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Google Gemini 2.5 Pro依家係我寫code嘅首選拍檔

用咗5,000個鐘頭測試AI model之後，Gemini 2.5 Pro喺寫code方面贏咗Claude同ChatGPT——以下係佢點樣成為我build複雜應用嘅默認工具。

用CrewAI整AI-generated podcasts 10日後，我學到雖然呢個framework remarkably容易用，高質內容仲係需要真正嘅人類effort。

我scale咗Sydney嚟讀Big Tech過去十年年報嘅narrative content，策略性咁將scope限制喺7間公司——以下係我點平衡cost同capability。

我將兩個AI agent合併成一個multi-talented助手，可以分析S&P 500財務數據同時搜尋我15年嘅blog內容——證明少真係多。

我整咗一個AI agent用10年SEC數據回答金融問題——終於解決咗我嘅streaming挑戰，令佢real-time同可驗證。

用AI助手寫code 10個月後，我學到佢哋好似intern——powerful但需要specific instructions，意味住我要深入了解frameworks先至能解決真正嘅問題，好似點令我個慢chatbot變快。

我upgrade咗chatbot Sydney嚟test Weaviate嘅hybrid search同query structuring——呢啲功能係我scale金融chatbot到500+間公司需要嘅。

我整咗一個金融chatbot，用SEC數據回答S&P 500問題——仲有一個self-critique agent喺你見到答案之前先improve佢。

我用AI重建咗個網站嘅frontend，升級咗chatbot嘅intelligence，仲發現咗continuous deployment——全部因為Docker唔合作。

我用FastAPI同async processing重建咗chatbot，大幅縮短response time同時簡化interface——以下係targeted optimizations點樣transform用戶體驗。

我以零coding技能同滿腔熱情投入整chatbot——結果發現我嘅v0.1係一個CSV database加原始chunking嘅災難，直到AI agent救咗我。

用咗一年 AI 嚟plan road trip、做product research之後，我嘅搜尋習慣揭示咗一場巨變——同時係對出版商嘅一個警號。