@cartainc creat o solicitare de sistem pentru agentul său folosind Lucidchart pentru a diagrama fluxul de lucru complet al unui expert în domeniu. Apoi, un generator intern de prompturi l-a convertit în JSON, care a fost introdus în agent programatic. "Echipele care înțeleg cel mai bine domeniul contribuie direct la proiectarea promptului și a contextului, îmbunătățind viteza și relevanța fără a fi nevoie să antreneze modele sau să învețe ML", spune @JayantTikmani. Iată tehnicile lor standard de aur, care se bazează foarte mult pe învățarea în context. Pentru povestea completă a modului în care Carta a construit un agent care a economisit echipelor interne 3.500+ ore pe lună, urmați linkul din comentarii.

În cel de-al doilea eseu despre inteligența aplicată, analizăm modul în care @cartainc construit un agent intern care economisește echipa lor 3.500+ ore pe lună. CPO @artshali și directorul de învățare automată @JayantTikmani împărtășesc detaliile exacte ale transformării unei sarcini de 11 minute într-una care ar putea fi finalizată în câteva secunde: - Concentrarea pe fluxurile de lucru în care judecata umană era esențială, dar ineficientă - Diagramarea unui flux de lucru în Lucidchart și conversia acestuia în JSON pentru a acționa ca solicitare de sistem a agentului - Decuplarea comportamentului modelului de UX și integrarea fluxului de lucru pentru iterație rapidă - Și multe altele Citiți povestea completă în răspunsurile de mai jos:

"Grupurile cu cea mai rapidă creștere care folosesc Cursor nu sunt ingineri. Este suport și venituri", spune @fnthawar, vicepreședinte și șef de inginerie la Shopify. Iată ce au construit atunci când Shopify a oferit tuturor acces la modele scumpe (nu doar echipe tehnice): - Un inginer de vânzări a abandonat GSuite Drive, Slack, Salesforce și alte instrumente pentru că a construit o pagină de pornire personală "Ce ar trebui să fac astăzi?" în Cursor. - Un reprezentant de vânzări a folosit Cursor pentru a construi un instrument care generează automat comparații detaliate ale performanței site-ului, ceea ce îi ajută să regândească modul în care vând. - Echipa Revenue Tooling a construit un agent de solicitare a ofertei care răspunde la mai multe RFP-uri simultan și află care răspunsuri funcționează cel mai bine. Noua noastră publicație, "Applied Intelligence", își propune să se concentreze pe modul în care constructorii folosesc AI în companiile lor și impactul pe care îl creează. În primul nostru eseu, am stat de vorbă cu Thawar pentru a afla perspectivele, tacticile și fluxurile de lucru neevidente pe care Shopify le-a folosit pentru a da viață notei ambițioase a co-fondatorului și CEO-ului Tobi Lütke. Urmați linkul de mai jos pentru a citi mai multe.

Startup-urile AI Agent se lansează zilnic. Dar furnizorii de cloud tradiționali (AWS, Azure etc.) pe care startup-urile se bazează au fost destinați oamenilor, nu miliardelor de agenți autonomi. De aceea sunt mai mult decât mândru să colaborez cu @blaxelAI, "AWS pentru companiile AI".

Doar am spart editarea documentelor fără a desena casete. Suntem încântați să lansăm Editare – un nou punct final care completează automat orice document. Editarea revoluționează automatizarea documentelor prin găsirea automată a tuturor câmpurilor, tabelelor și casetelor de selectare goale din formulare, apoi completarea inteligentă a acestora cu datele dvs. Pentru a-l încerca, înscrieți-vă pe lista de așteptare la sau vedeți-l în acțiune mai jos 🧵

Shopify s-a îndepărtat în mod conștient de nota lui @tobi într-un singur loc. Memoriul: "Înainte de a cere mai mult număr de angajați și resurse, echipele trebuie să demonstreze de ce nu pot face ceea ce doresc folosind AI." Diversiunea: "Arată că poți folosi mai mult AI și atunci vei obține mai multe resurse". Compania angajează 1.000 de stagiari de inginerie, pe care îi numesc "centauri AI": AI native + care aduc cele mai creative modalități de a utiliza cele mai recente instrumente. Acești stagiari au o "mentalitate de începător", despre care Shopify crede că vă ajută să vă găsiți drumul prin probleme. Aflați mai multe despre informațiile, tacticile și fluxurile de lucru AI neevidente ale Shopify în povestea legată în răspunsuri.

Îmi place să văd aplicații reale vs. demoware cu succes rapid. O mare parte din asta este că este ușor să faci cod greenfield. Conectarea la o bază de cod existentă, din care părți ar putea avea 10 ani, este mult mai dificilă. (Sau, în cazul multor sisteme guvernamentale sau de întreprindere, COBOL.)

Viitorul este deja aici. Și rulează în producție. Applied Intelligence este o nouă publicație de la @firstround despre modul în care echipele reale construiesc cu AI. În primul rând: Shopify. Când @tobi făcut din utilizarea AI o așteptare, echipa a reconstruit modul în care lucrează. Ei împărtășesc fluxuri de lucru, videoclipuri demonstrative interne și sfaturi tactice despre ceea ce au învățat până acum. Urmează: Carta, Atlassian și multe altele, fiecare arătând cum AI este de fapt folosită și construită.

Tocmai am lansat ceva nou la @firstround - Applied Intelligence, o nouă publicație care împărtășește modul în care companiile folosesc de fapt AI în producție chiar acum. Nu teorie. Nu demoware. Fluxuri de lucru reale cu rezultate reale. Prima noastră piesă este cu @Shopify și este 🔥👇

După ce @tobi publicat acum faimosul său memoriu AI, probabil că ați văzut postări similare de la alți fondatori și directori generali care inundă această platformă. Dar majoritatea companiilor sunt încă în faza de "note și demonstrații" – planuri și mandate ambițioase, foi de parcurs "AI-first" pe platformele de bord, caracteristici strălucitoare și demoware. Cu toate acestea, implementările scalabile și rezultatele reale rămân neclare. Așa că astăzi lansăm o nouă publicație pentru a reduce decalajul: Inteligența aplicată. Scopul său este de a împărtăși modul în care constructorii folosesc AI în companiile lor și impactul semnificativ pe care îl văd. Eseul nostru inaugural este cu nimeni altul decât Shopify, urmând memo-ul lui Tobi Lütke. Învățăm de la VP și Head of Engineering @fnthawar despre perspectivele, tacticile și fluxurile de lucru neevidente pe care Shopify le-a folosit pentru a da viață unui memoriu ambițios. Citiți eseul de mai jos.