Mariaus užrašinė.
Rašau apie žmones ir sprendimus, iš kurių susideda geras produktas. Apie tai, kaip technologijos ir žaidybinimas keičia patirtį, kaip susikalbėti komandoje ir tikrinti idėjas remiantis „Lean“ principais. Dalijuosi ir knygose rastomis mintimis, kurias norisi išbandyti darbe.
Paveldėtas kodas ir DI. Gidas, kaip etapais susitvarkyti kodo bazę ir išrankioti kritines klaidas
Septyni etapai, kaip auditavom paveldėtus codebase'us su DI. Statistika kraupi - 100% perimtų sistemų turi bent vieną kritinę spragą, apie kurią savininkas net negirdėjo.
Kaip valdome kompiuterius iš esmės pasikeis. Taip mano, kaip DI eksperto, spėjimas.
Praėjusį ketvirtadienį prie mano kompiuterio paraleliai dirbo 65 DI agentai, o aš tik aprašiau rezultatus ir tikrinau. Per dvylika mėnesių darbo vietos sąsaja pasikeitė labiau nei per dvi praėjusias dešimtmečius - ir tas pats neišvengiamai laukia kiekvienos Lietuvos ofiso darbo vietos.
Sugalvojau IT sistemą, kuri Lietuvoje sunaikintų korupciją ir nepotizmą
Lietuvoje skaidrumo problema nėra informacijos trūkumas - duomenys egzistuoja, bet jie negyvi ir piliečiui nepasiekiami. Štai DI infrastruktūros architektūra, kuri tai pakeistų, ir kodėl ją pastatyti įmanoma būtent dabar.
Pastačiau OpenAI prieš Google 8 cinematic scenose. Rezultatai ne tokie, kokių tikėjausi.
Aštuoni prompt'ai, du modeliai, 16 generacijų, 24 reference nuotraukos. Lyginu OpenAI gpt-image-2 ir Google gemini-3-pro-image-preview (Nano Banana Pro) realiose cinematic scenose ir dalinu, kuriam kadrui kurį įrankį rinktis.
Pasidalink šiuo straipsniu su kolega, kuris vis dar atsisako naudoti DI
Kodėl aukšto našumo komandose 2-3 žmonės vis dar ignoruoja DI, ką tai realiai kainuoja verslui ir kaip atverti adopcijos kelią be prievartos.
Per 5 min. suprask, kaip veikia DI, ir pradėk dirbti efektyviau
DI haliucinacijos nėra retas atvejis - tai numatytasis architektūros elgesys. Štai kaip mes SiloTech per pusę metų darbo su Claude Code sukūrėme penkių sluoksnių sistemą, kuri jas pagauna prieš pasiekiant klientą.
Kaip naujas Claude Opus 4.7 modelis man pakeitė gyvenimą jau pirmą dieną
Anthropic paleido Opus 4.7 ir mūsų validacijos sluoksnio fiksuojamas klaidų skaičius iškart krito daugiau nei keturis kartus. Štai ką pajutau pirmą dieną - ir kodėl 4.6 prieš tai pradėjo prastėti.
DI pigs. Greičiau nei galvojate. Ir štai kodėl tai keičia viską
Prieš dvejus metus GPT-4 API kainavo $30 už milijoną tokenų. Šiandien ekvivalentinė galia kainuoja mažiau nei $2. Bet kainos kritimas - tik paviršius: intelektas pereina nuo centralizuoto debesies prie jūsų kompiuterio kietojo disko, ir tai perkuria viską.
Didžiausi mitai apie DI: kodėl jūsų įmonė per 2-3 metus nekurs programinės įrangos pati
Kas savaitę sutinku vadovą, kuris sako: „Turime ChatGPT - greitai patys viską susikursime." Idėja viliojanti, iš dalies teisinga, ir didžia dalimi - pavojingas mitas. Štai kas iš tikrųjų vyksta su DI, vibe coding ir įmonėmis, kurios planuoja per 2-3 metus susikurti programinę įrangą pačios.
Prieš 6 mėnesius išmetėme tris DI įrankius ir pakeitėme juos vienu. Šiandien dirbame kitaip nei 99% Lietuvos įmonių.
Prieš pusę metų atsijungėme nuo Windsurf, Perplexity, Gemini, n8n ir krūvos delegavimo įrankių - viską perkėlėme į Claude Code. Štai kas konkrečiai pasikeitė ir kodėl jūsų komandai tikriausiai svarbiausias žingsnis šį mėnesį - perėjimas prie Claude.
Anthropic ką tik sukūrė DI, kurio bijo net patys. Ir tai dar ne pati blogiausia žinia.
Anthropic sukūrė tokį galingą modelį - Claude Mythos Preview - kad nusprendė jo nė vienam neparduoti, o vietoj to paskelbė 244 puslapių dokumentą, paaiškinantį, kodėl pasaulis dar nepasiruošęs jį turėti. Bet tikra istorija ne apie Mythos - o apie tai, kas atsitiks, kai šis pajėgumas pasieks atvirojo kodo bendruomenę.
Kaip naudoju DI investicijų sprendimams priimti (mano pilna 4 etapų tyrimų sistema)
Anksčiau valandų valandas tyrinėdavau vieną investicinę galimybę. Dabar tai padarau per mažiau nei 90 minučių - ir analizė yra aštresnė. Štai tiksli 4 etapų sistema, kurią naudoju, ir kodėl daugelis žmonių DI investicijų tyrimuose naudoja visiškai neteisingai.
Automatizacijos organizacinė schema: 5 vaidmenys, kurių reikia DI masteliui (net jei esate 10-50 žmonių įmonė)
DI nesuklumpa todėl, kad modelis kvailas. Jis suklumpa todėl, kad niekas nevaldo darbo srauto. Jei norite, kad DI taptų įmonės gebėjimu, jums reikia ne didelės reorganizacijos, o penkių vaidmenų su aiškiomis atsakomybėmis.
JAV vs. ES DI atotrūkis: žaidžiate, kad laimėtumėte, ar tik kad nepralaimėtumėte?
JAV taiko sektorinį, gairėmis ir priežiūra paremtą modelį; ES - horizontalų, rizika pagrįstą DI akto modelį, sluoksniuotą ant BDAR. Jei veikiate abiejose - kurkite pagal aukštesnę kartelę vieną kartą ir laikykite valdymą lengvą, išmatuojamą ir perkeliamą.
Užklausų chaoso problema: kodėl DI įmonėse neveikia, net kai visi naudoja ChatGPT
Jei paprašysite 10 tos pačios įmonės žmonių pateikti užklausą DI, gausite 10 skirtingų rezultatų. Ne todėl, kad DI atsitiktinis - o todėl, kad jūsų įmonė neturi standartų. Tai yra paslėpta priežastis už daugumos „DI mums neveikia" skundų.
Greitos vertės žaidimų knyga: kaip CEO turėtų reikalauti DI rezultatų per 30 dienų (neišdeginant komandos)
Rinka juda per greitai šešių mėnesių DI pilotams. Tačiau galite ir turite reikalauti apčiuopiamo verslo rezultato iš DI per 30 dienų - ne tobulos sistemos, bet išmatuojamos pergalės, kuri įrodo vertę ir kuria pagreitį.
Vadovo DI operacinė sistema: kaip paversti DI įmonės gebėjimu (o ne šalutiniu projektu)
Dauguma įmonių „naudoja DI" - keli žmonės eksperimentuoja su ChatGPT, kelios komandos moka už atsitiktinius įrankius, kažkas bando įstumti pilotinį projektą į produkciją. Tai ne strategija - tai triukšmas. Tikrasis vadovo klausimas - ar turite operacinę sistemą, kuri DI paverčia pakartojamu rezultatu.
Pilnas vadovas, kaip spręsti darbuotojų nuogąstavimus dėl DI: kaip kurti pasitikėjimą ir skatinti įsisavinimą
Įmonės investuoja į DI dešimtis ar šimtus tūkstančių - o po 90 dienų naudojimas 15 %. Problema ne technologijoje, o žmonėse. Štai karkasas, kaip kurti pasitikėjimą ir paversti DI tuo, ką komanda iš tikrųjų nori naudoti.
Pilnas vadovas, kaip prižiūrėti ir stebėti DI po įdiegimo: kaip išlaikyti DI veikiantį ilgai
73 % DI sistemų sulūžta per 6 mėnesius - ne todėl, kad technologija neveikia, o todėl, kad įmonės įdiegimą laiko finišu. Po dešimčių DI sistemų priežiūros išmokau, kad ilgalaikė sėkmė kyla iš trijų dalykų: stebėk, kas svarbu; taisyk, kas lūžta; tobulink, kas keičiasi.
Pilnas DI automatizavimo diegimo gidas: nuo piloto iki produkcijos nesulaužant verslo
Pilotas - lengvas. Produkcija - kur viskas lūžta. Ne todėl, kad modelis blogas, o todėl, kad jūsų verslas yra sistema iš žmonių, procesų, patvirtinimų ir kraštinių atvejų. Tai metodika, kurią naudoju, kad DI automatizavimas iš įspūdingos demonstracijos taptų tuo, kuo komanda kasdien gali pasitikėti.
Vienas promptas, atskleidžiantis, ko nori klientai
Analizuojate klientų duomenis ir kopijuojate konkurentus, bet vis tiek negaunate rezultatų. Nustokite išardyti taktikas ir pradėkite suprasti psichologiją, kodėl klientai jus renkasi.
DI agentai: 4 komponentai, kuriuos verta suprasti
Sunku suprasti, kaip AI gali padėti jūsų verslui? Pradėkite nuo supratimo, kaip tai veikia. Sužinokite apie keturis pagrindinius komponentus, kurie leidžia AI agentams veikti ir kaip jie gali transformuoti jūsų verslo operacijas.