TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #374 · 6.06

Много новых людей пришло, расскажу ещё историю из бытия фрилансером. Делали мы как-то с другом проект для одной большой конторы (в своей области самой крупной в городе, миллиардные обороты). И вот там на старте нужно было подписаться в техзадании. А техзадание это такая увесистая папка страниц на сто. И подписаться мне, как руководителю проекта, нужно было на каждой странице. Когда проект запустился, ядро мы собрали быстро. Полный план был что-то типа полгода, но в конечном итоге заняло полтора, потому что после сборки ядра мы практически непрерывно занимались правками и замечаниями. Каждый месяц мы приезжали к заказчику и показывали, что сделали. А нам составляли список из 10-20 новых пунктов. За доработки доплачивали, но в какой то момент стало понятно, что мы в некотором смысле работаем на аутсорсе, хотя подписывались на один конкретный проект. А оставались мы работать, потому что проект не был введён в эксплуатацию, и бросать его без запуска не хотелось. Заказчик в итоге не переставал заваливать правками, шли месяцы. Впоследствии директор компании сменился, новому проект был без надобности, он заплатил нам остаток, который должен был, и проект остался навечно похоронен. Как так вышло: огромное и очень подробное техзадание, но всё равно непрерывные правки и замечания? Я позже рефлексировал этот момент и пришёл к таким выводам: 1. Заказчик описал в техзадании конечную систему, которую хотел бы видеть. Нам была нарисована практически каждая кнопка будущей софтины: очень детально и подробно. При этом результат, который требовался заказчику, был описан только в общих чертах (ещё и менялся по ходу дела). ТРИЗ учит нас обращать внимание на результат, а не на способ его достижения. 2. Заказчик не был готов ничего менять со своей стороны. Представьте, я прихожу в спортзал к тренеру и говорю, что вот вам деньги, а я хочу мускулистое тело. Мне тренер предлагает программу занятий. Но я заявляю, что нет, мне некогда, у меня нет времени и возможности ходить. Вообще для меня слишком дорого будет перестроить процессы в своей жизни. Так что нет, никаких походов на занятия. Я же плачу деньги, в конце-концов. Давайте, заплачу ещё больше, если требуется. Дам тренеру больше времени. Так же и тут: в компании были не готовы перестраивать процессы, обновлять софт и железо, обучать персонал. Поэтому новую систему пытались интегрировать со старой, а в интерфейсе использовать не лучшие решения, а привычные. #dev#freelance

Резултати

Намерени 6 подобни публикации

Търсене: #evaluation

当前筛选 #evaluation清除筛选

🌍Innovatsion biznesda texnologik transfer mavzusida amaliy seminar 🎓 Respublikamizda tadbirkorlik subyektlari tomonidan innovatsion ishlanmalar, yangi texnologiyalar va nou-xaularni ishlab chiqarishga joriy etishni qo‘llab-quvvatlash maqsadida Biznes va tadbirkorlik oliy maktabi 2024-yil 5-6-noyabr kunlari “Innovatsion biznes va startaplarni rivojlantirishda texnologiyalar transferi” mavzusida ikki kunlik seminar tashkil etmoqda. ➡️ Seminardan maqsad innovatsion loyihalarni amalga oshirishda ilm-fan yutuqlari va innovatsion ishlanmalarga oid texnologik transferni keng qo‘llashning amaliy jihatlarini o‘rganishdan iborat. 💠 Tadbirda Koreyalikekspert va mahalliymutaxassislar tomonidan mavzuga oid taqdimot, ma’ruza hamda muhokamalar o‘tkaziladi. 🔹 Seminarda ishtirok etish uchun 2024-yil 4-noyabrga qadar ro‘yxatdan o‘tish lozim. 🔗Ro‘yxatdan o‘tish. 🔷 Ishtirokchilar soni cheklangan. 🔝 Sanasi: 5-6-noyabr 🔝 Vaqti: 09-30 – 13-00 📞 Telefon: +99871 239-03-27 🇬🇧Eng 🇷🇺Ru #GraduateSchool#Healthtech#Startup#Evaluation 🔝Web-site |🔝Facebook | 🔝Instagram | 🔝Youtube

🌟Startup Evaluation: HealthTech Series 🌟 📣Biznes va tadbirkorlik oliy maktabi Toshkent tibbiyot akademiyasi bilan hamkorlikda sog‘liqni saqlash va tibbiy texnologiyalar sohasida dastlabki inkubatsiya bosqichidagi startap loyihalarni qo‘llab-quvvatlash va rivojlantirish bo‘yicha “Startup Evaluation: HealthTech Series” loyihasini amalga oshirmoqda. 💠Tadbirdan maqsad - sog‘liqni saqlash sohasida yosh startap tashabbuskorlari hamda biznes va ta’lim sohasidagi yetakchi ekspertlar o'rtasida samarali muloqotni tashkil etishdan iboratdir. Tadbir yosh startap egalari uchun startap loyihasini rivojlantirishda qulay imkoniyat yaratadi. ➡️Tadbirda startaplarni quyidagilar kutmoqda: 🔘 o‘z biznes loyihalarini taqdimot qilish va ekspertlar bilan startaplarni amalgaoshirish bo‘yicha fikr almashish imkoniyati; 🔘 bizines sohasidagi yetakchi professor va ekspertlardan maslahatlar olish; 🟣 startap loyihalarnitakomillashtirish bo‘yicha navbatdagi qadamlarni muhokama qilish; 🟡 startaplarni kelgusida rivojlantirish bo‘yicha Oliy maktabining ko‘magiga tayanish. 🔍Ma’lumot uchun: “Startup Evaluation" loyihasi - bu Biznes va tadbirkorlik oliy maktabining startaplarni qo‘llab-quvvatlash platformasi bo‘lib, yosh startap tashabbuskorlarining startap loyihalarini qisqa muddatda amalga oshirish bo‘yicha o’zaro hamkorlikni nazarda tutadi. 🗓 Sana: 2024-yil 8-oktabr 🕖 Vaqt: 09:00-13:00. 📱 Telefon: +998712390327 📍 Joylashuv: Biznes va tadbirkorlik oliy maktabi (5-qavat) 🇬🇧Eng 🇷🇺Ru #GraduateSchool#Healthtech#Startup#Evaluation 🔝Web-site |🔝Facebook | 🔝Instagram | 🔝Youtube

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14797 · 06.06.2025 г., 12:00

#python#agents#document_search#evaluation#guardrails#llms#optimization#prompts#rag#vector_stores Ragbits is a tool that helps build and deploy GenAI applications quickly. It offers features like swapping between many language models, ensuring safe interactions with these models, and connecting to various data storage systems. Ragbits also includes tools for managing data and testing prompts, making it easier to develop reliable AI applications. This helps users create more accurate and efficient AI systems by integrating the latest data and reducing errors. Overall, Ragbits makes it faster and more efficient to develop and deploy AI applications. https://github.com/deepsense-ai/ragbits

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14661 · 02.05.2025 г., 11:30

#typescript#ai#analytics#datasets#dspy#evaluation#gpt#llm#llmops#low_code#observability#openai#prompt_engineering LangWatch helps you monitor, test, and improve AI applications by tracking performance, comparing different setups, and optimizing prompts automatically. It works with any AI tool or framework, keeps your data secure, and lets you collaborate with experts to fix issues quickly, making your AI more reliable and efficient. https://github.com/langwatch/langwatch

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15253 · 30.10.2025 г., 12:30

#go#agent#agentic#ai#chatbot#chatbots#embeddings#evaluation#generative_ai#golang#knowledge_base#llm#multi_tenant#multimodel#ollama#openai#question_answering#rag#reranking#semantic_search#vector_search WeKnora is a powerful tool that helps you understand and find answers in complex documents like PDFs and Word files. It uses advanced AI to read documents, understand what they mean, and answer your questions in a simple way. This tool is useful for businesses and researchers because it can quickly find information from many documents, making it easier to manage knowledge and make decisions. It also supports multiple languages and can be used privately, ensuring your data stays safe. https://github.com/Tencent/WeKnora

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14768 · 31.05.2025 г., 12:00

#typescript#ci#ci_cd#cicd#evaluation#evaluation_framework#llm#llm_eval#llm_evaluation#llm_evaluation_framework#llmops#pentesting#prompt_engineering#prompt_testing#prompts#rag#red_teaming#testing#vulnerability_scanners Promptfoo is a tool that helps developers test and improve AI applications using Large Language Models (LLMs). It allows you to **test prompts and models** automatically, **secure your apps** by finding vulnerabilities, and **compare different models** side-by-side. You can use it on your computer or integrate it into your development workflow. This tool helps you make sure your AI apps work well and are secure before you release them. It saves time and ensures quality by using data instead of guessing. https://github.com/promptfoo/promptfoo