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2日目にマルチテナンシーを構築した。67日目に作り直した

すべてのテーブルにorg_idを追加すれば完璧なマルチテナンシーだと思っていました。しかしセキュリティ監査で、エージェンシーがSMEテーブルに書き込んでいることが判明しました。バグではなく、設計によるものでした。

エージェンシーで20年の経験を経て、マルチテナントアーキテクチャは待てないと分かっていました。だから2日目に、動くAIエージェントが1つしかない状態で、将来のリライトを避けるために開発の複雑さを3倍にしました。

自分のランディングページをAI戦略エージェントに入力し、24時間でリビルドしました。販売しているプロダクトをドッグフーディングしてコンバージョンメッセージングが変わりました。

75日間で9エージェントのマーケティングプラットフォームを構築しました。すべての会話から学習し、1つのエージェントにビジネスのことを教えると、9つ全部が賢くなります。

ReactアプリがHTTPSページからHTTPリクエストを送り続ける原因を24時間デバッグしました。コードは変換していたのに。犯人は衝撃的でした。

マルチテナントアーキテクチャを備えた3つのAIマーケティングエージェントを4週間で構築しました。これは前回のプロダクトで1ヶ月かかった量と同じで、そのプロダクトはローンチまで7ヶ月かかりました。

重要なTTSエンジンの入れ替えを「うまくいくことを祈る」だけで出荷しそうになりました。しかしAIアシスタントがリスクを指摘し、完璧なfeature flag戦略の構築を手伝ってくれました。

3分かかるサインアップの遅延を追跡した結果、原因はシュレディンガーのユーザーでした。データベースの書き込みと読み込みのレプリケーションラグにより、ユーザーが「存在している」と「存在していない」が同時に起きていたのです。

自分の専門分野について自信満々に間違った情報を述べるAIツールを見て、ツールを作り直しました。あなたをコントロールの座に置く4ステップのワークフローをご紹介します。

Cloud Run移行は完璧だと思っていました。しかし、たった1つのAIパラメータ — temperatureが0ではなく0.7に設定されていたこと — が30%のAPI呼び出し失敗と月$54の無駄なトークンを引き起こしました。

AWSからGCPに移行し、92%のコスト削減と10倍のパフォーマンス向上を達成しました。「ベストプラクティス」を捨てて実際に機能するプラグマティックなアーキテクチャを選んだ教訓をお伝えします。

コンテンツが作成される前に形を整えられるAIポッドキャストジェネレーターを構築しました。通勤中にAIがWikipediaを読み上げるだけなのにはうんざりしていたからです。