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Ich habe Planungsdokumente erstellt, die Claude Code lehrten, wie man lokalisiert – nicht nur übersetzt – und dann zugeschaut, wie es in 5 Sprachen parallel ausgeführt wurde und wörtliche Phrasen in natürlich klingende Texte verwandelte.
Ich hätte beinahe einen wichtigen TTS-Engine-Tausch einfach mit "Daumen drücken" geshippt – bis meine KI-Assistenten die Risiken aufgezeigt und mir geholfen haben, stattdessen eine kugelsichere Feature-Flag-Strategie zu entwickeln.
Ich habe eine 3-minütige Signup-Verzögerung aufgespürt, die sich als Schrödingers Nutzer herausstellte – gleichzeitig existierend und nicht existierend aufgrund von Datenbankreplikationsverzögerungen zwischen Schreibvorgängen und Lesevorgängen.
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.