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スタンフォードはAIネイティブなエンジニアリングをどう教えるか:Mihail Eric氏がCS146SコースとMonacoのエージェント実践を語る
[One Million AI Engineer Special] How Stanford Teaches AI-Native Engineering — Mihail Eric, Monaco
AI による要約
スタンフォードのCS146Sコースは第2期でオープンソースのメンテナーを授業に招き、学生は未知のコードベースを学び、変更を提案し、コードをマージする可能性のあるメンテナーにパッチを説明する。講師のMihail Eric氏はMonacoのAI業務も担当し、チームがエージェント用ワークスペースを自社構築し、コードレビューツールを外部調達し、オンコール用エージェントをDatadogとGitHubに接続していることを明かした。同氏がまとめた原則は「学ぶために買い、残すために自ら作る」だ。
入選の記録
基準 76メディアと個人1 回目 342 回目 34
入選せず二回の合計 68 < 基準の 2 倍 152
- 情報源の区分
- メディアと個人、この区分の基準は 76 点
- 予備審査
- 通過:斯坦福AI原生工程课程与编码Agent实践
- 同じ出来事
採点はモデルが同じ基準で独立に二回行い、満点は 100。二回の合計が基準の 2 倍に届いたものだけが入選します。基準は情報源の区分ごとに決めています。
情報源:Latent Space · latent.space