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J'ai construit 3 agents marketing IA avec une architecture multi-tenant en 4 semaines—autant que ce que j'avais accompli en un mois sur mon produit précédent, qui a mis 7 mois à être lancé.
J'ai failli déployer un remplacement majeur de moteur TTS en « espérant simplement que tout aille bien » — jusqu'à ce que mes assistants IA signalent les risques et m'aident à construire une stratégie de feature flag infaillible à la place.
J'ai traqué un délai d'inscription de 3 minutes qui s'est avéré être l'utilisateur de Schrödinger — existant et n'existant pas en même temps à cause du délai de réplication de base de données entre les écritures et les lectures.
J'ai reconstruit mon outil IA après l'avoir regardé débiter avec confiance des informations erronées sur ma propre expertise — voici le workflow en 4 étapes qui te remet aux commandes.
Je pensais que ma migration vers Cloud Run était parfaite — jusqu'à ce qu'un seul paramètre IA (temperature réglée à 0,7 au lieu de 0) provoque 30 % d'appels API en échec et me coûte 54 $/mois en tokens gaspillés.
J'ai migré d'AWS vers GCP et obtenu une réduction des coûts de 92 % avec des performances 10 fois plus rapides — voici ce que j'ai appris en abandonnant les "meilleures pratiques" pour une architecture pragmatique qui fonctionne vraiment.
J'ai construit un générateur de podcast IA qui te permet de façonner le contenu avant qu'il soit créé — parce que j'en avais assez que l'IA me lise Wikipédia pendant mes trajets.
Après 5 000 heures à tester des modèles d'IA, Gemini 2.5 Pro surpasse Claude et ChatGPT pour le codage — voici pourquoi il est devenu mon outil par défaut pour construire des applications complexes.
Après 10 jours à construire des podcasts générés par IA avec CrewAI, j'ai appris que si le framework est remarquablement facile à utiliser, un contenu de qualité exige encore un effort humain réel.
J'ai mis Sydney à l'échelle pour lire 10 ans de contenu narratif des rapports annuels des grandes entreprises tech en limitant stratégiquement la portée à 7 entreprises — voici comment j'ai équilibré coût et capacité.
J'ai combiné deux agents IA en un seul assistant polyvalent capable d'analyser les finances du S&P 500 ET mes 15 ans de contenu de blog — preuve que le moins, c'est vraiment le mieux.
J'ai construit un agent IA qui répond aux questions financières en utilisant 10 ans de données SEC — et j'ai finalement résolu mes défis de streaming pour le rendre temps réel et vérifiable.