruyor. Destekleyicilerin anlaşılması, projenin sürdürülebilirliğini ve potansiyel pazar etkisini değerlendirmek için kritik öneme sahiptir. Agent S Nasıl Çalışır? Agent S'nin temelinde, çeşitli ortamlarda etkili bir şekilde çalışmasını sağlayan son teknoloji bir sistem yatmaktadır. İşleyiş modeli birkaç ana özellik etrafında inşa edilmiştir: İnsan Benzeri Bilgisayar Etkileşimi: Çerçeve, bilgisayarlarla etkileşimleri daha sezgisel hale getirmeyi amaçlayan gelişmiş AI planlaması sunar. Görev yürütmedeki insan davranışını taklit ederek, kullanıcı deneyimlerini yükseltmeyi vaat eder. Anlatı Belleği: Yüksek düzeyde deneyimlerden yararlanmak için kullanılan Agent S, görev geçmişlerini takip etmek amacıyla anlatı belleğini kullanarak karar verme süreçlerini geliştirir. Episodik Bellek: Bu özellik, kullanıcılara adım adım rehberlik sağlayarak, çerçevenin görevler gelişirken bağlamsal destek sunmasına olanak tanır. OpenACI Desteği: Yerel olarak çalışabilme yeteneği ile Agent S, kullanıcıların etkileşimleri ve iş akışları üzerinde kontrol sağlamasına olanak tanır ve Web3'ün merkeziyetsiz felsefesiyle uyumlu hale gelir. Dış API'lerle Kolay Entegrasyon: Çeşitli AI platformlarıyla uyumluluğu ve çok yönlülüğü, Agent S'nin mevcut teknolojik ekosistemlere sorunsuz bir şekilde entegre olmasını sağlar ve geliştiriciler ile organizasyonlar için cazip bir seçenek haline getirir. Bu işlevsellikler, Agent S'nin kripto alanındaki benzersiz konumuna katkıda bulunarak, karmaşık, çok aşamalı görevleri minimum insan müdahalesi ile otomatikleştirir. Proje geliştikçe, Web3'teki potansiyel uygulamaları dijital etkileşimlerin nasıl gelişeceğini yeniden tanımlayabilir. Agent S'nin Zaman Çizelgesi Agent S'nin gelişimi ve kilometre taşları, önemli olaylarını vurgulayan bir zaman çizelgesinde özetlenebilir: 27 Eylül 2024: Agent S'nin kavramı, “Bilgisayarları İnsan Gibi Kullanan Açık Bir Ajans Çerçevesi” başlıklı kapsamlı bir araştırma makalesi ile tanıtıldı ve projenin temelini sergiledi. 10 Ekim 2024: Araştırma makalesi arXiv'de kamuya açık olarak yayınlandı ve çerçevenin derinlemesine bir incelemesini ve OSWorld benchmark'ına dayalı performans değerlendirmesini sundu. 12 Ekim 2024: Agent S'nin yetenekleri ve özellikleri hakkında görsel bir içgörü sağlayan bir video sunumu yayımlandı ve potansiyel kullanıcılar ve yatırımcılarla daha fazla etkileşim sağlandı. Bu zaman çizelgesindeki işaretler, sadece Agent S'nin ilerlemesini değil, aynı zamanda şeffaflık ve topluluk katılımına olan bağlılığını da göstermektedir. Agent S Hakkında Ana Noktalar Agent S çerçevesi gelişmeye devam ederken, birkaç ana özellik öne çıkmakta ve yenilikçi doğasını ve potansiyelini vurgulamaktadır: Yenilikçi Çerçeve: İnsan etkileşimine benzer bir bilgisayar kullanımı sağlamak üzere tasarlanan Agent S, görev otomasyonuna yeni bir yaklaşım getiriyor. Otonom Etkileşim: GUI aracılığıyla bilgisayarlarla otonom olarak etkileşim kurabilme yeteneği, daha akıllı ve verimli hesaplama çözümlerine doğru bir sıçrama anlamına geliyor. Karmaşık Görev Otomasyonu: Sağlam metodolojisi ile karmaşık, çok aşamalı görevleri otomatikleştirerek süreçleri daha hızlı ve daha az hata payı ile gerçekleştirebilir. Sürekli İyileştirme: Öğrenme mekanizmaları, Agent S'nin geçmiş deneyimlerden öğrenmesini sağlar ve sürekli olarak performansını ve etkinliğini artırır. Çok Yönlülük: OSWorld ve WindowsAgentArena gibi farklı işletim ortamlarında uyumlu olması, geniş bir uygulama yelpazesine hizmet edebilmesini sağlar. Agent S, Web3 ve kripto alanında kendini konumlandırırken, etkileşim yeteneklerini artırma ve süreçleri otomatikleştirme potansiyeli, AI teknolojilerinde önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. Yenilikçi çerçevesi aracılığıyla, Agent S dijital etkileşimlerin geleceğini örneklemekte ve çeşitli sektörlerde kullanıcılar için daha sorunsuz ve verimli bir deneyim vaat etmektedir. Sonuç Agent S, AI ve Web3'ün birleşiminde cesur bir sıçramayı temsil ediyor ve teknoloji ile etkileşim biçimimizi yeniden tanımlama kapasitesine sahip. Henüz erken aşamalarında olmasına rağmen, uygulama olanakları geniş ve çekici. Kritik zorlukları ele alan kapsamlı çerçevesi ile Agent S, otonom etkileşimleri dijital deneyimin ön plana çıkmasına taşımayı hedefliyor. Kripto para ve merkeziyetsizlik alanlarına daha derinlemesine girdikçe, Agent S gibi projelerin teknoloji ve insan-bilgisayar işbirliğinin geleceğini şekillendirmede önemli bir rol oynayacağı kesin.

634 Toplam GörüntülenmeYayınlanma 2025.01.14Güncellenme 2025.01.14

AGENT S Nedir

S Nasıl Satın Alınır

HTX.com’a hoş geldiniz! Sonic (S) satın alma işlemlerini basit ve kullanışlı bir hâle getirdik. Adım adım açıkladığımız rehberimizi takip ederek kripto yolculuğunuza başlayın. 1. Adım: HTX Hesabınızı OluşturunHTX'te ücretsiz bir hesap açmak için e-posta adresinizi veya telefon numaranızı kullanın. Sorunsuzca kaydolun ve tüm özelliklerin kilidini açın. Hesabımı Aç2. Adım: Kripto Satın Al Bölümüne Gidin ve Ödeme Yönteminizi SeçinKredi/Banka Kartı: Visa veya Mastercard'ınızı kullanarak anında Sonic (S) satın alın.Bakiye: Sorunsuz bir şekilde işlem yapmak için HTX hesap bakiyenizdeki fonları kullanın.Üçüncü Taraflar: Kullanımı kolaylaştırmak için Google Pay ve Apple Pay gibi popüler ödeme yöntemlerini ekledik.P2P: HTX'teki diğer kullanıcılarla doğrudan işlem yapın.Borsa Dışı (OTC): Yatırımcılar için kişiye özel hizmetler ve rekabetçi döviz kurları sunuyoruz.3. Adım: Sonic (S) Varlıklarınızı SaklayınSonic (S) satın aldıktan sonra HTX hesabınızda saklayın. Alternatif olarak, blok zinciri transferi yoluyla başka bir yere gönderebilir veya diğer kripto para birimlerini takas etmek için kullanabilirsiniz.4. Adım: Sonic (S) Varlıklarınızla İşlem YapınHTX'in spot piyasasında Sonic (S) ile kolayca işlemler yapın.Hesabınıza erişin, işlem çiftinizi seçin, işlemlerinizi gerçekleştirin ve gerçek zamanlı olarak izleyin. Hem yeni başlayanlar hem de deneyimli yatırımcılar için kullanıcı dostu bir deneyim sunuyoruz.

1.7k Toplam GörüntülenmeYayınlanma 2025.01.15Güncellenme 2026.06.02

S Nasıl Satın Alınır

Tartışmalar

HTX Topluluğuna hoş geldiniz. Burada, en son platform gelişmeleri hakkında bilgi sahibi olabilir ve profesyonel piyasa görüşlerine erişebilirsiniz. Kullanıcıların S (S) fiyatı hakkındaki görüşleri aşağıda sunulmaktadır.

活动图片