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Arbeiten Sie in einem großen Unternehmen und versuchen herauszufinden, wie man Code in der realen Welt vibet? Diese Episode ist für Sie.
Erfahren Sie:
1. Einen systematischen Ansatz zur Nutzung von KI-Agenten wie @DevinAI und @Cursor_AI, um Testgeräusche in großen Codebasen zu analysieren und zu reduzieren.
2. Wie man KI-Agenten systematisch ansetzt, um technische Schulden abzubauen.
3. Wie man ein zentrales Regelwerk erstellt, das über mehrere KI-Tools hinweg funktioniert.
4. Warum "was für Menschen gut ist, ist auch gut für LLMs" Ihre Dokumentationsstrategie leiten sollte.
5. Wie man einen benutzerdefinierten GPT-Workflow erstellt, um Ihr Interview-Feedback zu verbessern und Coaching zu erhalten.
21. Juli, 22:26
Die Leute argumentieren immer, dass KI schrecklichen Code schreibt und in einem echten, großen Codebase versagt.
Nun, Episode 14 von How I AI wird dir zeigen, wie KI qualitativ hochwertigen Produktionscode für Engineering-Teams von 100+ schreiben kann.
Mein Kumpel Zach ist ein Engineering-Leiter bei @LaunchDarkly und hat sich in 6 Monaten von einem KI-Skeptiker zu einem Treiber der KI-Adoption entwickelt.
In dieser Episode zeigt er:
📑 wie man Dokumente in deinem Repository strukturiert, damit du DRY zu deinen KI-Agenten bist
✅ wie man KI nutzt, um technische Schulden abzubauen
🙊 wie man ChatGPT verwendet, um ein weniger konfliktvermeidender Manager zu sein
Diese Episode ist die "große Unternehmens"-Fortsetzung von @ryancarson’s strukturiertem Vibe-Coding und ist nicht zu verpassen.
Ein großes Dankeschön an unsere Sponsoren:
🎩 @WorkOS – Mach deine App heute unternehmensbereit
🛠️ @MavenHQ – praktische KI-Ausbildung, kuratiert von @lennysan und mir!
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