Garry Tan의 2026년 논리적 코드 변경 속도는 2013년 페이스의 약 810배입니다 (하루 11,417 vs 14 논리적 라인, AI로 부풀려진 원시 LOC 보정).
40개 개인 저장소에서 측정 — AI로 생산성이 올랐다는 사실이 부풀림을 보정한 뒤에도 그대로 남는다는 구체적 증거입니다.
Garry Tan's 2026 logical-code-change run rate is approximately 810× his 2013 pace (11,417 vs 14 logical lines/day, normalized for AI-inflated raw LOC), measured across 40 personal repos — concrete evidence that AI productivity gains survive even after deflating for inflation.
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Garry Tan의 2026년 논리적 코드 변경 속도는 2013년 페이스의 약 810배입니다 (하루 11,417 vs 14 논리적 라인, AI로 부풀려진 원시 LOC 보정).
40개 개인 저장소에서 측정 — AI로 생산성이 올랐다는 사실이 부풀림을 보정한 뒤에도 그대로 남는다는 구체적 증거입니다.
"AI 생산성이 진짜다" 주장의 증거 앵커입니다. 방법론적 가드레일이 핵심 디테일입니다: AI가 부풀리는 원시 LOC가 아니라 논리적 라인을 셌습니다. Y Combinator CEO가 계산, 저장소 목록, 재현 스크립트를 공개적으로 게시했습니다 — 회의론자들이 요구해온 종류의 영수증입니다. 4월 중순까지의 YTD: 2013년 전체의 240배.
