Новые реалии изучения вещей в техе

В pre-ai эру изучение технологий происходило по понятному пайплайну: надо было зачастую углубиться в реализацию уже готовых решений, понять процессы что происходят в, например, коде, посмотреть все флоу, понять какие детали важны в логике/расчетах и тд, чтобы после ты мог сам сделать что-то подобное, а в какой-то перспективе, достаточно глубоко все поняв все детали, начать придумывать новшества самостоятельно

В post-ai эру важно избавиться от своих легаси привычек, например попыток закопаться в код, посмотреть как работает что-то изнутри, понять детали. Сейчас важнее становится понимание того, как вернее строить ход мысли для достижения желаемого результата, куда стоит акцентировать внимание агентов, понимать что важно, а что нет, и где нужно дополнительное разьяснение и обсуждение деталей

Будто бы подобное случается каждый раз при техническом скачке, а именно поднимается уровень абстракции, на котором нужно думать, и тут важно не застрять в своих легаси привычках и вовремя начать думать по новому (но и совсем упарываться тоже не стоит)🥸