hands-on

🚀 PostgreSQL Internals “Hiding in Plain Sight”

📌 Problem Statement1. Banyak engineer fokus pada query & indeks, padahal PostgreSQL menyimpan metadata internal yang sangat berguna namun jarang dimanfaatkan.2. Tanpa memahami katalog & view statistik internal, tuning dan troubleshooting jadi lebih lambat.3. Potensi peningkatan performa sering terlewat karena tidak mengeksplor sistem metadata bawaan PostgreSQL. 🛠️ Metodologi / Solusi / Hipotesis1. Artikel menyoroti penggunaan … Read more🚀 PostgreSQL Internals “Hiding in Plain Sight”

🚀 PostgreSQL Marathon 2-013: Mengapa Perlu Menjaga Set Indeks Tetap Ringan

📌 Problem Statement1. Terlalu banyak indeks pada tabel dapat memperlambat kinerja secara signifikan, baik untuk operasi tulis maupun baca. 2. Indeks yang tidak digunakan atau berlebih memboroskan disk, mencemari cache, dan menambah beban autovacuum serta WAL. 3. Tanpa pemeliharaan rutin (menghapus indeks redundan, merekonstruksi indeks yang terfragmentasi), sistem database dapat kehilangan efisiensi tanpa ketahuan. 🛠️ … Read more🚀 PostgreSQL Marathon 2-013: Mengapa Perlu Menjaga Set Indeks Tetap Ringan

🚀 Homebrew 5.0.0: Pembaruan Mayor untuk Pengelolaan Paket di macOS & Linux

📌 Problem Statement1. Pengguna Homebrew banyak yang masih mengalami limitasi pada saat melakukan unduhan formula atau bottleneck ketika menggunakan platform Linux ARM64/AArch64. 2. Penanganan sistem macOS Intel x86_64 dan versi-lama macOS mulai menjadi beban pemeliharaan bagi tim Homebrew. 3. Beberapa fitur lama seperti bypass Gatekeeper dan parameter –no-quarantine mulai dianggap berisiko dari sisi keamanan. 🛠️ … Read more🚀 Homebrew 5.0.0: Pembaruan Mayor untuk Pengelolaan Paket di macOS & Linux

🚀 650GB Data Delta Lake di S3: Polars vs DuckDB vs Daft vs Spark

📌 Problem Statement1. Dataset ~650 GB dalam format Delta Lake di S3 sering dianggap “cukup besar” sehingga harus menggunakan engine cluster seperti Spark — padahal belum tentu.2. Banyak organisasi masih mempercayai infrastruktur besar (cluster terdistribusi) meskipun kebutuhan query mereka sederhana, sehingga biaya dan kompleksitas tetap tinggi.3. Dibutuhkan studi perbandingan kuantitatif antara engine ringan (single-node) dengan … Read more🚀 650GB Data Delta Lake di S3: Polars vs DuckDB vs Daft vs Spark

🚀 Mengorganisir Kode, Eksperimen, & Riset untuk Kompetisi Kaggle

📌 Problem Statement1. Banyak peserta Kaggle kesulitan menjaga struktur kode, eksperimen, dan riset tetap rapi sehingga sulit melakukan iterasi cepat.2. Kekacauan file, notebook tanpa versi, dan kurangnya dokumentasi membuat reproducibility rendah.3. Tanpa organisasi yang baik, hasil bagus di leaderboard sulit diulang, sulit dibagikan, dan kurang bernilai untuk portofolio profesional.🛠️ Methodology / Solusi / Hypothesis1. Penulis … Read more🚀 Mengorganisir Kode, Eksperimen, & Riset untuk Kompetisi Kaggle

🚀 Manus Browser Operator — Ekstensi Browser yang Mengubah Browser Anda Menjadi Agen AI Otomatis

📌 Problem Statement1. Banyak tugas rutin di browser seperti mengisi formulir, berkali-kali masuk ke CRM, atau menavigasi beberapa halaman secara manual memakan waktu dan rawan kesalahan. 2. Alat otomatisasi sering berjalan di cloud atau sandbox terpisah dan tidak dapat memanfaatkan sesi login atau akses yang sudah aktif di browser pengguna. 3. Pengguna ingin memberi perintah … Read more🚀 Manus Browser Operator — Ekstensi Browser yang Mengubah Browser Anda Menjadi Agen AI Otomatis

🚀 Menanti SQL :202y — “GROUP BY ALL” yang Memudahkan Agregasi

📌 Problem Statement1. Dalam SQL tradisional, ketika kita menulis sesuatu seperti:SELECT a, AVG(b) FROM t1 GROUP BY a;sudah jelas bahwa kolom non-agregat (a) harus ada di GROUP BY. Namun jika ada banyak kolom atau ekspresi kompleks, kita harus mengetik ulang semuanya — yang rentan kesalahan dan menyulitkan pemeliharaan. 2. Untuk query lebih panjang dan lebih … Read more🚀 Menanti SQL :202y — “GROUP BY ALL” yang Memudahkan Agregasi

🚀 “SQL Direkayasa Ulang untuk Era AI dengan Fungsi-Fungsi AI di BigQuery”

📌 Problem Statement1. Bahasa SQL telah lama menjadi tulang punggung analitik data terstruktur—namun ketika kita masuk ke era data tak terstruktur (teks, gambar, video) dan AI generatif, SQL saja tidak cukup fleksibel. 2. Integrasi model besar (LLM) dengan alur SQL sering dibebani oleh pemindahan data, prompt‐engineering, pemilihan model, dan tuning parameter—yang mahal dan sulit di … Read more🚀 “SQL Direkayasa Ulang untuk Era AI dengan Fungsi-Fungsi AI di BigQuery”

🤖 “100 Use Cases Agen AI di Notion AI” — Panduan Lengkap

🚩 Problem StatementTidak sedikit tim internal (sales, produk, TI, HR) masih menghabiskan banyak waktu untuk pekerjaan rutin: membuat dokumen laporan, mensinkronisasi catatan rapat, menyusun tugas dari hasil brainstorming, memindahkan informasi antar sistem. Notion mendeteksi bahwa tantangan utama bukan kurang tools, tapi tools tidak otomatis menyelesaikan pekerjaan berulang secara cerdas. 🛠️ Metodologi / SolusiNotion menyediakan panduan … Read more🤖 “100 Use Cases Agen AI di Notion AI” — Panduan Lengkap

📧 Trik Ajaib: Tiap Pagi Saya Dapat Email Ide Konten Terbaik dari… AI! (Tanpa Pusing Mikir) 🤯

Pernah nggak sih punya ide brilian pas lagi nyetir atau masak, tapi pas duduk di depan laptop… LUPA SEMUA? 😫 Atau merasa burnout karena harus terus-terusan kreatif tiap hari? Artikel terbaru di Buffer membagikan cara jenius membiarkan AI yang “mengingat” dan “menyajikan” ide buat kita tiap pagi.Ini bedahannya: 1. ⚠️ Problem Statement (Masalah) * Idea … Read more📧 Trik Ajaib: Tiap Pagi Saya Dapat Email Ide Konten Terbaik dari… AI! (Tanpa Pusing Mikir) 🤯