Přejít k navigační liště

Zdroják » Projektové řízení

Archiv pro štítek: Projektové řízení

Články Různé

Zdroják by měl přinášet nejen informace o nových technologiích a webových kouzlech. Rádi dáváme prostor i článkům, které se věnují metodice práce, „správným návykům“ při vývoji a podobně. Článek Reného Steina shrnuje takové zásadní věci, které by si měli pamatovat především vedoucí vývojových týmů…

Články Různé

Poněkud netradiční materiál pro dnešní čtení připravil Michal Illich. Jsou to komentáře a postřehy k prezentacím na konferenci Startup Lessons Learned. A protože jsou samotné prezentace i Michalovy postřehy velmi zajímavé, rozhodli jsme se přistoupit na takto netradiční formu. Přejeme inspirativní počtení!

Články Různé

Vymyslet dobré jméno pro nový projekt, produkt nebo službu je složité. Určitě jste si toho už sami všimli. Ale co je to vlastně „dobré jméno“? Rozhodnout se, jestli se vám jméno líbí, je velmi subjektivní hledisko. Naštěstí je zde několik kritérií, která vám mohou při výběru pomoci.

Frugal computing: architektura pro dobu dražší infrastruktury

Vývojáři se naučili zrychlovat dotazy, přidávat cache, škálovat služby a hlídat účet za cloud. Frugal computing začíná o jednu otázku dřív: musí se výpočet, přesun dat, volání modelu nebo uložení vůbec stát? Rostoucí spotřeba datových center a nové evropské reportování ho posouvají do návrhu architektury, dřív než do závěrečné poznámky o udržitelnosti v prezentaci.

Odysseus: PewDiePie vydal open-source AI workspace, který běží na vašem vlastním hardwaru

AI
Komentáře: 0
Felix Kjellberg, youtuber se 110 miliony odběratelů, strávil rok učením se programovat a fine-tuningem vlastních AI modelů. Výsledkem je Odysseus – bezplatný, open-source workspace pro práci s umělou inteligencí, který neposílá žádná data do cloudu. Projekt má týden, přes 61 000 hvězdiček na GitHubu a znovu otevírá otázku, komu vlastně patří váš digitální kontext.

Když Git už nestačí: jak izolovat databázový stav pro pokusy AI agentů

Gitová větev vývojářům oddělí kód, ale databáze často zůstává společná. U AI agentů je to slabé místo: rychle spouštějí migrace, mění data a zkoušejí víc cest najednou. Databázová větev jim dá vlastní pracovní prostor, jenže tím práce nekončí. Ještě je potřeba řešit citlivá data, oprávnění, životnost větve i zbytek stavu aplikace.