ノートパソコンでWiFiアクセスポイントを実行
Cisco Modeling Labs 2.10はModel Context Protocol (MCP)を統合し、自然言語の指示から生成AIがネットワークトポロジを自律的に構築することを可能にしました。ライブデモでは、IOLイメージを用いた3ルータのeBGPラボが生成され、明示的なユーザー指示なしでIPアドレス設定が自動完了しました。本プラットフォームは現在、仮想クライアントの位置に基づいて信号強度を動的に調整するワイヤレスファブリックシミュレーションをサポートし、Wiresharkへの直接パケットキャプチャストリーミングも提供しています。今回のアップデートにより、ネットワークエンジニアは英語の要求をPython APIコールに変換してトポロジ全体と収束ロジックを実行させることで、手動でのラボ構築を省略できるようになりました。
2026 年のソフトウェアエンジニア採用プロセスは完全に破綻している
AI ツールが開発者により毎日数千行のコード生成を可能にし、人間の役割がコードレビューとワークフローの調整へとシフトする現代のワークフローと、ソフトウェアエンジニアの採用プロセスは依然として整合性を欠いている。この生産性の転換にもかかわらず、企業は依然として時代遅れの LeetCode 形式のホワイトボード面接や、実際の職務遂行能力を評価できない過度な多段階選考プロセスに依存している。この乖離は、新卒エンジニアが将来の AI 駆動型キャリアに適応する時間を浪費し、人工的な面接ゲームの習得に追われることを強いている。現在のシステムは、今日の開発環境で効果的に業務を遂行するために必要な実務スキルよりも、アルゴリズムの雑学を優先している。