AI を使用したエンジニアリングの生産性は向上しないと言う人もいます。 a) いっぱいです b) 優れたエンジニアを知らない これは、私たちが話しているときに、AIフォワードに展開されたエンジニアが取り組んでいることです。 1. リアルタイム RTSP IP カメラ (オフィスに設置) を使用して edgeAI デモをリッピングし、量子化された TensorRT ベースのモデルを並行して実行し、ppl 検出、姿勢推定、盗難検出を行います。 2. 歪みの低減という点で、Adobe Firefly などの既製ツールに勝る SOTA 画像アウトペインティング ソリューションを作成します。 3. 新しいリファクタリングアプローチを使用して、エージェントを使用して 70k ラインの API を 2.5 週間で構築します。これは業界にとって前例のないスピードであり、LLM を使用してのみアクセスできます。 4. 9 桁の建設会社のために完全な RBAC カスタム権限システムを 1 週間で構築する、クロード コードなしでは不可能です。 5. 家庭用メディア co. に bk ツリー アルゴを実装して、50k の回答のセットを効率的にファジー マッチングします。2年前にはチームに1ヶ月かかる技術的な問題。 6. AI エージェントを使用して 9 桁のライフスタイル クライアントの旅行予約 MVP を 3 週間で立ち上げます。 7. 金融サービスのクライアントのために、カスタムデータソースを使用してゼロからフルスタックのデータエンリッチメントパイプラインを1週間で構築します。 これから何を学ぶべきですか? - 世界最高のエンジニアは、本当に他のエンジニアよりも 10 倍優れています。AIを彼らの手に委ねれば、彼らは自然の力になります。 - 組織内でこのことを感じていない場合は、質問を始めるとよいでしょう。 - この素晴らしい仕事をしている @tenex_labs の AI フォワード デプロイ エンジニアと一緒に働きたい場合は、以下のリンクをチェックしてください。