@cartainc a créé un prompt système pour son agent en utilisant Lucidchart pour diagrammer le flux de travail complet d'un expert du domaine. Ensuite, un générateur de prompt interne a converti cela en JSON, qui a été intégré dans l'agent de manière programmatique. "Les équipes qui comprennent le mieux le domaine contribuent directement à la conception des prompts et du contexte, améliorant la vitesse et la pertinence sans avoir besoin de former des modèles ou d'apprendre le ML," déclare @JayantTikmani. Voici leurs techniques de prompting de référence, qui reposent fortement sur l'apprentissage en contexte. Pour l'histoire complète de la façon dont Carta a construit un agent qui a permis aux équipes internes d'économiser plus de 3 500 heures par mois, suivez le lien dans les commentaires.

Dans notre deuxième essai sur l'Intelligence Appliquée, nous décomposons comment @cartainc a construit un agent interne qui fait gagner à son équipe plus de 3 500 heures par mois. Le CPO @artshali et le Directeur de l'Apprentissage Automatique @JayantTikmani partagent les détails exacts de la transformation d'une tâche de 11 minutes en une tâche pouvant être réalisée en quelques secondes : - Se concentrer sur les flux de travail où le jugement humain était essentiel mais inefficace - Diagrammer un flux de travail dans Lucidchart et le convertir en JSON pour servir de prompt système à l'agent - Découpler le comportement du modèle de l'UX et de l'intégration des flux de travail pour une itération rapide - Et bien plus encore Lisez l'histoire complète dans les réponses ci-dessous :

« Les groupes qui connaissent la croissance la plus rapide utilisant Cursor ne sont pas l'ingénierie. Ce sont le support et les revenus », déclare @fnthawar, VP et Responsable de l'ingénierie chez Shopify. Voici ce qu'ils ont construit lorsque Shopify a donné à tout le monde accès à des modèles coûteux (pas seulement aux équipes techniques) : - Un ingénieur commercial a abandonné GSuite Drive, Slack, Salesforce et d'autres outils parce qu'il a créé une page d'accueil personnelle « Que devrais-je faire aujourd'hui ? » dans Cursor. - Un représentant commercial a utilisé Cursor pour créer un outil qui génère automatiquement des comparaisons détaillées de la performance des sites, ce qui les aide à repenser leur manière de vendre. - L'équipe Revenue Tooling a construit un agent de demande de proposition qui répond à plusieurs RFP en même temps et apprend quelles réponses fonctionnent le mieux. Notre nouvelle publication, « Intelligence Appliquée », vise à se concentrer sur la manière dont les créateurs utilisent l'IA dans leurs entreprises et l'impact qu'ils créent. Dans notre premier essai, nous nous sommes assis avec Thawar pour apprendre les insights, tactiques et flux de travail non évidents que Shopify a utilisés pour donner vie au mémo ambitieux du co-fondateur et PDG Tobi Lütke. Suivez le lien ci-dessous pour en savoir plus.

Les startups d'agents IA se lancent chaque jour. Mais les fournisseurs de cloud établis (AWS, Azure, etc.) sur lesquels les startups se construisent étaient conçus pour les humains, pas pour des milliards d'agents autonomes. C'est pourquoi je suis extrêmement fier de m'associer à @blaxelAI, le "AWS pour les entreprises d'IA".

Nous venons de résoudre l'édition de documents sans dessiner de cases. Nous sommes ravis de lancer Edit – un nouveau point de terminaison qui remplit automatiquement n'importe quel document. Edit révolutionne l'automatisation des documents en trouvant automatiquement tous les champs vides, tableaux et cases à cocher dans les formulaires, puis en les remplissant intelligemment avec vos données. Pour l'essayer, inscrivez-vous sur la liste d'attente ou voyez-le en action ci-dessous 🧵

Shopify s'est délibérément écarté de la note de @tobi à un endroit. La note : « Avant de demander plus de personnel et de ressources, les équipes doivent démontrer pourquoi elles ne peuvent pas réaliser ce qu'elles veulent faire en utilisant l'IA. » L'écart : « Montrez que vous pouvez utiliser l'IA davantage et alors vous obtiendrez plus de ressources. » L'entreprise recrute 1 000 stagiaires en ingénierie, qu'ils appellent « centaures de l'IA » : natifs de l'IA + apportant les moyens les plus créatifs d'utiliser les derniers outils. Ces stagiaires ont un « état d'esprit de débutant », ce que Shopify croit aider à trouver son chemin à travers les problèmes. En savoir plus sur les insights, tactiques et flux de travail non évidents de l'IA de Shopify dans l'histoire liée dans les réponses.

J'adore voir de vraies applications par rapport à des démos rapides. Une grande partie de cela est que c'est facile de faire du code greenfield. Se connecter à une base de code existante, dont certaines parties peuvent avoir 10 ans, est beaucoup plus difficile. (Ou, dans le cas de nombreux systèmes gouvernementaux ou d'entreprise, COBOL.)

L'avenir est déjà là. Et il est en production. Applied Intelligence est une nouvelle publication de @firstround sur la façon dont de vraies équipes construisent avec l'IA. Premièrement : Shopify. Lorsque @tobi a fait de l'utilisation de l'IA une attente, l'équipe a reconstruit sa façon de travailler. Ils partagent des flux de travail, des vidéos de démonstration internes et des conseils tactiques sur ce qu'ils ont appris jusqu'à présent. Ensuite : Carta, Atlassian, et bien d'autres montrant chacun comment l'IA est réellement utilisée et construite.

Nous venons de lancer quelque chose de nouveau chez @firstround - Applied Intelligence, une nouvelle publication qui partage comment les entreprises utilisent réellement l'IA en production en ce moment. Pas de théorie. Pas de démo. Des flux de travail réels avec des résultats réels. Notre premier article est avec @Shopify et c'est 🔥👇

Après que @tobi a publié son désormais célèbre mémo sur l'IA, vous avez probablement vu des publications similaires d'autres fondateurs et PDG inonder cette plateforme. Mais la plupart des entreprises en sont encore à la phase des "mémos et démos" — des plans ambitieux et des mandats, des feuilles de route "AI-first" dans les présentations, des fonctionnalités tape-à-l'œil et des démos. Pourtant, les mises en œuvre évolutives et les résultats réels restent flous. Aujourd'hui, nous lançons une toute nouvelle publication pour combler cette lacune : Intelligence Appliquée. Elle vise à partager comment les bâtisseurs utilisent l'IA dans leurs entreprises et l'impact significatif qu'ils constatent. Notre essai inaugural est avec nul autre que Shopify, en réponse au mémo de Tobi Lütke. Nous apprenons du VP & Responsable de l'Ingénierie @fnthawar sur les insights, tactiques et flux de travail non évidents que Shopify a utilisés pour donner vie à un mémo ambitieux. Lisez l'essai ci-dessous.