» Etiket
engineering
259 yayınPower Coding: AI Kodlama Becerisi ile Uygulama Geliştirme
Anand Pareek'in Power Coding sistemi, AI kodlama projelerinin başarısını artırmak için beş temel gücü ele alıyor.
AI-Yerli Teslimat: Yargıyı Nerede Harcayacağımızı Belirlemek
Yapay zeka araçlarının yargıyı nasıl etkilediği ve mühendislik liderlerinin rolü üzerine bir inceleme.
AI Destekli Projelerde Başarısızlığın Nedenleri
Yapay zeka destekli yazılım projelerinin entegrasyon aşamasında neden başarısız olduğu inceleniyor.
CommitBrief — terminalde yapay zekâ destekli kod incelemesi
Staged değişiklikleri, bir commit aralığını ya da bütün bir GitHub pull request'ini yerelde inceleyen sağlayıcı bağımsız CLI. Sıfır telemetri, sunucu yok. Açık kaynak, GPL-3.0.
commitbrief.comLLM Çıkarımını Güvenilir Hale Getirmek
Honeycomb, LLM çıkarımının güvenilirliğini artırmak için doğrulama süreçlerini ele alıyor.
Genesys: AI Ajanları için Açık Kaynaklı Neden-Grafı Belleği
Genesys, AI bellek yönetimi için neden-grafı ve skorlama motoru sunan açık kaynaklı bir projedir.
Uzun Bağlam Sıkıştırması için Trie Tabanlı Bellek Verimliliği
SALT, uzun belgeleri sıkıştırarak dil modellerine gönderir, bellek ve işlem süresini azaltır.
Sistem Tasarımında Uçtan Uca Argümanlar
Uçtan uca argümanlar, sistem tasarımında işlemlerin güvenilirliğini sorguluyor. Mühendisler için önemli bilgiler sunuyor.
AI Ajanlarının Darboğazı: Model Değil, Bağlam Katmanı
AI ajanlarının sorunları modelden değil, bağlam katmanından kaynaklanıyor. Doğru altyapı ile güvenilirlik artırılabilir.
Kendi Araçlarıma Karşı Kritik Bir Hata Raporu Verdım
Safari-mcp aracında kritik bir hata raporu verdim ve kök nedenin yanlış olduğunu keşfettim.
Sonuç Temelli Fiyatlandırma için Mühendislik Rehberi
AI ajanları için sonuç temelli fiyatlandırma rehberi: veri modeli, hata modları ve uygulama stratejileri.