Наскільки важливий надійний Dev?
Одного разу прокинувшись, власники SKYAI були вражені: проект, який спочатку виглядав перспективним AI Alpha, раптово зазнав падіння капіталізації на 99% і більше не має можливостей на відновлення.
Причина цієї ситуації полягає в тому, що розробник SKYAI Боб (@futuristfrog) 5 січня оголосив, що його експеримент зазнав невдачі: «Погані новини. Я зазнав невдачі». Внаслідок цього SKYAI зазнав стрімкого падіння, і багато інвесторів, які раніше були налаштовані позитивно щодо цього проекту, заявили, що потрібно знайти надійних розробників, стверджуючи, що засновник грає вирішальну роль у проекті.
Боб раніше був виявлений у 2022 році як учень старшої школи, а на початку запуску SKYAI йому надали звання геніального Dev з практичним токеном. У своїй останній заяві Боб написав: «На сьогодні я створив лише дуже вузький, надмірно адаптований комп'ютерний додаток AI-агента, і навіть так, ці агенти майже не дали жодного результату». Тому він вирішив не оновлювати SkyAI до виходу нового покоління великих моделей.
Чи можна вважати цю поведінку відповідальною з боку Dev? З точки зору доходів інвесторів, очевидно, це не можна назвати хорошим Dev.
Також 5 січня токен проекту DeFi AI Agent The Hive, що брав участь у хакатоні Solana AI, BUZZ, за два дні досягнув капіталізації понад 80 мільйонів доларів. Причина такого FOMO полягає в тому, що спільнота дізналася про успіхи його Dev Джасона Хедмана, який майже в кожному проекті здобував перше місце, вже дев'ятиразовий переможець хакатонів, його внесок на GitHub також є досить значним, з повним резюме та чітким записом попередньої розробки.
Додаткова інформація: (Швидка оцінка капіталізації BUZZ 40M, «DeFi Agent» дав перший постріл?)
Jsaon GitHub домашня сторінка
І Джасон володіє 5% постачання токенів BUZZ, але для підвищення прозорості проекту та довіри ринку він вирішив заблокувати цю частину токенів на рік, що також називається частиною потенціалу зростання BUZZ.
Від невдачі SKYAI до вибуху BUZZ, не важко побачити важливість надійного Dev для проекту — технічна сила, відповідальність, репутація розробника часто тісно пов’язані з майбутнім потенціалом зростання проекту.
Як знайти хорошого AI Dev або проект на GitHub?
Коли ми усвідомлюємо важливість розробників для проекту, наступним питанням стає: як ефективно відрізнити потенційних «Боба» та «Джасона» серед безлічі проектів AI+Crypto і знайти справжні команди технологій, які варто відстежувати та інвестувати в них?
GitHub безсумнівно є найкращою «передавальною станцією», як найбільша у світі платформа для співпраці та управління версіями відкритого коду. Тут не лише демонструється технічний рівень розробників та їхня здатність до постійного виробництва, але й надаються цінні дані про взаємодію в спільноті, ітерації версій тощо. BlockBeats визначили кілька ключових порад для «полювання на скарби» на GitHub, щоб допомогти всім краще контролювати якість проектів та рівень Dev.
Розумне використання пошуку та сторінки Trending
Сторінка Trending GitHub зосереджує увагу на нещодавно популярних проектах, зазвичай сортується за мовою, часовими проміжками та зростанням зірок. Вибір AI та його пов'язаних мов (таких як Python, C++, Go тощо) дозволяє швидко виявити, які проекти мають високу популярність та широкий спектр використання. Проекти з великою кількістю зірок та високою кількістю Fork і Watch зазвичай означають, що спільнота їх високо оцінює, і має більше ресурсів та обговорень.
Окрім сторінки Trending, можна також скористатися розширеним пошуковим функціоналом GitHub, поєднуючи кількість зірок, мову програмування, дату оновлення тощо для фільтрації. Наприклад, введіть у рядок пошуку stars:>100 language:Python topic:AI, щоб знайти проекти, пов'язані з «AI», які мають більше 100 зірок і використовують Python, що закладе основу для точного визначення відповідного Dev.
Окрім перегляду внеску AI Dev на GitHub, ви також можете відвідати їхню особисту сторінку, щоб подивитися, в яких проектах вони брали участь, чи подавали вони якісний код на відомих AI фреймворках. Також можна дізнатися про їхні дійсно основні проекти в розділі «Pinned Repositories» на їхній особистій сторінці.
GitHub домашня сторінка засновника ai16z Шоу
Крім того, такі сторонні сервіси, як CodersRank, Sourcegraph, оцінюють публічний код розробників на основі балів або аналізу карт навичок. Якщо ви хочете більш всебічно зрозуміти звички програмування та технологічний стек розробників, також можна звернути увагу на дані, які надають ці інструменти.
Переглянути README, код та записи комітів
README файл проекту зазвичай містить цілі проекту, огляд функцій, методи використання та бібліотеки, від яких він залежить. Докладний та логічно зрозумілий README не лише допоможе вам швидко ознайомитися з проектом, але й продемонструє професіоналізм розробника та його доброзичливість до користувачів спільноти. Якщо README містить діаграми архітектури, тести порівняння продуктивності, посилання на відповідні статті тощо, це є додатковим плюсом до професійності проекту.
Уважно вивчайте структуру коду проекту, розділення модулів та стандарти іменування, це дозволить попередньо оцінити зрілість розробника в галузі програмної інженерії. Якщо ви часто бачите, що вони завантажують файли через перетягування (Add files via upload), це може свідчити про те, що проект не має можливостей для постійного управління розробкою і не має реальної технічної підтримки. Навпаки, якщо інформація про коміт (commit message) стиснута, а розподіл функцій чіткий, це свідчить про більш професійний та відстежуваний процес розробки.
Джерело зображення: @onlyzhynx
У проектах AI важливо, чи впроваджено юніт-тестування, безперервну інтеграцію (Travis CI, GitHub Actions тощо), оскільки це є ключовим показником якості роботи розробника. Висококласний AI Dev зазвичай комбінує автоматизовані тестові засоби, щоб забезпечити правильність та стабільність функцій проекту.
Інтерфейси Issues, Pull Requests та Contributors
У розділах Issues (відстеження проблем) та Pull Requests (запити на злиття) ми можемо прямо зрозуміти стиль роботи розробників та рівень взаємодії в спільноті. Наприклад, чи було своєчасно відповідано на Issue, чи є процес перевірки PR суворим, чи було достатньо перевірок та тестувань під час злиття коду. Відмінні AI Dev зазвичай будуть направляти нових учасників через Code Review або надавати більше технічного контексту та логіки реалізації в описі PR, щоб допомогти спільноті проекту швидко зрозуміти та перевірити нові функції.
Якщо кількість Contributors проекту значна та рівномірно розподілена, це вказує на те, що проект має досить широку підтримку спільноти та постійну розробницьку мотивацію. Якщо лише одна-дві особи активно подають код, то слід глибше вивчити їхній бекграунд та потенціал масштабування проекту.
Деякі високоякісні проекти можуть на своїх README або Issues посилатися на зовнішні форуми, Slack, Discord канали тощо для обговорення еволюції функцій проекту, виправлення помилок тощо. Якщо на форумі користувачі активно спілкуються, це означає, що проект має певні основи спільноти, що також є одним з критеріїв оцінки команди.
Нарешті, хочу сказати, що хоча надійні технічні навички розробників дуже важливі, емоційний інтелект також є необхідним фактором, щоб проект міг дійти досить далеко. У цьому раунді бульбашки, спричиненої AI+Crypto, якщо не вдасться зберегти вартість активів через абсурдні дії Dev, то, можливо, ми можемо змінити підхід і проводити середньо- та довгострокове спостереження за проектами надійних Dev, супроводжуючи зростання токенів отриманням прибутку, що є одним із більш стабільних способів дій.