
Dari 3 Menit ke 500ms: Bug Signup yang Tidak Masuk Akal
Saya memburu delay signup 3 menit yang ternyata adalah user Schrödinger — ada dan tidak ada secara bersamaan karena lag replikasi database antara write dan read.
70 posting dalam kategori ini

Saya memburu delay signup 3 menit yang ternyata adalah user Schrödinger — ada dan tidak ada secara bersamaan karena lag replikasi database antara write dan read.

Saya membangun ulang tool AI saya setelah menyaksikannya dengan percaya diri menyebarkan informasi salah tentang keahlian saya sendiri — ini workflow 4 langkah yang membuat kamu tetap memegang kendali.

Saya pikir migrasi Cloud Run saya sempurna sampai satu parameter AI — temperature diset ke 0.7 alih-alih 0 — menyebabkan 30% panggilan API gagal dan menghabiskan saya $54/bulan dalam token yang terbuang.

Saya bermigrasi dari AWS ke GCP dan mencapai pengurangan biaya 92% dengan performa 10x lebih cepat — ini yang saya pelajari membuang "best practice" demi arsitektur pragmatis yang benar-benar berfungsi.

Saya membangun generator podcast AI yang memungkinkan kamu membentuk konten sebelum dibuat — karena saya lelah AI hanya membacakan Wikipedia selama perjalanan saya.

Setelah 5.000 jam menguji model AI, Gemini 2.5 Pro mengalahkan Claude dan ChatGPT untuk coding — ini alasan mengapa ia menjadi tool default saya untuk membangun aplikasi kompleks.

Setelah 10 hari membangun podcast yang dihasilkan AI dengan CrewAI, saya belajar bahwa meskipun framework-nya sangat mudah digunakan, konten berkualitas tetap membutuhkan usaha manusia yang nyata.

Saya memperluas Sydney agar bisa membaca narasi 10-K selama 10 tahun untuk Magnificent 7, dengan kompromi terukur antara cakupan, kualitas retrieval, dan biaya vector store.

Saya menggabungkan dua agent AI menjadi satu assistant multi-talenta yang bisa membaca data finansial S&P 500 sekaligus konten blog 15 tahun saya, membuktikan bahwa less really is more.

Saya membangun agent AI yang menjawab pertanyaan keuangan menggunakan 10 tahun data SEC — dan akhirnya menyelesaikan tantangan streaming untuk membuatnya real-time dan bisa diverifikasi.

Setelah 10 bulan coding dengan asisten AI, saya belajar bahwa mereka seperti intern — powerful tapi butuh instruksi spesifik, yang artinya saya harus benar-benar memahami framework untuk menyelesaikan masalah nyata seperti membuat chatbot lambat saya menjadi cepat.

Saya meng-upgrade chatbot Sydney untuk menguji hybrid search dan query structuring Weaviate — fitur-fitur yang saya butuhkan untuk men-scale chatbot keuangan saya ke 500+ perusahaan.