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OSSなプロダクトで「どうなってんだこれ？」ってなったらソースコード読むほうが手っ取り早いじゃん？＞＜
githubとかに（ミラーでも）ホストされてたらウェブから検索できるし＞＜

微妙に関係ないけど、
なぜかFediverse上のオレンジの観測範囲内で、何らかのOSSなプロダクトの挙動に疑問を持った時に、ソースコードを見に行く人の比率がかなり低いの謎＞＜

UNIX好きのプログラマって既製品を探す方の傾向が強いイメージ＞＜

既存の実装を知らずに再発明するのってものすごくプログラマらしいと思うけど＞＜；
この部分はなんか両極端に両方のプログラマが居そうではあるけど＞＜
（探すのがめんどいからすぐ手を動かすプログラマと、手を動かすのがめんどいから既製品を探すプログラマ＞＜）

8進数リテラルが無い環境を好んで使ってきたから、8進数リテラルの出番がわりと謎＞＜

アメリカ製の携帯電話であることが売りなんだから、アメリカ人でも組み立てられるように設計したからそうなってるんでは感＞＜

鉛フリーはんだがまだ工場とか向けで一般人（？）に普及する前に電子工作しなくなっちゃったから、鉛フリーはんだ使ったことない・・・＞＜

検索エンジンを使って調べるだと、調べて得た内容の理解やそれに対しての自分の考えが正しいかどうかのチェックが難しいけど、
LLMを組み入れて調べ物をすると、LLMに対して「こういう風に理解したんですけどあってますか？＞＜」とか「こういう風に考えたんですけどどうなんでしょうか？＞＜」って聞きながら調べられるので、LLMを組み入れて調べるほうが自分の理解に対してより批判的な視点を持てるという点で、ハルシネーションの問題があろうとも、LLMを使う方がかなりマシな気がしてる＞＜
優れた人間の先生が身近にいればもっとましだけど、そんなすぐ質問できる先生が身近にいる事は稀有だろうし、あらゆる問題に誤りなく（勘違いせずに）答えられる先生なんてまずいない＞＜

x 単語をいくつかりろった
o 単語をいくつか拾った
＞＜；

グーグルみたいなのに限らず、そこらのお役所等の公式サイトやショッピングサイトや動画サイトも含めて検索エンジンが死んだの、
検索エンジンのソート基準の標準が『関連度』になったのが大きいと思う＞＜
『関連度』でソート方式の検索は、それほど関連してないものも含まれるので、的外れに関連性を高めに認識してしまうと何の役にも立たないデータ（検索結果）になる＞＜
関連度が完璧な検索結果とほとんど何の役にも立たない関連度がある程度ある検索結果はわけられるべきかも＞＜

で、記事の冒頭以外で書かれてる通り、AIによる情報検索でも問いの重要性は変わらないし、むしろAIを使って物事を調べる時の方が、従来の検索エンジンを使って調べるよりももっと『問いの組み立て能力』みたいなのを強く要求される気がしてる＞＜
誰もが研究能力を要求されてるような時代なのかも＞＜