81 posting dalam kategori ini
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.
Saya membangun chatbot keuangan yang menjawab pertanyaan tentang S&P 500 menggunakan data SEC — dengan agent self-critique yang memperbaiki jawaban sebelum kamu melihatnya.