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Ich habe mein KI-Tool neu gebaut, nachdem ich beobachtet hatte, wie es zuversichtlich falsche Informationen über mein eigenes Fachgebiet verbreitete – hier ist der 4-Schritte-Workflow, der dich statt die KI in Kontrolle bringt.
Ich dachte, meine Cloud Run-Migration war makellos, bis ein einziger KI-Parameter – Temperature auf 0,7 statt 0 gesetzt – 30 % fehlgeschlagene API-Aufrufe verursachte und mich 54 Dollar/Monat in verschwendeten Tokens kostete.
Ich habe von AWS zu GCP migriert und eine 92%ige Kostenreduzierung mit 10-fach schnellerer Leistung erreicht – hier ist, was ich beim Verwerfen von „Best Practices" für eine pragmatische Architektur gelernt habe, die wirklich funktioniert.
Ich habe einen KI-Podcast-Generator gebaut, mit dem du die Inhalte gestalten kannst, bevor sie erstellt werden – weil ich es leid war, dass mir KI während meines Pendlerwegs Wikipedia vorliest.
Nach 5.000 Stunden mit KI-Modellen schlägt Gemini 2.5 Pro Claude und ChatGPT beim Coding – hier ist, warum es mein Standardtool für den Aufbau komplexer Anwendungen geworden ist.
Nach 10 Tagen, in denen ich KI-generierte Podcasts mit CrewAI erstellt habe, habe ich gelernt: Das Framework ist bemerkenswert einfach zu bedienen – qualitativ hochwertige Inhalte erfordern aber nach wie vor echten menschlichen Einsatz.
Ich habe Sydney skaliert, um 10 Jahre Erzählinhalt aus den Jahresberichten der Tech-Giganten zu lesen, indem ich den Umfang strategisch auf 7 Unternehmen begrenzt habe – so habe ich Kosten gegen Leistungsfähigkeit abgewogen.
Ich habe zwei KI-Agenten zu einem vielseitigen Assistenten zusammengeführt, der S&P 500-Finanzdaten UND meine 15 Jahre Bloginhalt analysieren kann – und damit bewiesen, dass weniger wirklich mehr ist.
Ich habe einen KI-Agenten gebaut, der Finanzfragen mithilfe von 10 Jahren SEC-Daten beantwortet – und habe endlich meine Streaming-Herausforderungen gelöst, um ihn echtzeitfähig und überprüfbar zu machen.
Nach 10 Monaten Coden mit KI-Assistenten habe ich gelernt, dass sie wie Praktikanten sind – mächtig, aber auf spezifische Anweisungen angewiesen, was bedeutet, dass ich Frameworks tiefgehend verstehen muss, um echte Probleme zu lösen, wie meinen langsamen Chatbot schnell zu machen.
Ich habe meinen Chatbot Sydney aufgerüstet, um Weaviates Hybrid Search und Query Structuring zu testen – Funktionen, die ich benötige, um meinen Financial Chatbot auf 500+ Unternehmen zu skalieren.
Ich habe einen Finanz-Chatbot gebaut, der S&P-500-Fragen anhand von SEC-Daten beantwortet – mit einem Selbstkritik-Agenten, der Antworten verbessert, bevor du sie siehst.