AI ROADMAP (UPDATE MODE) | in Tamil

你好，大家好！所以你们已经看到了视频的标题，我写了“AI 路线图更新模式”。我之所以这么写，是因为从现在开始，我们无法再查看一到两年前的 AI 路线图了。我们必须每六个月或每三个月更新一次我们的路线图。所以，这个路线图将非常详细。因此，我提前告诉你们了。视频会有点长。所以你们必须看完整个视频。好的，第二件事是，这是为谁准备的？如果你是学生，刚毕业，或者已经在工作，或者已经工作了十年，或者你有一个初创公司，那么这是一个为所有人准备的通用 AI 路线图更新模式视频，好吗？很好。首先，我想澄清一些事情。所以你们可能在过去一两个月里看到了很多关于 AI 的信息。其中一个非常非常突出的事情是，当 Google 发布新的模型时，Anthropic 的 CEO 会说一些话。他说，白领工作将在八个月到一年内消失。因为初级开发者的工作现在都可以由我的模型完成。在他之前，埃隆·马斯克也说过，桑达尔·皮查伊也说过，英伟达的 CEO 也说过，OpenAI 的 CEO Sam Altman 也说过，他们都这么说。但问题是，在所有的播客中，人们都在问他们一个解决方案：解决方案是什么？我需要学习什么？现在，如果 AI 来了，它会取代白领工作，或者消除一些初级工作，那么解决方案是什么？我该如何提升自己？任何播客或任何 CEO 都没能给出真正的解决方案。我们首先需要了解这一点。因为他们知道。好的，他们正在为这个模型投资，而且我们无法阻止他们。技术革命正在到来。他们正在赚钱，而且很多人从中获得了机会，他们也从中赚钱。所以，技术革命可以被一两个人阻止。但整体而言，你无法阻止整个市场。这将导致许多人失业。我们无法做到这一点。所以，它一定会发生，我们无法阻止它，我们首先需要理解这一点。那么，我们如何提升自己？在这个特定的时代，在这个 AI 时代，我们如何提升自己？那么，Gautam，这一切会持续多久？对于这个问题，正如我所说，CEO 们并没有给出太多答案。任何内容创作者现在都无法给出确切的解决方案。我们需要三到四年时间来观察 AI 如何创造新的机会，是否真的有长期的机会在后面出现。只有当我们度过三到四年后，我们才能看到。好的。所以，今天我们正在使用一个产品。它很棒，我们说它是 AI 驱动的。然后明天，Google 也会开始做同样的事情。那么这个产品就没有价值了。所以，很多事情都在发生。我们的技能需要每六个月或每三个月不断更新。所以，没有具体的解决方案。我给出的路线图不是长期的。我会在最后给出两三个长期的建议点。但这是近期的。当我说的近期的，是指六到八个月到一年。这个路线图肯定有效。你们可以仔细听，并据此做好准备。所以，在开始这个路线图之前，我会给你们看两张图。好吗？一张图是 AI 的差距在哪里，这些差距是什么，以及如何将这些差距转化为机会。首先，我们先概览一下。另一张图是，裁员为什么会发生？所以，那种对裁员的恐惧，它为什么会发生？裁员背后的真正原因。我们将看一张图。所以，我先给你们看这两张图。看完这两张图后，我将进入我详细创建的 AI 路线图，并逐一讲解。所以，看完这个视频，如果你们喜欢这个视频，可以把它剪辑成片段，作为 Reels 上传。你们也可以在你们的频道上传为 Shorts。你们也可以把这个视频上传到你们的 YouTube。我不会对这个视频进行任何内容版权警告。好吗？所以，这是一个双赢。你们分享得越多，我获得的曝光就越多。而且，你们上传得越多，你们也会获得曝光。所以，这是真诚的。我从未对任何视频这样做过。所以，这是一个路线图视频，如果它能帮助很多人，那将对很多人非常有益。好的。所以，你们只需要添加我的署名即可，在你们的描述框和标题中。仅此而已。好的。那么，我们不再耽搁，进入路线图。所以，这可以称为机会图，或者 AI 机会备忘录。现在我来解释这张图。所以，这是一张图。一方面，AI 公司不断发明新产品。IT 公司正在考虑是否使用它们。而且不仅仅是 IT 公司，开发者也可以直接使用这些 AI 产品，看看能做什么。所以，他们有两种销售方式。然后，如果 IT 公司采用这些 AI 产品，会产生什么影响？谁会受到影响？直接影响的是开发者和工程师。那么，开发者的情况如何呢？所以，我将开发者分为三种。开发者和工程师，你们可以是学生，也可以是任何人。所以，第一件事是什么？对 AI 一无所知。现在，你们的同事可能在工作，但他不知道 AI 是什么。所以，有这样的开发者。知道 AI 的人。你们也在工作，并且对 AI 有所有知识。所以，你们将知道路线图中的所有 AI 技能。或者知道 50% 就足够了。然后，还有另一类开发者，他们很害怕。AI 来了，我的工作要没了。所以，有这三种开发者。我先解释一下这些点。好的。另一方面，AI 有一些做不到的事情。我们称之为 AI 的弱点。好的。现在，我们来谈谈。所以，这里我写了“差距，差距，差距，差距”，在四个地方写了差距。你们知道这个差距是什么吗？这个差距就是你们的机会。好的。首先，我们以开发工程师为例。好的。那些恐慌的人会有很多差距。所以，恐慌的人不会学习新技能。他们也不会升级现有技能，只会恐慌。所以，他们也是我们的竞争对手。但我们可以低估他们。好的。他们是我们的竞争对手。但他们害怕，什么都不学。所以，他们为我们创造了一个差距。这是一个机会。然后，下一件事是什么？对 AI 一无所知。但他们在工作中非常专业。他们对现有技术非常了解。他们现在正在做的事情，他们做得非常好。但他们根本不关心 AI。他们就是那样。你们在公司里，在你们的同事中，有没有人集成过 ChatGPT 或调用过 ChatGPT API？他们什么都不知道。他们甚至不知道 MCP 服务器是什么，对吧？所以，他们也为我们提供了一个差距，一个机会。还有一种人，知道 AI。他们是你们的竞争对手。他们正在不断填补这个差距。他们正在不断填补这个差距。所以，只有他们是你们的竞争对手。而且，很快，这些开发者，那些恐慌的人，也会醒悟。然后，那些对 AI 一无所知的人也会醒悟。所以，你们的竞争对手就会增加。所以，这里有一个机会差距。好的。同样，另一件事是什么？公司发明的 AI 产品，IT 公司还没有使用。我们在 Reels 或 YouTube Shorts 上看到。但那不是事实。所以，当 Google 发布新的模型时，市场在第一天就崩溃了。两天后就恢复了。因为投资者害怕了，仅此而已。所以，很多公司还没有探索很多工具。也就是说，我指的是我们现在工作的公司。产品，初创公司，服务，对吧？所以，那里也有一个差距。所以，很快，在公司使用这些产品之前，例如，Google 还没有使用。如果你们知道如何使用它，那么那里就有一个差距。这是一个机会。同样，AI 有一些做不到的事情，我们将在路线图中讨论。所以，有一些事情是做不到的。你们也应该学会。当你们学会这些时，你们就创造了一个机会。然后，你们的竞争对手就会减少。所以，AI 的弱点。你们也应该了解那一部分。所以，所有这些差距，你们知道它们带来了什么吗？看，我把所有东西都连接到这里。差距就是机会。所以，要么我能留在我的当前工作中。所以，留在你们的当前工作中。也就是说，我们现在有十名软件工程师。他们将只留下两名。我们必须成为那两名之一。这是第一种。然后，新的产品创意。你们会获得很多产品创意。当你们学习这些时，你们会想，哦，可以这么容易地做到吗？我们可以用很少的代码编写一个完整的应用程序，创造一个应用程序。而且，我们将在接下来的课程中看到。然后，新的工作机会。你们也会获得新的工作机会。所以，你们是数据工程师。你们去另一份工作。除了你们的数据工程师技能，你们还会添加 AI。除了你们的软件工程师，或者你们是 DevOps，或者你们是云。所以，当你们添加 AI 时，你们就有很大的机会获得新工作。所以，就是这样。所以，所有这些差距。现在，总共有三个差距。你们必须填补这三个差距。好的。那么，这些差距什么时候会消失呢？可能在六个月内，可能在八个月内，也可能在下个月。对吧？因为差距正在很快被填补。因为人们在不断积累。所以，这是第一件事，我们都应该知道。好的。那么，下一件事是什么？所以，这些是一方面。Gautam，接下来是裁员。我们很多人都害怕。对吧？AI 导致裁员。我之前已经发布了一个关于裁员的视频。视频链接在描述中，请使用它。但在这里，我也会简要说明。所以，当公司裁员时，谁会受到影响？就是我们。工程师和开发者。我们受到影响。所以，首先，裁员为什么会发生？第一件事是，公司试图投资 AI。他们需要钱。所以，他们裁员来投资 AI。看，他们需要钱，AI 投资。好的。这可以看作是裁员图。那么，AI 取代我们，是因为仅仅是投资吗？我以为 AI 在做我的工作。好的。AI 在做你们的工作。它在做那些白领工作。但需要时间。AI 取代我，然后让 AI 在那个位置工作，需要时间。所以，现在还没有裁员。大家都这么认为。但他们是为了投资 AI 而裁员。他们需要钱。那么，什么时候 AI 会取代我呢？这可能很快就会发生。看，AI 还没有取代。AI 需要人类在循环中。AI 需要人类。好的。AI 需要人类。但裁员是因为什么？是因为 AI 投资。不仅仅是 AI。但不要低估它。你们必须在你们的技能中添加 AI。所以，正如我在视频开头所说，以后就没有一年的路线图，两年的路线图了。只有六个月的路线图。你们必须不断更新它。我们可以称之为 AI 路线图更新模式。我的视频标题就是更新模式。所以，每个月或每周，你们的 AI 路线图都必须不断更新。好的。好的。所以，我们已经看了那张图，对吧？所以，我们看了两张图。一张是机会图，另一张是关于裁员的理解。所以，关于裁员，正如我所说，有一个视频，去看一下，你们就会详细了解。好的。好的。那么，我们现在进入路线图。所以，这是我的博客。你们可以在描述中找到这个博客的链接。这不是一个文档。我直接把我的路线图写成了一个博客。第一件事是，将 AI 作为你们的日常助手。好的。看，这个路线图是为所有人准备的。你们任何人都可以看这个视频。所以，这个路线图是为所有人准备的。这个路线图就是我在这张图上展示的差距的填补方法。好的。所以，我在这里设置了时间线。你们可以查看时间线。所以，第一阶段：将 AI 作为你们的日常助手。所以，我们必须在日常生活中，在工作中，使用它。好的。所以，例如，我们正在搜索 Google，为每一个东西。我们必须从那里转移。如果你们说，Gautam，我们已经做到了。好的。你们可以跳过这个阶段。但很多人还没有做到。所以，我正在工作，对吧？所以我认识很多人，在我的办公室，在我朋友的办公室，很多人还在使用 Stack Overflow，还在使用 Google 搜索。所以，你们必须使用 ChatGPT，Claude，Bard，Gemini。很多公司甚至免费提供企业版给员工。你们只需要利用它。所以，首先，把它当作搜索引擎来使用。但它超越了搜索引擎。好的。你们甚至可以上传一个文档，然后提问。如果它是企业版，你们可以上传文档。如果不是企业版，请不要上传任何你们办公室的文档。但对于个人来说，你们有一些报告，你们可以上传，然后问它。你们可以要求它检索信息。你们可以用它做很多事情。但首先，把它当作搜索来开始。好的。好的。所以，目标是建立提示工程技能。我为什么要让你们这样做？因为你们的提示工程技能会得到发展。那么，什么是提示工程？很简单，你们正在问一个 LLM，LLM 就是像 ChatGPT，Claude 这样的。就像你们称 Google 为搜索引擎一样。你们可以称它们为 LLM。你们向它提问，对吧？让它做这个，让它做那个。这就是提示工程。别无他物。所以，提示工程本身就是一项技能。你们如何提问，决定了该 LLM 如何回答你们。所以，LLM 本身就像一个孩子。它们也在接受模型训练。它们有一个大脑。它们通过提供大量数据来训练。你们可以看到 2022 年发布的 ChatGPT 和现在的 ChatGPT，Claude 之间有很大的区别。好的。所以，你们必须向它提出正确的问题。你们会通过不断提问来发展这项技能。好的。这就是我们所说的提示工程。理解 AI 的能力和局限性。就像我在地图上展示的那样，有一些事情它可以做，有一些事情它做不到。如果我们学会了这些，至少在下一个模型发布时，我们就可以在那里保持独特性。好的。好的。所以，这是第一阶段。第二阶段：将 AI 集成到你们的 IT 集成开发环境中。也就是说，你们使用 Visual Studio Code，或者 PyCharm，或者 IntelliJ，或者你们使用的任何其他编辑器来编写代码。那么，AI 可以集成进去。他们说代码现在可以自己写了。那么，这些是做什么的呢？我来了。我也会讲到那一部分。因为公司并没有立即实施他们所说的。正如我在地图上所说，公司没有必要使用所有 AI 工具。好的。好的。所以，你们需要知道这一点。微软 CEO 说，我们现在 70% 的代码都是由 AI 生成的。因为那是他们的。他们必须使用。他们也必须这样营销。然后，Anthropic 的 CEO，Claude 的 CEO 说，我们的新模型是由 Anthropic，也就是 Claude 开发的。就像我们的电影《印度》中，一个机器人创造了另一个机器人。我的模型创造了下一个模型。他们说这些。好的。是真的还是假的，他们必须这么说。对吧？但并非所有公司都必须这样做。所以，我说的就是这个。我们可以看三个月。然后，再看三个月。我们必须不断更新自己。所以，使用 Cursor。这是第一个代码编辑器。一个完整的编辑器，甚至一个 IDE，是专门为代码而生的。Cursor 就是这样。然后，有 GitHub Copilot。Claude 的代码。Claude 的代码很多人没有使用。我们低估了它。如果你们在你们的系统上安装了 Claude Code，那么你们就在那个 IDE 中。例如，我来分享我的用例。在我的 IDE 中，有大约 200 个 Java 文件，Python 文件。我们使用了很多框架，都做到了。所以我安装了 Claude Code，进入我的 IDE，在 Claude Code 的终端中说话。我需要创建一个新文件。我的逻辑是这样的，然后我把我的逻辑和映射文档给它，它就能漂亮地写出代码。而且，不仅仅是这样。当我构建时，如果构建出现问题。你们使用 Node.js，或者 Java。构建时出现问题。那么，你们可以告诉它，构建时出现问题。看看是什么问题，然后修复它。它会问你，我发现了这个问题，要修复吗？你们可以回答“是”。或者，你们正在与 Claude 聊天。它能做你们系统中的所有事情。这就是 Claude Code。Claude Code 就像他们有一个叫 Claude Code 的东西。当他们发布新的模型时，就在这个视频拍摄前一个月或两周，Anthropic 的 CEO 说，市场崩溃了。当 Claude 说，我的新模型可以完成初级开发者的工作时。对吧？所以，有 Claude Code，有 Claude Code Worker。你们都应该尝试一下。此外，我还提供了一些其他工具。所以，总的来说，这一部分是关于什么？是关于你们的代码编辑器，无论是 IDE 还是编程语言。你们应该习惯于将 AI 与之结合使用。现在，你们不仅仅是告诉它做这个，做那个。你们也可以问它，教我如何做。你们也可以这样问。即使今天，面试中，尽管 AI 可以写代码，但即使你们去 Google 面试，仍然有编码测试。至少从那个角度来看，你们应该发展你们的知识。好的。好的。你们的脑海中现在一定有很多问题。这个视频和这个博客都有答案。我将一一告诉你们。所以，这将使你们的编码生产力提高 2 到 3 倍。AI 助手将增加。同样，这个 Claude Code 可以与你们的数据库对话。例如，你们不需要输入 SELECT * FROM table_name。如果你们将 Claude Code 和你们的数据库连接起来，你们就可以直接说，给我列出所有客户中 50% 的订单，我给了哪些客户。它就会列出来。它会直接与数据库对话。你们只需要用英语说。所以，我为此提供了一个演示。MCP 服务器。一个小时的 MCP 服务器是什么？我制作了一个完整的在线课程视频。该视频在描述中，请使用它。在那里，你们可以看到一个演示，以及实际操作。好的。所以，当我们做这些事情时，我们会显得很独特。现在，我使用 Claude Code 与数据库对话时，大家都惊叹不已。对吧？这个机会，我们正在拥有的机会。我也可以把它写在简历上。我可以写“我创建了自己的 MCP 服务器来连接我的数据库”。这本身就是一个很好的事情，对吧？它会在我的简历上创造独特性。好的。第三阶段：学习 AI 集成基础知识。好的。AI 集成，也就是说，你们正在使用 ChatGPT，你们正在使用 Claude。你们向它提问，它回答你们。但它有智能，对吧？我们如何利用这种智能？例如，我刚才说，对吧？连接到我的数据库，然后取回数据。数据库是我的。它对 ChatGPT 或 Claude 没有访问权限。那么，如何进行这种集成呢？同样，现在你们使用 Claude。Claude 提供 Claude Code。但我们公司没有 Claude Code。那么，有 ChatGPT。那么，ChatGPT 的大脑，它的智能，如何连接到我的数据库，然后取回其中的数据，或者连接到我的应用程序，然后取回信息呢？对吧？所以，我们可以通过代码连接。这就是所谓的 API 集成。OpenAI，Anthropic，Google，他们都提供他们的模型。我们可以利用它们的智能进行个人开发。所以，你们必须连接到它们的 API。需要编写代码。好的。所以，你们编写代码，然后将它们的智能带入你们的代码中。然后，你们说，朋友，请为我开发这个 Python 代码，或者请为我检索这个特定的数据库。它就会做到。我们利用了它的智能。Claude 只有 Claude Code，一个基于终端的 AI。但对于 OpenAI 和 Gemini，Google 也在提供。但如果你使用 OpenAI，就没有这样的东西。所以，你们必须连接到代码。即使在 Claude 中有 Claude Code，也要尝试连接到代码，看看如何编写它。而且，关于这个的视频也在我的频道里。链接也在描述中，请去看一下。好的。接下来是 MCP 模型上下文协议。这个 MCP 对很多人来说

我不知道。当我说很多人时，学生们也知道很多人，但很多职业人士甚至不知道 MCP 是什么，还有很多人不知道 API 是什么，对吧？所以你需要知道 MCP 是什么。MCP 的例子是直接连接到通用充电器，他们立即在网上开始。甚至 ChatGPT 也是这样教的。但问题是，我们应该从哪里开始？两年前，当我学习 MCP 时，我有一个问题。你直接说 MCP 是什么？关于 API，关于函数调用，这些不就是 MCP 吗？所以我有很多问题。对，所以这些问题应该出现。要出现这些问题，你必须收集很多信息，这样问题和答案就很容易了。答案无处不在。我们提出的问题才是困难的。找到问题才是困难的。所以，我一开始就说了。我为 MCP 制作了一个一小时的视频。到目前为止，我所说的第 3 阶段的内容在其中已经涵盖了很多。先去看看吧。所以，你需要知道 MCP 是什么。一旦你知道 MCP 是什么，我就说了，对吧？我连接了我的类和数据库，我说话了。大家都惊讶地看着。我之所以能做到这一切，是因为我知道 MCP 是什么。然后是这个集成，也就是说，在 API 集成中，在基础知识中出现的概念，这个工具调用函数调用，这个提示工程，我们已经看过了提示工程是什么。这个工具调用函数调用，如果你看看 MCP，它也属于 MCP。好的，所以这三件事，这三件事，如果你看了我的 MCP 视频，你就可以全部学会。MCP，我如何编写自己的 MCP？我会在其中解释如何集成现有的 MCP。所以，这里有 Anthropic 的 MCP 工具，LangChain、OpenAI SDK，Anthropic SDK，我们可以使用这些。好的，所以下一阶段是第 4 阶段，RAG、过滤器、系统和向量数据库。好的，所以如果你一开始就给了过滤器系统和向量数据库，那么你就把这个阶段作为你的工作。那么你应该从哪里开始呢？RAG 是什么？向量数据库是什么？你应该从这里开始。好的，所以 RAG 是检索增强生成。现在我给它一个文档，我的 LM，让它从中读取并告诉我。也就是说，我正在做什么？现在，ChatGPT 类已经用外部数据进行了训练。所以它什么也不知道我的数据。那么我就会上传很多文档给它，让它理解并理解这些，然后根据这些告诉我，对吧？这本身就是 RAG。现在它自己做了很多事情。但是如果我想自己做一个定制的，那么你就需要知道如何构建 RAG。所以，要构建这个 RAG，你需要一个智能的大脑。谁提供这个大脑？只有了解这个基础，你才能做到。我们将在这里学习如何通过编码或连接来使用 OpenAI、Claude 或 Google 的模型。所以，这就是 RAG 的基础。好的？所以，我们如何做一个 RAG？嵌入是什么？所以，我们应该知道。好的，向量数据库。所以，向量数据库是用于存储我们的数据来开发这个 RAG 系统。我们使用向量数据库。有很多向量数据库，比如 Pinecone，还有 Chroma，Milvus，有很多。甚至 PostgreSQL 也有。甚至 Oracle 现在也允许向量搜索。我们应该对所有这些进行很多分析。所以，在向量数据库中，有一个叫做 ANN 的概念。好的？所以，ANN 是什么？所以，当我学习向量数据库时，我问了一个问题，我需要从一个普通数据库的角度来学习向量数据库。我为什么要把 ANN 放在中间？因为有一天我读到 ANN 是向量数据库内部使用的。我对此很感兴趣。我问 ANN 是什么？然后我深入研究。好的？所以，我来学习向量数据库中的那个部分，我花了一个小时学习 ANN 是什么，它在做什么。好的？所以，当你尝试这些时，它会给你很多问题。它会给你很多问题。为什么？因为我没有告诉你。我不会告诉你。好的？所以，你必须分析，你必须理解。好的？你必须分析所有这些。好的？所以，如果你进入 RAG，RAG 和向量数据库，主要是这个嵌入，这个向量数据库，这是你在 RAG 中需要了解的重要事情。如何构建 RAG，RAG 的内部是什么？内部是什么？嵌入是什么？嵌入模型是什么？向量数据库是什么？我的频道有一个详细的理论视频，带有实践。我也会在描述中提供视频链接，去看看吧。好的，运行开源模型。好的，到目前为止，我们已经看到了如何使用 OpenAI 的模型，通过 API 使用，或者如何使用 Claude，或者如何使用 Gemini。我们一直在谈论这些。你必须为此付费。你使用多少，你就必须支付多少。例如，我开发了一个产品。好的？所以，tablefound.com。所以，这是我的一个产品。很多人可能都知道。我在 Reels 和 YouTube 上发布了很多关于它的视频。所以，里面有一个叫做 ADS Checker 的选项。如果你进入这个 ADS Checker，你输入你的简历和工作描述。它会告诉你你的简历在多大程度上与工作描述匹配，应该添加什么，不应该添加什么。你知道我基于什么做的吗？我用 OpenAI 的模型做的。我直接给了 API 链接。就这样。所以，它使用 OpenAI 的智能来分析我的简历和工作描述，并给我输出。但是，我必须为 OpenAI 付费。不会花很多钱。它只是非常少。但是，就它而言，它不是一个开源模型。但是有很多开源模型，很多人创建并将其放在某个地方。所以，如果你搜索开源模型，你会发现很多 GitHub 页面，或者如果你去 Hugging Face，你会发现很多开源模型。我们如何获取并运行它们？所以，第一个是 OLA。这个框架做什么？它为你提供了一个环境，可以在你的本地机器上运行开源模型。我为此也制作了一个视频，它也在描述中。我提到的所有视频参考都在描述中。请使用它们。所以，还有一个 LLM Studio。同样，还有 Jan.ai、LLM Lama。还有 Mistral。所以，Mistral 都是开源模型。有很多这样的。这不仅仅是这些。因为有很多深度学习模型可用。还有很多 Meta 的模型。所以，很多付费模型公司会免费提供很多模型。如何获取并使用它们？那么，我需要知道这些吗？有 Claude、OpenAI、Gemini 等等。为什么需要知道这些？你也需要知道。你需要知道如何下载一个开源模型，如何使用它，以及如何通过它生成代码。它的基准是什么？基准是什么？它如何表现？OpenAI 的表现如何？Claude 的表现如何？这两个有什么区别？你必须看到很多这样的事情。好的？所以，这不需要很高的系统要求。最低系统要求是 8 到 12 GB 的 RAM，你就可以运行 Mistral 等。好的？很好。所以，目标是理解模型大小和量化以及本地部署的权衡。我刚才说了。阶段 6，进入代理时代。现在，你需要非常非常认真地注意一件事。如果你有纸和笔，就拿出来记下来。我们现在处于代理时代。也就是说，很多人正在构建代理。为了编码，一个代理。这就是 CoWorker、Claude 创建的。或者，如果我想生成一个缩略图，那么有一个代理。一个代理来同步我的视频和我的声音。一个代理用于数字营销。一个代理用于审计。我们正处于代理时代。对吧？所以，现在请仔细注意这一点。我来告诉你它将如何发展。现在，很多人说，因为 AI 的出现，就没有工作了。我说的，现在发生的一切都是 AI 投资的裁员。真正的 AI 还没有完全取代我们。但是，它很快就会发生。我来告诉你它将如何取代。看，现在公司期望的是，他们需要所有代理。他们宁愿给我代理，而不是给一个人支付高薪。现在，已经出现了许多求职门户网站。请仔细注意。求职门户网站。也就是说，用于招聘代理的求职门户网站已经出现了。也就是说，从公司方面，HR 代理会去。HR 代理会在求职门户网站上，然后是 HR 代理、技术面试官代理，这两个代理会去求职门户网站，然后招聘他们需要的代理。那么，求职门户网站上的那个资源，那个候选人代理是谁呢？想象一下，我是 Gautam。我创建了数字营销和编码这两个代理。然后，我将这些代理列在这个求职门户网站上。好的？一旦列出来，他们就会从那边来。他们会做什么？他们会招聘。那么，我就变成了像代理顾问一样。作为开发者，我将开发 10 个代理，并将它们放在那个门户网站上。他们会招聘。这种模式已经开始。但是，它还没有快速增长。但是，它很快就会发生。看，我在 2015 年或 2016 年发布了一个视频。现在很多人都在制作关于它的视频。但是我当时就发布了视频。我也会在描述中提供那个视频的链接。当时我说了什么？我给了一个陈述。看，公司正在开发 AI。他们正在解雇人们。那么，他们创造的产品谁会购买？如果我没有工作，没有钱，谁会去购买？这是一个问题。当时我也不知道答案。但是，这个问题的答案就是这些代理。看，公司现在期望的是，他们需要所有代理。他们宁愿给我代理，而不是给一个人支付高薪。现在，已经出现了许多求职门户网站。请仔细注意。求职门户网站。也就是说，用于招聘代理的求职门户网站已经出现了。也就是说，从公司方面，HR 代理会去。HR 代理会在求职门户网站上，然后是 HR 代理、技术面试官代理，这两个代理会去求职门户网站，然后招聘他们需要的代理。那么，求职门户网站上的那个资源，那个候选人代理是谁呢？想象一下，我是 Gautam。我创建了数字营销和编码这两个代理。然后，我将这些代理列在这个求职门户网站上。好的？一旦列出来，他们就会从那边来。他们会做什么？他们会招聘。那么，我就变成了像代理顾问一样。作为开发者，我将开发 10 个代理，并将它们放在那个门户网站上。他们会招聘。这种模式已经开始。但是，它还没有快速增长。但是，它很快就会发生。看，我在 2015 年或 2016 年发布了一个视频。现在很多人都在制作关于它的视频。但是我当时就发布了视频。我也会在描述中提供那个视频的链接。当时我说了什么？我给了一个陈述。看，公司正在开发 AI。他们正在解雇人们。那么，他们创造的产品谁会购买？如果我没有工作，没有钱，谁会去购买？这是一个问题。当时我也不知道答案。但是，这个问题的答案就是这些代理。看，公司现在期望的是，他们需要所有代理。他们宁愿给我代理，而不是给一个人支付高薪。现在，已经出现了许多求职门户网站。请仔细注意。求职门户网站。也就是说，用于招聘代理的求职门户网站已经出现了。也就是说，从公司方面，HR 代理会去。HR 代理会在求职门户网站上，然后是 HR 代理、技术面试官代理，这两个代理会去求职门户网站，然后招聘他们需要的代理。那么，求职门户网站上的那个资源，那个候选人代理是谁呢？想象一下，我是 Gautam。我创建了数字营销和编码这两个代理。然后，我将这些代理列在这个求职门户网站上。好的？一旦列出来，他们就会从那边来。他们会做什么？他们会招聘。那么，我就变成了像代理顾问一样。作为开发者，我将开发 10 个代理，并将它们放在那个门户网站上。他们会招聘。这种模式已经开始。但是，它还没有快速增长。但是，它很快就会发生。看，我在 2015 年或 2016 年发布了一个视频。现在很多人都在制作关于它的视频。但是我当时就发布了视频。我也会在描述中提供那个视频的链接。当时我说了什么？我给了一个陈述。看，公司正在开发 AI。他们正在解雇人们。那么，他们创造的产品谁会购买？如果我没有工作，没有钱，谁会去购买？这是一个问题。当时我也不知道答案。但是，这个问题的答案就是这些代理。看，公司现在期望的是，他们需要所有代理。他们宁愿给我代理，而不是给一个人支付高薪。现在，已经出现了许多求职门户网站。请仔细注意。求职门户网站。也就是说，用于招聘代理的求职门户网站已经出现了。也就是说，从公司方面，HR 代理会去。HR 代理会在求职门户网站上，然后是 HR 代理、技术面试官代理，这两个代理会去求职门户网站，然后招聘他们需要的代理。那么，求职门户网站上的那个资源，那个候选人代理是谁呢？想象一下，我是 Gautam。我创建了数字营销和编码这两个代理。然后，我将这些代理列在这个求职门户网站上。好的？一旦列出来，他们就会从那边来。他们会做什么？他们会招聘。那么，我就变成了像代理顾问一样。作为开发者，我将开发 10 个代理，并将它们放在那个门户网站上。他们会招聘。这种模式已经开始。但是，它还没有快速增长。但是，它很快就会发生。看，我在 2015 年或 2016 年发布了一个视频。现在很多人都在制作关于它的视频。但是我当时就发布了视频。我也会在描述中提供那个视频的链接。当时我说了什么？我给了一个陈述。看，公司正在开发 AI。他们正在解雇人们。那么，他们创造的产品谁会购买？如果我没有工作，没有钱，谁会去购买？这是一个问题。当时我也不知道答案。但是，这个问题的答案就是这些代理。看，公司现在期望的是，他们需要所有代理。他们宁愿给我代理，而不是给一个人支付高薪。现在，已经出现了许多求职门户网站。请仔细注意。求职门户网站。也就是说，用于招聘代理的求职门户网站已经出现了。也就是说，从公司方面，HR 代理会去。HR 代理会在求职门户网站上，然后是 HR 代理、技术面试官代理，这两个代理会去求职门户网站，然后招聘他们需要的代理。那么，求职门户网站上的那个资源，那个候选人代理是谁呢？想象一下，我是 Gautam。我创建了数字营销和编码这两个代理。然后，我将这些代理列在这个求职门户网站上。好的？一旦列出来，他们就会从那边来。他们会做什么？他们会招聘。那么，我就变成了像代理顾问一样。作为开发者，我将开发 10 个代理，并将它们放在那个门户网站上。他们会招聘。这种模式已经开始。但是，它还没有快速增长。但是，它很快就会发生。看，我在 2015 年或 2016 年发布了一个视频。现在很多人都在制作关于它的视频。但是我当时就发布了视频。我也会在描述中提供那个视频的链接。当时我说了什么？我给了一个陈述。看，公司正在开发 AI。他们正在解雇人们。那么，他们创造的产品谁会购买？如果我没有工作，没有钱，谁会去购买？这是一个问题。当时我也不知道答案。但是，这个问题的答案就是这些代理。看，公司现在期望的是，他们需要所有代理。他们宁愿给我代理，而不是给一个人支付高薪。现在，已经出现了许多求职门户网站。请仔细注意。求职门户网站。也就是说，用于招聘代理的求职门户网站已经出现了。也就是说，从公司方面，HR 代理会去。HR 代理会在求职门户网站上，然后是 HR 代理、技术面试官代理，这两个代理会去求职门户网站，然后招聘他们需要的代理。那么，求职门户网站上的那个资源，那个候选人代理是谁呢？想象一下，我是 Gautam。我创建了数字营销和编码这两个代理。然后，我将这些代理列在这个求职门户网站上。好的？一旦列出来，他们就会从那边来。他们会做什么？他们会招聘。那么，我就变成了像代理顾问一样。作为开发者，我将开发 10 个代理，并将它们放在那个门户网站上。他们会招聘。这种模式已经开始。但是，它还没有快速增长。但是，它很快就会发生。看，我在 2015 年或 2016 年发布了一个视频。现在很多人都在制作关于它的视频。但是我当时就发布了视频。我也会在描述中提供那个视频的链接。当时我说了什么？我给了一个陈述。看，公司正在开发 AI。他们正在解雇人们。那么，他们创造的产品谁会购买？如果我没有工作，没有钱，谁会去购买？这是一个问题。当时我也不知道答案。但是，这个问题的答案就是这些代理。看，公司现在期望的是，他们需要所有代理。他们宁愿给我代理，而不是给一个人支付高薪。现在，已经出现了许多求职门户网站。请仔细注意。求职门户网站。也就是说，用于招聘代理的求职门户网站已经出现了。也就是说，从公司方面，HR 代理会去。HR 代理会在求职门户网站上，然后是 HR 代理、技术面试官代理，这两个代理会去求职门户网站，然后招聘他们需要的代理。那么，求职门户网站上的那个资源，那个候选人代理是谁呢？想象一下，我是 Gautam。我创建了数字营销和编码这两个代理。然后，我将这些代理列在这个求职门户网站上。好的？一旦列出来，他们就会从那边来。他们会做什么？他们会招聘。那么，我就变成了像代理顾问一样。作为开发者，我将开发 10 个代理，并将它们放在那个门户网站上。他们会招聘。这种模式已经开始。但是，它还没有快速增长。但是，它很快就会发生。看，我在 2015 年或 2016 年发布了一个视频。现在很多人都在制作关于它的视频。但是我当时就发布了视频。我也会在描述中提供那个视频的链接。当时我说了什么？我给了一个陈述。看，公司正在开发 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不，我们不应该从那个角度思考。恐惧会让我们忘记机会，或者忘记我们遇到的好问题。明白了吗？Gautham，你在工作，你会说话。我不是从那个角度来的，因为我来自你们的立场。今天为什么对你来说是一个挑战，是因为我在 2013 年找工作时面临着不同的挑战。好吧，所以如果你把这些东西当作知识渊博、有趣的时刻来探索，或者认为它们会给我们带来一些东西，那么很多东西就会进入你的脑海。好吧，好的。然后接下来，当你这样做的时候，你会得到很多想法。哦，我们可以做这样的产品，我们可以做这样的产品，你会得到这样的想法。让 Charji Claude 去分析一下。我能做这个吗？在那个 Reddle 这样的地方，有一个叫做 Startup 的手柄，加入进去，你会得到很多想法。想法应该是这样的：不应该像向太空发射火箭。明白了吗？我们应该解决我们周围的问题。现在流行的项目就是这类项目。好吧，所以 Y Combinator 为这类项目提供资金。Y Combinator 是美国的一个创业风险投资公司。我们这里也有。但 Y Combinator 非常有名。所以你已经做了一个这样的创业产品。现在我可以把这个 Table Not Found 发给他们。如果他们批准了，他们会给我一个学习项目。他们还会给我一笔钱，投资进去。他们会看着。即使你看看 Airbnb，它也是 Y Combinator 最早投资的公司之一。很多公司都是这样。列出 Y Combinator 的公司。有多少公司在早期得到了 Y Combinator 的支持。好吧，所以，你应该联系他们。这里也有很多泰米尔纳德邦的人。你可以联系他们。印度也有很多人。我们甚至有这样的演出，对吧？一些创业演出，在北方和这里都有。你也可以在这样的演出中展示你的产品。理解 AI 的挑战，这对我们很重要。所以，上下文窗口管理，AI 能记住多少上下文？好吧，这些都是它的局限性。如果我们理解了这些，我们就可以在日常生活中很好地使用它们。而且，如果我们知道这些，我们就可以填补这个空白。我不是展示了一个空白图表吗？记忆系统，思维链和推理，人类在循环中，何时寻求人类判断，安全问题。现在 Clod Bot 来了，Malbot 来了，它们完全控制了你的系统。那么，在安全方面，我们应该如何思考？我们如何解决这些问题？接下来是幻觉、延迟和成本优化。幻觉只有一个选择，我们必须好好训练它。就是这样。用问题训练，用答案训练。好吧，所以幻觉非常非常重要，因为在电影《机器人》中，警察问的所有问题，它都会幻觉并回答，对吧？就像你问的问题一样，有时 Charji 也会幻觉。好吧，所有这些我们只能通过训练大量数据来解决。好吧，基地 9 Masterwat A Katu，这非常重要。也就是说，它现在可以做编码，但它不能做什么，这是非常非常非常重要的事情。第一件事是系统设计。系统架构和系统设计，以及核心业务的设计，它还不能做到。这就是为什么解决方案架构师和系统设计架构师现在不害怕的原因。你去问一个关于系统设计的概念，它会告诉你。但那不是真的。我不能直接把它付诸实践。像 Facebook 这样的系统，如果你现在把它付诸实践，它就不会起作用。好吧，所以系统设计，产品管理，也就是说，这个 No Code 工具。当我开发它时，我从产品角度收集了大量信息，获得了大量知识。无论是放置支付网关，还是从泰米尔语切换到英语，切换到 Tanglish。我最初的设计是不同的，然后我从产品角度考虑。我从最终用户客户的角度反复思考，然后我改变了它。我不知不觉地从开发者的角度转向了产品方面。产品经理，产品负责人将如何设计它，我不知不觉地就转向了。好吧，所以你应该了解这些。还有深度用户共情、利益相关者管理、战略思维和商业背景。它不知道。如果你工作的公司是一家金融公司或一家健康保险公司，它不知道这些。这些知识都在你这里。对，同样，创意指导和道德决策。所以，AI 在这些方面仍然有很多局限性。首先是系统设计和架构部分。好吧，所以，我们应该学习系统设计吗？我在很多路线图视频中都说过。系统设计，一种编程语言，一个 SQL Linux，你需要了解系统设计。还有云。我总是说这五样东西。好吧，这些是基础。我来了。基地 10 保持领先。好吧，所以，适应滚动知识，参考策略，识别当前技能和市场需求之间的差距，计划 6 个月。也就是说，现在我们看到的路线图，你必须反复评估。每六个月，你都必须不断地重新评估。同样，Gautham，我如何了解趋势？很简单，搜索一下 MCP 服务器是什么，AI 自动化是什么。在 YouTube 上搜索一下，在 Instagram 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没有大的变化。这需要时间。这需要时间，可能是一年，也可能是两年，也可能是六个月。这就是我一直在说的。如果你想领先，你就必须这样做。基本真理，基本原理仍然很重要。好吧，编程我不需要，因为别人在做。或者 SQL 我不需要，Linux 我不需要。永远不要低估这一点。你必须学习这些。没有别的办法。如果你必须学习，你不需要学到能给一张白纸让你写代码的程度。但你需要了解基础知识。编程概念，函数式编程是如何工作的，Python 编程，我有一个 Java 的大师课程。链接在那里，去看看。SQL 有 12 小时。Linux 有 4 小时。系统设计我没有。但你可以搜索一些其他的系统设计教程。Gaurav 的也有。你可以去看看。数据结构和算法。你不要卡在这里。同时学习所有这些。软件工程原理，系统设计，所有这些你都需要了解。因为了解这些会培养你如何提问的技能。特别是如果你是应届毕业生。我现在看到很多人都跳过了这些。不要跳过。绝对不要跳过。不要盲目地认为你不需要这些，因为你不知道市场会如何发展。好吧，所以，你必须了解所有这些。好吧，所以，最终的愿景，你真正的机会在于你的同事工程师知道什么，AI 市场需要什么，以及当前 AI 工具能提供什么之间的差距。这就是我之前说的。这就是我在这张地图上说的。所以，这就是完整的计划。你看，不要太困惑。只拿着这个计划。只用它。你可以开始。但我也将发布遵循这个计划的视频。所以，你也可以一直看。最后，我想告诉你一件事。你看，这不是关于……我犹豫了很久要不要说。我们很多人仍然认为我们需要获得非常强大的指导，或者报名参加一个特定的课程来学习。在当今时代，这种心态是极其危险的。好吧，所以，很多人现在试图联系我，但我很抱歉，我不能和很多人交谈。但很多人说，只有和你交谈，我才能做到。这是完全错误的。好吧，当你这样做的时候，我会想，他们为什么会这样说？他们为什么会这样说？但你可以理解，你处于恐惧之中。这让你说出所有这些。这就是我不希望发生的事情。好吧，因为恐惧，10 件事永远不会进入你的脑海。没有恐惧，10 件事就会进入你的脑海。你看，你做所有这些事情的最终结果是什么？你会获得知识。你不会浪费时间。如果你因为害怕而继续下去，会发生什么？你既不会获得知识，也会一直害怕。所以，你是否能找到工作，这取决于它。它会发生的。把它放在一边。不断地吸收知识。没有人，包括我自己，没有人能给你保证。好吧，你会被录用。学习这些。我可以这样说。好吧，因为我了解市场。我不是一个典型的创作者，会说“如果你学习这个，你就会找到工作”。报名参加这些课程，你就会找到工作。因为我可以这样说。好吧。第二件事是，不要低估免费资源。好吧，你会在 YouTube 上发布视频，所以你会这样说。我不是说……我的长期关注者知道我。我以什么角度说话。不要低估免费资源。或者，兄弟，免费资源是什么意思？我无法坐下来学习。我无法学习。在大学和学校里也是这样。但我们仍然会责怪他们。好吧，但我们仍然会陷入这种心态。通过学习和分析很多东西，你会进入一种心态，认为付费课程是完美的。有这样的创作者，有教得好的创作者。但有些人也会犯错。我免费提供。任何东西都可能出错。所以，你必须自己做出区分。好吧。而且，有些人仍然认为去上课是为了找到一份新工作。那些已经在工作的人是为了找到一份新工作。有人告诉我，我必须去。我只能坐下来。在这里，问题不在于课程，无论是免费的还是付费的。问题在于你。你必须相信你自己。你不能只依靠别人。你看，Gautham 不在这里了。好吧，我们的生活就结束了。不是这样的。如果我不在，就会有另一个人。如果我不在，就会有另一个博客。如果我不在，就会有另一个指南。如果我不在，就会有另一个 YouTube 频道。请这样。不要只坚持一个。即使你误解了这一点，也没关系。我只是想告诉你。好吧。然后，随你便。好吧。所以，就像我之前说的。如果你想把它分成你的 YouTube 频道，或者制作 Reels，你都可以。我不会给你罢工。但是，我需要署名。所以，在你的描述中给我署名。如果你要编辑这个，只需写上我的名字 Gautham，然后写上 Data Engineering Tamil。然后你可以重新使用它。好吧。所以，发给很多人。你看，我看到很多人仍然处于困惑状态。他们害怕裁员，害怕失去工作，害怕找不到工作。这种恐惧制造了一个巨大的差距。但我们也可以利用这个差距。通过学习这些，我们可以进入。很简单，对吧？然后，不要放弃基础知识。学习系统设计和架构。好吧，好吧。然后，这个路线图的链接在描述中。请使用它。我真的想知道这个视频怎么样。请给我一个详细的评论。这样我就可以阅读它们，然后我可以更有动力地发布更多这样的视频。在你的 LinkedIn 上分享它，并标记我。我会转发它。你从中学到了什么？好吧，你可以把它写成一篇博客文章，然后在 LinkedIn 上发布。好吧。所以，谢谢观看，伙计们。我爱你们。再见。谢谢观看。我的 YouTube 频道上有很多免费的中文大师课程视频。Python 有 12 小时，SQL 有 9 小时，Linux 有 4 小时。大数据工程有 20 小时的视频。此外，还有许多关于 AI、Google Cloud、Azure、AWS 的视频。同样，还有像 Scala、Java 这样的编程语言的视频。所以，我频道上的所有视频都是中文的。去探索一下。同样，我还在写一些英文和唐吉利什的笔记和书籍。所以，链接也在描述框中。我的书从 3 卢比到 50 卢比不等。你可以买来试试。同样，我们有一个产品，叫做 Table Not Found.com。这是 LeetCode 的替代品。你可以在这里练习 SQL、Linux 和 Python 编码。这个产品的重点是，它完全是唐吉利什的。所以，你练习的所有问题都是唐吉利什的。解释和提示，一步一步，都是唐吉利什的。然后，它还有一个 ATS 检查器。你可以使用你的简历和职位描述来检查 ATS。谢谢观看，伙计们。我的地址和 LinkedIn 个人资料在描述中。你也可以在那里关注我。