hands-on

🚀 Parallel FindAll API — Membuka Dataset Kustom dari Web untuk Agen AI

📌 Problem Statement1. Untuk banyak agen AI, kebutuhan bukan hanya “menjawab satu pertanyaan”, tetapi “menemukan dan mengumpulkan banyak entitas (perusahaan, orang, lokasi) dari web” dengan cara yang terstruktur — namun tradisional data-set statis tidak fleksibel. 2. Data statis cepat kedaluwarsa dan sulit untuk mencakup kriteria spesifik yang dibutuhkan agen atau aplikasi — sehingga banyak proyek … Read more🚀 Parallel FindAll API — Membuka Dataset Kustom dari Web untuk Agen AI

☸️ Kubernetes 1.35 Alpha Features: Intip Masa Depan Infrastruktur (Edisi AI & Efisiensi) 🚀

Komunitas Platform Engineering lagi rame bahas Kubernetes 1.35. Walaupun masih Alpha, 10 fitur baru ini ngasih sinyal kuat ke mana arah K8s bergerak: Lebih Ramah AI & Lebih Hemat Resource.Ini bedahannya:1. ⚠️ Problem Statement (Masalah) * AI Workloads: Menjalankan training AI/ML di K8s tradisional itu “mahal”. Manajemen GPU seringkali kaku (satu pod makan satu GPU … Read more☸️ Kubernetes 1.35 Alpha Features: Intip Masa Depan Infrastruktur (Edisi AI & Efisiensi) 🚀

☸️ AWS EKS + MCP: Saatnya AI Agent “Masuk” ke Cluster Kubernetes Kita! 🤖

Kabar gembira buat pengguna Kubernetes yang juga power user AI (seperti Claude Desktop/Cursor). AWS baru saja merilis Fully Managed Amazon EKS MCP Server (Preview). Ini artinya: Kita nggak perlu lagi copy-paste log error kubectl ke ChatGPT. AI sekarang bisa “melihat” langsung ke dalam cluster kita.Ini bedahannya: 1. ⚠️ Problem Statement (Masalah) * The Context Gap: … Read more☸️ AWS EKS + MCP: Saatnya AI Agent “Masuk” ke Cluster Kubernetes Kita! 🤖

🧠 Google Nggak Mau Kalah! Gemini 2.0 “Overthinking” Kini Hadir di AI Studio! 🚀

Sementara kita heboh sama Claude Opus 4.5, Google diam-diam merilis update besar di AI Studio. Tweet terbaru mereka mengonfirmasi kehadiran model eksperimental baru yang siap menantang OpenAI o1.Ini bedahannya:1. ⚠️ Problem Statement (Masalah) * Reasoning Dangkal: Model “Flash” atau “Pro” biasa seringkali menjawab terlalu cepat tanpa berpikir dalam (System 1 thinking), sehingga sering salah di … Read more🧠 Google Nggak Mau Kalah! Gemini 2.0 “Overthinking” Kini Hadir di AI Studio! 🚀

🚀 “The Complete Guide to AI Prototyping Tools” oleh Sachin Rekhi & Adam Fishman

📌 Problem Statement1. Menjamurnya tools prototyping AI membuat banyak tim bingung memilih yang tepat untuk kebutuhan mereka. 2. Alur tradisional produk (problem → design → build) kini terasa lambat dan kurang relevan untuk produk generatif/AI. 3. Banyak tim produk belum mengadopsi alur prototyping yang memanfaatkan AI secara efektif—padahal ini bisa menjadi keunggulan kompetitif. 🛠️ Methodology … Read more🚀 “The Complete Guide to AI Prototyping Tools” oleh Sachin Rekhi & Adam Fishman

🚀 Deep Dive: Rahasia Dibalik Skalabilitas LinkedIn Feed dengan FishDB!

Pernah penasaran gimana LinkedIn mengatur miliaran update di Feed kita tanpa lemot? Ternyata, rahasianya ada di FishDB, sebuah generic retrieval engine yang mereka bangun sendiri.Mari kita bedah ringkasannya! 👇 🛑 1. The Problem (Masalah Utama)Dulu, infrastruktur feed LinkedIn (“Timelines”) sangat spesifik dan kaku. Setiap kali ada fitur baru (misal: video ads, viral conversation), engineer harus … Read more🚀 Deep Dive: Rahasia Dibalik Skalabilitas LinkedIn Feed dengan FishDB!

🍿 Di Balik Layar Netflix: Revolusi Rekomendasi dengan Foundation Model

Pernah merasa Netflix “ngerti banget” selera tontonan kamu? 🎬 Ternyata, mereka baru saja merombak cara kerja sistem rekomendasinya dengan mengadopsi konsep Foundation Model (mirip konsep di balik LLM/ChatGPT, tapi untuk rekomendasi film!). Mari kita bedah engineering-nya berdasarkan artikel terbaru mereka! 👇 🛑 1. The Problem (Masalah Utama)Dulu, halaman utama Netflix ditenagai oleh banyak sekali model … Read more🍿 Di Balik Layar Netflix: Revolusi Rekomendasi dengan Foundation Model

🔄 Jebakan “Eventual Consistency”: Mengapa Data yang Hilang Lebih Bahaya dari Data Lama?

Pernah mengalami momen ini? Kamu baru saja upload file atau posting status, lalu halaman di-refresh, tapi kontennya hilang? 🤔 Beberapa detik kemudian, baru muncul. Di dunia Distributed Systems, kita sering berlindung di balik alasan “Eventual Consistency”. Tapi menurut Marc Brooker (AWS), ada dimensi yang sering dilupakan: Completeness.Mari kita bedah isinya! 👇 🛑 1. The Problem … Read more🔄 Jebakan “Eventual Consistency”: Mengapa Data yang Hilang Lebih Bahaya dari Data Lama?

🧠 Hemat Token Ekstrem: Saat AI Tiba-Tiba Pake Bahasa Mandarin Buat “Nge-Cheat” Kompresi! 📉🇨🇳

Pernah mikir gimana caranya bikin AI “ingat” percakapan panjang tanpa bikin context window penuh? Rajan Agarwal melakukan eksperimen gokil: Membiarkan LLM menciptakan metode kompresinya sendiri. Hasilnya? AI-nya jadi “kreatif” banget demi irit tempat. Ini bedahannya: 1. ⚠️ Problem Statement (Masalah) * Context is Expensive: Menyimpan ribuan token riwayat chat itu lambat dan mahal (VRAM boros). … Read more🧠 Hemat Token Ekstrem: Saat AI Tiba-Tiba Pake Bahasa Mandarin Buat “Nge-Cheat” Kompresi! 📉🇨🇳

💻 Jago Terminal & Coding Pakai Gemini? Cek Contekan dari Addy Osmani Ini! 🚀

Buat yang sering lupa sintaks bash, pusing baca Regex, atau malas nulis dokumentasi kode, Addy Osmani punya solusinya. Dia baru aja merilis repo gemini-cli-tips di GitHub. Ini bukan tool baru, tapi kumpulan Resep Prompt rahasia untuk menyulap Google Gemini jadi asisten CLI yang dewa.Ini bedahannya: 1. ⚠️ Problem Statement (Masalah) * CLI Amnesia: Kita sering … Read more💻 Jago Terminal & Coding Pakai Gemini? Cek Contekan dari Addy Osmani Ini! 🚀