信頼できる開発者はどのくらい重要ですか?
目覚めたとき、SKYAI保有者たちは唖然としていた。元々は将来性のあるAIアルファだったが、その時価は一瞬で99％も暴落し、回復の見込みはなかった。
この事態の原因は、SKYAI開発者のボブ氏（@futuristfrog）が1月5日、自身の実験が失敗したことについて「悪いニュースだ。失敗した」と発言したためだ。 SKYAIの破綻後、プロジェクトに非常に楽観的だった多くの投資家は、プロジェクトでは創業者が決定的な役割を果たすと言って、信頼できるプロジェクトパートナーを見つけることを率直に望んだ。
ボブは2022年に高校生であることが明らかになり、SKYAIも最初に発売されたときは天才開発者のユーティリティトークンと呼ばれていました。ボブは最後のスピーチで、「私はこれまで、非常に限定的で過剰適合したコンピューター ベースの AI エージェントしか作ってきませんでしたが、それでも、これらのエージェントはほとんど効果がありませんでした。そこで彼は、新世代のコンピューター ベースを構築することに決めました。」と書いています。 AI エージェント。モデルがリリースされるまで、SkyAI は更新されません。
この行動は責任ある開発者の行動とみなされますか?投資家の収入という観点から見ると、明らかに良い開発ではありません。
また、1月5日には、Solana AIハッカソンに参加したDeFi AIエージェントThe HiveのネイティブトークンBUZZの市場価値が2日間で8,000万ドルを超えました。このFOMOの理由は、コミュニティが開発者のジェイソンの身元を明らかにしたためです。ヘドマン氏は、参加したほぼすべてのプロジェクトで 1 位を獲得できるという記録を持っています。彼は 9 つのハッカソンと Github で優勝しています。 Web サイトへの投稿も非常に充実しており、完全な履歴書の紹介と明確な過去の開発記録が含まれています。
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Jsaon GitHub ホームページ
そして、ジェイソンはBUZZのトークン供給量の5%を所有していますが、プロジェクトの透明性と市場の信頼を高めるために、トークンのこの部分を1年間ロックすることを決定しました。これはBUZZの潜在力の上昇の一部とも呼ばれています。
SKYAI の失敗から BUZZ の発生に至るまで、プロジェクトにとって信頼できる開発者の重要性を理解するのは難しくありません。技術力、責任感、開発者の個人的な評判は、多くの場合、将来の付加価値空間と密接に関係しています。プロジェクト。
Github で優れた AI 開発者やプロジェクトを見つけるにはどうすればよいですか?
プロジェクトに対する開発者の重要性を理解すると、次の問題は、多くの AI+Crypto プロジェクトの中から潜在的な「ボブ」と「ジェイソン」を効果的に選別し、本当に追跡し投資する価値のある技術チームを見つける方法です。
GitHub は間違いなく最高の「中継局」であり、世界最大のオープンソース コード コラボレーションおよびバージョン管理プラットフォームとして、開発者の技術レベルと継続的な出力能力を実証するだけでなく、コミュニティの交流やバージョンの反復などの貴重なデータも提供します。 BlockBeats は、誰もがプロジェクトの品質と開発レベルをより適切に管理できるように、GitHub での「宝探し」のためのいくつかの重要なテクニックを整理しました。
検索と急上昇ページを賢く利用する
GitHub のトレンド ページには、最近の人気プロジェクトが集中的に表示され、通常は言語、期間、スターの増分ごとに並べ替えられます。 AI とその関連言語 (Python、C++、Go など) を選択すると、どのプロジェクトがより人気があり、より幅広いアプリケーション シナリオがあるかをすぐに見つけることができます。スター、フォーク、ウォッチの数が多いプロジェクトは、多くの場合、コミュニティによって高く認識されており、より十分なリソースとディスカッションがあることを意味します。
トレンドページ以外にも、GitHubの高度な検索機能を利用して、星の数やプログラミング言語、更新時間などを組み合わせてフィルタリングすることもできます。たとえば、検索バーに「stars:>100 language:Python topic:AI」と入力すると、Python を使用し、「AI」に関連する、星が 100 を超えるトピック プロジェクトが検索され、その後、適切な開発者を正確にターゲティングするための基礎が築かれます。
GitHub で AI Dev の貢献を確認するだけでなく、AI Dev の個人ホームページにアクセスして、参加したプロジェクトや、有名な AI フレームワークで高品質のコードを提出したかどうかを確認することもできます。同時に、彼らが得意とするコアプロジェクトについては、彼らの個人ホームページ「Pinned Repositories」で学ぶことができます。
ai16z 創設者 Shaw の GitHub ホームページ
さらに、CodersRank や Sourcegraph などのサードパーティ サービスは、開発者の公開コードに基づいてスコアリングやスキル マップ分析を実行します。開発者のプログラミング習慣やテクノロジー スタックをより包括的に理解したい場合は、次の点にも注意を払うことができます。これらのツールによって提供されるデータ。
README、コード、提出記録を表示する
プロジェクトの README ファイルには、通常、プロジェクトの目標、機能の概要、使用方法、および依存ライブラリが含まれています。詳細で論理的な README は、プロジェクトを迅速に開始するのに役立つだけでなく、開発者のプロフェッショナリズムとコミュニティ ユーザーへの取り組みを反映します。 。 README にアーキテクチャ図、パフォーマンス比較テスト、関連論文へのリンクなどが含まれていれば、プロジェクトの専門性がさらに高まります。
プロジェクトのコード構造、モジュール分割、および命名規則を注意深く読み、最初に開発者のソフトウェア エンジニアリングにおける成熟度を判断します。このような Git 以外の通常の提出物をファイルのドラッグ (アップロードによるファイルの追加) でアップロードすることが頻繁に見られる場合は、プロジェクトに継続的な開発管理機能がなく、実際の技術サポートが不足している可能性が高くなります。逆に、コミットメッセージが洗練され、機能が明確に分割されていれば、開発プロセスがより専門的で追跡可能であることを意味します。
画像ソース: @onlyzhynx
AI プロジェクトでは、単体テストと継続的インテグレーション (Travis CI、GitHub Actions など) が設定されているかどうかも、開発者が品質に注意を払っているかどうかを示す重要な指標です。高レベルの AI 開発者は通常、自動テスト手法を組み合わせて、プロジェクト機能の正確性と安定性を確保します。
問題、プルリクエスト、および寄稿者インターフェイス
プロジェクトの Issues (問題追跡) と Pull Request (マージ リクエスト) では、開発者の作業方法とコミュニティの交流のレベルを直感的に理解できます。たとえば、問題にタイムリーに対応しているかどうか、PR レビュー プロセスが厳格であるかどうか、コードをマージするときに十分なレビューとテストが行われているかどうかなどです。優れた AI 開発者は通常、コード レビューを通じて新しい貢献者をガイドしたり、PR の説明でより技術的な背景や実装ロジックを提供したりすることで、プロジェクト コミュニティが新機能を迅速に理解して検証できるように支援します。
プロジェクトに多数のコントリビューターがいて均等に分散されている場合は、そのプロジェクトに幅広いコミュニティのサポートがあり、継続的な開発の勢いがあることを意味します。コードを頻繁に提出する人が 1 人か 2 人だけの場合は、そのコントリビューターについて深く理解する必要があります。プロジェクトの背景とスケーラビリティ。
一部の高品質プロジェクトでは、README または問題領域で外部フォーラム、Slack、Discord チャネルなどにリンクし、プロジェクトの機能進化やバグ修正などについて議論する場合があります。フォーラムでのユーザー コミュニケーションが非常に活発である場合、それはプロジェクトには一定のコミュニティ基盤があることも、チームをテストする基準の 1 つです。
最後に言いたいのは、開発者が技術的に信頼できることは重要ですが、実際には、プロジェクトを十分に進めるためには心の知能指数も必要な要素であるということです。今回のAI+Cryptoのバブルの中で、Devのとんでもない作戦により手元にある目標が一夜にしてゼロに戻ってしまうということが理解できないのであれば、考え方を変えて中長期的な追跡を行うこともできるかもしれません。トークンがバンド内で上昇するにつれて利益を上げることも、より安定した運用方法の 1 つです。
