บันทึกและบทความ

แนวคิดจาก
งานที่ทำจริง.

ข้อสังเกตสั้น ๆ เกี่ยวกับการสร้างเครื่องมือข้อมูล ระบบอัตโนมัติที่เชื่อถือได้ และ workflow เพื่อการตัดสินใจ

เหตุใดหน้า deployment ที่ healthy อยู่ร่วมกับ request ของผู้ใช้ที่ล้มเหลวได้ และควรตรวจอย่างไรอย่างปลอดภัย

วิธีเริ่มใช้ AI กับข้อมูลก่อสร้างโดยแยกข้อมูลที่ export ออกมา integration ที่มีเอกสาร และการแก้โมเดลที่ต้องได้รับอนุมัติ

คำศัพท์สำหรับอธิบายว่างานตรวจทางเทคนิคพิสูจน์อะไรได้ และอะไรที่ยังพิสูจน์ไม่ได้

สรุปวงจรพัฒนาซอฟต์แวร์ทั้ง 7 ขั้นจากวิดีโอของ mikelopster พร้อมใจความสำคัญ ตัวอย่างร้านค้าออนไลน์ และแนวทางใช้ AI ในแต่ละขั้น

วิธีแบบอ่านอย่างเดียวเพื่อทำแผนที่ authentication, accounting, policy และ maintenance ก่อนเสนอการเปลี่ยนแปลง

เหตุใด freshness ที่มา และ failure state ควรอยู่ในหน้าจอ ไม่ใช่ซ่อนอยู่ใน pipeline logs

หลักคิดสำหรับ workflow งานวิจัยที่ทำงานกับหลักฐานไม่ครบหรือข้อมูลที่อาจล้าสมัย

วิธีเปลี่ยนความรู้ที่กระจัดกระจายให้กลายเป็นขั้นตอนทำงานที่ตรวจสอบและพัฒนาต่อได้