81 post sa category na ito
Binuo kong muli ang aking AI tool matapos itong panoorin na may kumpiyansang nagsasabi ng maling impormasyon tungkol sa sarili kong expertise—ito ang 4-step workflow na nagbibigay sa iyo ng kontrol sa halip.
Akala ko perpekto ang Cloud Run migration ko hanggang sa isang AI parameter—temperature na naka-set sa 0.7 sa halip na 0—ang nagdulot ng 30% failed API calls at nagkahalaga sa akin ng $54/buwan sa nasayang na tokens.
Lumipat ako mula AWS sa GCP at nakamit ang 92% cost reduction na may 10x na mas mabilis na performance—ito ang natutunan ko sa pag-iwas sa "best practices" para sa pragmatic architecture na talagang gumagana.
Gumawa ako ng AI podcast generator na nagbibigay-daan sa iyong hubugin ang content bago ito gawin—dahil pagod na akong pakinggan ang AI na nagbabasa lang ng Wikipedia sa akin habang nagko-commute.
Pagkatapos ng 5,000 oras na pag-test ng AI models, tinalo ng Gemini 2.5 Pro ang Claude at ChatGPT sa coding—ito ang dahilan kung bakit naging default tool ko ito para sa pagbuo ng mga complex na applications.
Pagkatapos ng 10 araw na pagbuo ng AI-generated podcasts gamit ang CrewAI, natutunan ko na bagama't napakadaling gamitin ng framework, ang kalidad na content ay nangangailangan pa rin ng tunay na pagsisikap ng tao.
In-scale ko si Sydney para mabasa ang 10 taon ng narrative content mula sa mga annual reports ng Big Tech sa pamamagitan ng strategic na paglilimita ng saklaw sa 7 kumpanya—narito kung paano ko binalanse ang gastos vs kakayahan.
Pinagsama ko ang dalawang AI agents sa isang multi-talented assistant na kayang mag-analyze ng S&P 500 financials AT ng 15 taon kong blog content—pinapatunayan na mas kaunti talaga ay mas marami.
Gumawa ako ng AI agent na sumasagot ng mga financial questions gamit ang 10 taon ng SEC data—at sa wakas nalutas ko ang aking mga streaming challenges para gawin itong real-time at mabe-verify.
Pagkatapos ng 10 buwan ng pag-code kasama ang mga AI assistants, natutunan ko na parang mga intern sila—makapangyarihan pero nangangailangan ng specific na instructions, ibig sabihin kailangan kong malalim na maunawaan ang mga frameworks para malutas ang tunay na mga problema tulad ng pagpapabilis ng mabagal kong chatbot.
In-upgrade ko ang aking chatbot na si Sydney para subukan ang hybrid search ng Weaviate at query structuring—mga features na kailangan ko para i-scale ang aking financial chatbot sa 500+ na mga kumpanya.
Gumawa ako ng financial chatbot na sumasagot sa mga tanong tungkol sa S&P 500 gamit ang SEC data—na may self-critique agent na nagpapahusay ng mga sagot bago mo makita.