511 posts about AI, learning, and building products
Pinakain ko ang aking sariling landing page sa aking AI strategy agent at binuo itong muli sa 24 oras—nabago ang conversion messaging sa pamamagitan ng dogfooding ng produktong ibinebenta ko.
Gumawa ako ng 9-agent marketing platform sa 75 araw na natututo mula sa bawat pag-uusap—sabihin mo sa isang agent ang tungkol sa negosyo mo, at lahat ng siyam ay nagiging mas matalino nang magkasama.
Gumugol ako ng 24 oras sa pag-debug kung bakit patuloy na gumagawa ang aking React app ng HTTP requests mula sa HTTPS pages—kahit kino-convert ng code ko ang mga ito. Nakagulat ang salarin.
Gumawa ako ng 3 AI marketing agents na may multi-tenant architecture sa 4 na linggo—kasingdami ng nagawa ko sa isang buwan sa pagbuo ng nakaraang produkto ko na tumagal ng 7 buwan bago i-launch.
Halos na-ship ko ang isang malaking TTS engine swap sa pamamagitan ng "umaasa na lang na okay"—hanggang sa na-flag ng aking mga AI assistant ang mga panganib at tinulungan akong gumawa ng bulletproof na feature flag strategy sa halip.
Hinabol ko ang isang 3-minutong signup delay na naging Schrodinger's user—umiiral at hindi umiiral nang sabay dahil sa database replication lag sa pagitan ng writes at reads.
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.
Binabago ng taglamig ang red rocks ng Utah sa isang mahiwagang tanawin—natuklasan namin ang mga arches na may dusting ng snow, walang tao sa mga scenic roads, at isang sense of community na kasingganda ng landscape mismo.