Skit om AI

I det här avsnittet dyker Sebastian och Jacob ner i apputveckling med AI. Vi pratar om hur AI-verktyg som Lovable och Claude gör det möjligt att gå från idé till prototyp på rekordtid. Helt enkelt hur du själv kommer igång med den plattform som passar dig bäst.

I det här avsnittet försöker vi tackla en högst aktuell fråga inom modern AI-utveckling: vad händer när du låter AI:n köra själv?Vi utforskar agentiska loopar, loop engineering och konsten att prompta system som fattar beslut utan att du är med i rummet. Men med automatisering kommer ansvar och vi landar oundvikligen i frågan om säkerhet.Vi pratar även Microsoft Copilot, Copilot Cowork, Firecrawl och mer.

I det här avsnittet dyker vi ner i resan från idé till färdig app. Vi skrapar på ytan till modern mjukvaruutveckling.Vi utforskar vilken infrastruktur som krävs för att skapa en färdig produkt och fördelar/nackdelar med paketerade tjänster för det.. så som Lovable eller egen uppsättning via tjänster som Amazon Bedrock, Supabase & Vercel. Oavsett om du vill återskapa en befintlig tjänst för att lära dig grunderna eller prototypa en helt ny produkt, får du konkreta tips på verktygen och processerna som tar dig hela vägen till publicering. Dessutom pratar vi om varför versionshantering och GitHub är dina bästa vänner på resan.

Absolut, här är hela texten:Samtalet fördjupar sig i komplexiteten kring AI och databassäkerhet, utmaningarna med databashantering samt metadatans roll för att organisera databaser. Det utforskar projektens anpassningsförmåga och utveckling, förståelsen för vektordatabaser och grafsökning, samt konceptet "embedding drift" och databasprecision. Diskussionen täcker även jämförelsen av säkerhet i designsystem och databaser, byggandet av en masterdatabas samt självlärt lärande inom AI och dess komplexitet. Samtalet går vidare in på de viktigaste övervägandena vid AI-utveckling och betonar behovet av att mäta värde, användbarhet och ägarskap. Därefter utforskas databasstruktur och optimering, vilket täcker ämnen som RAG, vektordatabaser och algoritmer för indexreglering. Slutligen behandlas säkerhetsriskerna förknippade med AI-utveckling, där vikten av åtkomstkontroll och datasegmentering lyfts fram.Viktiga insikterAI och databassäkerhetUtmaningar med databashanteringMetadatans roll för att organisera databaser samt överväganden vid AI-utvecklingDatabasstruktur och optimeringSäkerhetsrisker inom AI-utvecklingKapitel00:00 Embedding drift och databasprecision37:08 Databasstruktur och optimering48:08 Säkerhetsrisker inom AI-utveckling

Samtalet handlar om implementeringen av ett nytt CRM-system, utmaningarna med befintliga CRM-lösningar och processen att bygga en säker databas. Vi djupdyker i kundanpassad CRM-utveckling och komplexiteten kring datasäkerhet och regelefterlevnad. Avsnittet täcker även ämnen som AI och granskning av kod, integration av designverktyg, insikter från olika utvecklingsprojekt, Microsoft Copilot och AI-integration, samt förstudier inför framtida ämnen.Viktiga lärdomar • Anpassad CRM-utveckling • Utmaningar med befintliga CRM-system, AI och kodgranskning • Integration av designverktyg • Insikter i utvecklingsprojektKapitel • 00:00 Implementering av ett nytt CRM • 28:53 Att bygga en säker databas • 47:15 Microsoft Copilot och AI-integration • 53:44 Förstudier och framtida ämnen

Vi utforskar olika verktyg och plattformar för poddande och jämför deras funktioner och pris, sen täcker vidare snack teknikjättarnas inflytande idag, utmaningar med att bygga specialiserade mjukvarusystem, utveckling av kundportal för ett av våra bolag, oro kring AI i bokföring och hur en webbyrå kan effektivisera sitt förarbete och offertskapande.Kapitel00:00 Utforska poddverktyg och plattformar, vart börjar man?30:33 Teknikjättarnas inflytande36:38 Utmaningar för stora aktörer41:45 Kundpreferenser47:02 Oro kring AI i bokföring52:34 Effektivitet i webbplatsanalys58:17 Kommande ämne: API:er