Realizacje w szczegółach
Case studies
Każda liczba na tych stronach została policzona, nie oszacowana. Jeśli case jest naszym własnym buildem, a nie wdrożeniem u klienta, pisze to na samej górze.
Jak budujemy — web i mobile w jednym repozytorium
Jedno repozytorium, trzy wydania
Konsola webowa, aplikacja na iOS, aplikacja na Androida i baza danych pod spodem. Większość zespołów prowadzi to jako cztery repozytoria i cztery dni wydaniowe. My budujemy to inaczej — jedno repozytorium, dwie gałęzie i push, który wydaje wszystko naraz. Ten układ stoi dziś na produkcji i to ten sam kształt, który postawilibyśmy Wam.
Przeczytaj case →3
systemy wydawane jednym pushem
2
kompletne środowiska, preview i produkcja
Build referencyjny — nasz własny zbiór, opublikowany
Siedemdziesiąt sześć automatyzacji do wzięcia
Większość prezentacji o automatyzacji pokazuje demo na pięć węzłów. To jest odwrotność: workflow, które faktycznie zbudowaliśmy i uruchomiliśmy, wyeksportowane dokładnie takie, jakie są, i wrzucone do publicznego repozytorium. Importuj JSON, podłącz własne poświadczenia, zatrzymaj to, co Ci się przyda.
Przeczytaj case →76
workflow w repozytorium
57
z nich woła model językowy
Build referencyjny — nasz własny układ, jeden użytkownik
Poprawka z jadącego pociągu
Praca zwykle czeka na laptopa. Problem widzisz na telefonie i nic się nie dzieje, dopóki nie wrócisz do biurka. Więc zdjęliśmy agenta z laptopa w całości: mieszka na małym serwerze, jest przytomny cały czas, a piszesz do niego jak do kolegi z zespołu.
Przeczytaj case →1
osoba, której bot odpowie
0
otwartych laptopów, gdy poprawka wychodziła
Build referencyjny — nasz własny system
Baza wiedzy, która opisuje się sama
Drugi mózg, o którym pisze pół technologicznego Twittera, chce mieć każdy. My swój zbudowaliśmy i używamy go codziennie od kwietnia. Agent czyta każde źródło, pisze stronę, wyciąga osoby i pojęcia i łączy je ze sobą — więc kontekst jest na miejscu, zanim o niego poprosisz.
Przeczytaj case →749
stron utrzymywanych przez agenta
369 654
słowa kontekstu już opisanego
Build referencyjny — demo na syntetycznych dokumentach
Deal room, w którym AI nigdy nie widzi internetu
Kancelarie i doradcy zadają wciąż to samo pytanie: czy da się mieć to, co daje ChatGPT, bez oddawania dokumentów klienta na cudze serwery? Zbudowaliśmy odpowiedź, którą da się obejrzeć — prywatny deal room na modelu open source, na naszym własnym GPU.
Przeczytaj case →0
tokenów wysłanych do zewnętrznego API
5
faktów wyciągniętych z dokumentów, każdy z cytowaniem
