आर्काइव · 2013 — अब तक
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मेरा AI बिल $200/महीने से घटकर $45 हो गया। मैंने कम नहीं, ज़्यादा ship किया।
जून: $57.01। जुलाई: $33.09। OpenCode के ज़रिए DeepSeek V4 Pro पर switch करने के दो महीने बाद, मेरे AI खर्च में 75% की गिरावट आई। Commit history साबित करती है कि मैंने कम नहीं, ज़्यादा ship किया — 4 products में 786 commits। यहाँ है पूरा breakdown।
विश्लेषण पढ़ें
मैंने 7 भाषाओं में 40 AI podcasts का evaluation किया। छह pipeline fixes के बाद — यहाँ बताया कि क्या improve हुआ।
मैंने 7 भाषाओं में 40 real episodes पर अपने AI podcast pipeline को grade करने के लिए एक eval framework बनाया। Review step scripts को और खराब कर रहा था (3.34 → 2.91)। सभी citation URLs fake लग रही थीं (score: 1.28)। Chinese सबसे कमज़ोर locale था (2.88)। छह fixes, एक दिन और एक नया model बाद — यहाँ हैं before/after numbers और हर वो change जो मैंने किया।
मैं ऐसे System Prompts लिखता हूँ जो सच में लागू होते हैं (जब मेरे AI Hosts ने 'Trời ơi' 13 बार कहा)
मैंने अपने दो AI podcast hosts के लिए system prompt लिखने में कई दिन लगाए। उन्होंने हर शब्द पढ़ा — और लगभग सब कुछ अनदेखा कर दिया। समाधान बेहतर शब्द नहीं था — बल्कि यह समझना था कि LLM नियमों को अलग-अलग तरीके से process करते हैं, इस बात पर निर्भर करता है कि वे आपके pipeline में कहाँ रहते हैं।
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मैं AI, काम, US expat life, और products बनाने के बारे में लिखता हूँ. जो topics आपके लिए मायने रखते हैं, उन्हें चुनिए और मैं अगला note तभी भेजूँगा जब वह सच में आपके समय के लायक होगा.