इस कैटेगरी में 64 पोस्ट
20 साल एजेंसियों में काम करने के बाद, मुझे पता था कि multi-tenant architecture इंतज़ार नहीं कर सकता—तो Day 2 पर, सिर्फ एक काम करने वाले AI agent के साथ, मैंने अपनी development complexity को तीन गुना बढ़ा दिया ताकि भविष्य में rewrite से बचा जा सके।
मैंने अपनी खुद की landing page को अपने AI strategy agent को दिया और 24 घंटों में उसे rebuild किया — जो product मैं बेच रहा हूँ उसे dogfooding करके conversion messaging transform हुई।
मैंने 75 दिनों में एक 9-agent marketing platform बनाया जो हर conversation से सीखता है — एक agent को अपने business के बारे में बताएं, और सभी नौ मिलकर smarter होते हैं।
मैंने 24 घंटे debug करने में बिताए कि मेरी React app HTTPS pages से HTTP requests क्यों कर रही थी — भले ही मेरा code उन्हें convert कर रहा था। Culprit ने मुझे shock कर दिया।
मैंने 4 हफ्तों में multi-tenant architecture के साथ 3 AI marketing agents build किए — उतना ही जो मैंने DIALØGUE के पहले महीने में किया जो launch होने में 7 महीने लगे।
मैंने लगभग एक major TTS engine swap सिर्फ "hoping for the best" से ship कर दिया — जब तक मेरे AI assistants ने risks flag नहीं किए और एक bulletproof feature flag strategy बनाने में मदद नहीं की।
मैंने एक 3-मिनट signup delay track किया जो निकला Schrödinger's user — database replication lag की वजह से writes और reads के बीच एक साथ exist करना और न करना।
मैंने अपना AI tool rebuild किया जब देखा कि वह confidently मेरी खुद की expertise के बारे में गलत information बोल रहा था — यहाँ है वह 4-step workflow जो आपको control में रखता है।
मुझे लगा मेरा Cloud Run migration flawless था — जब तक एक single AI parameter — temperature 0.7 की जगह 0 — ने 30% failed API calls और $54/month की बर्बादी नहीं कर दी।
मैंने AWS से GCP migrate किया और 10x faster performance के साथ 92% cost reduction हासिल किया — यहाँ है जो मैंने "best practices" छोड़कर pragmatic architecture अपनाने से सीखा जो actually काम करती है।
मैंने एक AI podcast generator बनाया जो आपको content बनने से पहले उसे आकार देने देता है — क्योंकि मैं commute के दौरान AI को Wikipedia पढ़ते सुनते-सुनते थक गया था।
5,000 घंटे AI मॉडल्स के साथ काम करने के बाद, Gemini 2.5 Pro ने कोडिंग में Claude और ChatGPT को पीछे छोड़ दिया है — जानिए क्यों यह जटिल applications बनाने के लिए मेरा default tool बन गया है।