@cartainc đã tạo ra một prompt hệ thống cho đại lý của mình bằng cách sử dụng Lucidchart để phác thảo quy trình làm việc đầy đủ của một chuyên gia trong lĩnh vực. Sau đó, một trình tạo prompt nội bộ đã chuyển đổi điều đó thành JSON, được đưa vào đại lý một cách lập trình. "Các nhóm hiểu rõ nhất về lĩnh vực đang đóng góp trực tiếp vào thiết kế prompt và ngữ cảnh, cải thiện tốc độ và tính liên quan mà không cần phải đào tạo mô hình hoặc học ML," @JayantTikmani cho biết. Dưới đây là các kỹ thuật prompting tiêu chuẩn vàng của họ, dựa nhiều vào việc học trong ngữ cảnh. Để biết câu chuyện đầy đủ về cách Carta xây dựng một đại lý đã tiết kiệm cho các nhóm nội bộ hơn 3,500 giờ mỗi tháng, hãy theo dõi liên kết trong các bình luận.

Trong bài luận thứ hai của chúng tôi về Trí tuệ Ứng dụng, chúng tôi phân tích cách mà @cartainc xây dựng một tác nhân nội bộ giúp đội ngũ của họ tiết kiệm hơn 3,500 giờ mỗi tháng. CPO @artshali và Giám đốc Machine Learning @JayantTikmani chia sẻ chi tiết chính xác về việc biến một nhiệm vụ 11 phút thành một nhiệm vụ có thể hoàn thành trong vài giây: - Tập trung vào các quy trình làm việc mà sự phán đoán của con người là cần thiết nhưng không hiệu quả - Vẽ sơ đồ quy trình làm việc trong Lucidchart và chuyển đổi nó thành JSON để làm hệ thống nhắc nhở cho tác nhân - Tách biệt hành vi của mô hình khỏi UX và tích hợp quy trình làm việc để lặp lại nhanh chóng - Và còn nhiều hơn nữa Đọc câu chuyện đầy đủ trong các phản hồi bên dưới:

“Những nhóm phát triển nhanh nhất đang sử dụng Cursor không phải là kỹ thuật. Đó là hỗ trợ và doanh thu,” @fnthawar, Phó Chủ tịch và Trưởng bộ phận Kỹ thuật tại Shopify cho biết. Đây là những gì họ đã xây dựng khi Shopify cho mọi người quyền truy cập vào các mô hình đắt tiền (không chỉ các đội kỹ thuật): - Một kỹ sư bán hàng đã từ bỏ GSuite Drive, Slack, Salesforce và các công cụ khác vì anh ấy đã xây dựng một trang chủ cá nhân “Hôm nay tôi nên làm gì?” trong Cursor. - Một đại diện bán hàng đã sử dụng Cursor để xây dựng một công cụ tự động tạo ra các so sánh hiệu suất trang web chi tiết, điều này đang giúp họ suy nghĩ lại cách họ bán hàng. - Nhóm Công cụ Doanh thu đã xây dựng một đại lý yêu cầu đề xuất có thể trả lời nhiều RFP cùng một lúc và học được những câu trả lời nào hoạt động tốt nhất. Tài liệu mới của chúng tôi, “Trí tuệ Ứng dụng,” nhằm tập trung vào cách các nhà phát triển đang sử dụng AI tại công ty của họ và tác động mà họ đang tạo ra. Trong bài tiểu luận đầu tiên của chúng tôi, chúng tôi đã ngồi xuống với Thawar để tìm hiểu những hiểu biết, chiến thuật và quy trình làm việc không rõ ràng mà Shopify đã sử dụng để biến bản ghi nhớ đầy tham vọng của đồng sáng lập và CEO Tobi Lütke thành hiện thực. Theo dõi liên kết bên dưới để đọc thêm.

Các công ty khởi nghiệp AI Agent ra mắt hàng ngày. Nhưng các nhà cung cấp đám mây hiện tại (AWS, Azure, v.v.) mà các công ty khởi nghiệp đang xây dựng trên đó được thiết kế cho con người, không phải hàng tỷ tác nhân tự động. Đó là lý do tại sao tôi rất tự hào khi hợp tác với @blaxelAI, "AWS cho các công ty AI".

Chúng tôi vừa mới hoàn thành việc chỉnh sửa tài liệu mà không cần vẽ hộp. Chúng tôi rất vui mừng thông báo ra mắt Edit – một điểm cuối mới tự động điền bất kỳ tài liệu nào. Edit cách mạng hóa tự động hóa tài liệu bằng cách tự động tìm tất cả các trường trống, bảng và ô kiểm trong các mẫu, sau đó thông minh điền chúng bằng dữ liệu của bạn. Để thử nghiệm, hãy đăng ký vào danh sách chờ tại hoặc xem nó hoạt động bên dưới 🧵

Shopify đã có sự khác biệt có chủ ý với bản ghi nhớ của @tobi ở một điểm. Bản ghi nhớ: “Trước khi yêu cầu thêm nhân sự và tài nguyên, các đội phải chứng minh lý do tại sao họ không thể hoàn thành những gì họ muốn bằng cách sử dụng AI.” Sự khác biệt: “Hãy cho thấy bạn có thể sử dụng AI nhiều hơn và sau đó bạn sẽ nhận được nhiều tài nguyên hơn.” Công ty đang tuyển dụng 1.000 thực tập sinh kỹ thuật, mà họ gọi là “AI centaurs”: AI bản địa + mang đến những cách sáng tạo nhất để sử dụng công cụ mới nhất. Những thực tập sinh này có “tư duy của người mới bắt đầu,” mà Shopify tin rằng sẽ giúp bạn tìm ra cách giải quyết vấn đề. Tìm hiểu thêm về những hiểu biết, chiến thuật và quy trình AI không rõ ràng của Shopify trong câu chuyện được liên kết trong các phản hồi.

Tôi thích thấy những ứng dụng thực tế so với phần mềm trình diễn nhanh chóng. Một phần lớn của điều đó là việc viết mã mới rất dễ dàng. Kết nối vào một mã nguồn hiện có, một số phần có thể đã 10 năm tuổi, thì khó hơn nhiều. (Hoặc, trong trường hợp của nhiều hệ thống chính phủ hoặc doanh nghiệp, là COBOL.)

Tương lai đã ở đây. Và nó đang hoạt động trong sản xuất. Applied Intelligence là một ấn phẩm mới từ @firstround về cách các đội thực sự đang xây dựng với AI. Đầu tiên: Shopify. Khi @tobi biến việc sử dụng AI thành một kỳ vọng, đội ngũ đã xây dựng lại cách họ làm việc. Họ chia sẻ quy trình làm việc, video demo nội bộ và lời khuyên chiến thuật về những gì họ đã học được cho đến nay. Tiếp theo: Carta, Atlassian và nhiều hơn nữa, mỗi công ty đều cho thấy cách AI thực sự được sử dụng và xây dựng.

Chúng tôi vừa ra mắt một điều mới tại @firstround - Trí tuệ ứng dụng, một ấn phẩm mới chia sẻ cách các công ty đang thực sự sử dụng AI trong sản xuất ngay bây giờ. Không phải lý thuyết. Không phải phần mềm trình diễn. Quy trình làm việc thực tế với kết quả thực tế. Bài viết đầu tiên của chúng tôi là với @Shopify và nó 🔥👇

Sau khi @tobi công bố bản ghi nhớ AI nổi tiếng của mình, bạn có thể đã thấy những bài đăng tương tự từ các nhà sáng lập và CEO khác tràn ngập nền tảng này. Nhưng hầu hết các công ty vẫn đang ở giai đoạn "bản ghi nhớ và bản trình diễn" - những kế hoạch và chỉ thị đầy tham vọng, các lộ trình "AI-first" trên các bảng điều khiển, những tính năng bắt mắt và sản phẩm trình diễn. Tuy nhiên, việc triển khai quy mô và kết quả thực tế vẫn còn mờ mịt. Vì vậy, hôm nay, chúng tôi ra mắt một ấn phẩm hoàn toàn mới để thu hẹp khoảng cách: Trí tuệ Ứng dụng. Nó nhằm chia sẻ cách mà các nhà xây dựng đang sử dụng AI tại công ty của họ và tác động có ý nghĩa mà họ đang thấy. Bài tiểu luận khai mạc của chúng tôi là với không ai khác ngoài Shopify, tiếp nối bản ghi nhớ của Tobi Lütke. Chúng tôi học hỏi từ Phó Chủ tịch & Trưởng bộ phận Kỹ thuật @fnthawar về những hiểu biết không rõ ràng, chiến thuật và quy trình làm việc mà Shopify đã sử dụng để biến một bản ghi nhớ đầy tham vọng thành hiện thực. Đọc bài tiểu luận bên dưới.