Недавно я опубликовал в Google Play приложение 99.9% исходного кода которого написано AI. Это не просто "поделка на коленке за выходные": нативное (Kotlin), больше 50 экранов, сложная анимация, мультиязычность, расширяемое.Этого удалось добиться через очень подробную спецификацию. Каждый экран был отрисован дизайнером, для каждой кнопки есть описание какие API дернуть. Стоило ли оно того? Давайте посмотрим на цифры. Читать далее
Как не утонуть в инновациях: от стабильного AI-продакшена до смелых прорывов. Ещё недавно первая ML-модель в продакшене казалась большим достижением. А сегодня на команду обрушиваются десятки новых фреймворков, множество кейсов, например, использования LLM, и кто-то предлагает…
Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о том, как построить Heavy-Read API на Go, способный обрабатывать более 1 млн запросов в секунду. Автор делится продакшен-архитектурой распределённого In-Memory Cache, показывает, как убрать БД и Redis из критического пути чтения, и объясняет, за счёт каких оптимизаций удаётся добиться субмиллисекундных задержек. Практика, цифры и реальные уроки из продакшена. Читать далее
Всем привет! Сегодня разберём, как проектировать агента, который доезжает до продакшена и приносит пользу бизнесу: от вопросов на старте до стека и практик, без которых он развалится в эксплуатации. Читать далее