Основы эффективного использования LLM в разработке
Основы эффективного использования LLM (AI) в разработке
Senior Engineering Leader · Ванкувер
Прошел путь длиной 15+ лет — от джуна-разработчика до руководителя разработки. Фокусируюсь на выявлении узких мест в организации, децентрализации принятия решений и развитии AI-first подхода в разработке. Экспериментирую и регулярно запускаю сайд-проекты — это помогает поддерживать навык и оценивать новые технологии.
AI agent for teams
Sidecar browser to open websites in a single view with different profiles
Generate a photo for documents based on a selfie
Lightweight PaaS with a catalog of open-source apps with 1-click install
Personal and family finance management with multi-currency, joint accounts and budgets
Multi-platform dictation tool with built-in translation
Sync AI rules, guidelines, and ignore files between agents
Auto-bookmarks posts on X that match your interests, so you can skip the scroll
Основы эффективного использования LLM (AI) в разработке
Как я пересмотрел выбранный технический стек после трёх лет поддержки своего open-source приложения
Liltag - это простой JavaScript менеджер тегов, который позволяет динамически загружать скрипты на вашем сайте. Состоя всего из 250 строк кода, Liltag использует JSON-конфиг для управления тегами, работает без использования cookies, не следит за вашими пользователями и соответствует GDPR.
В свободное от менеджерской работы время мне нравится заниматься разработкой небольших проектов, однако, как и многие другие разработчики, я сталкиваюсь с двумя основными…