ဤအပိုင်းအကြောင်း

အင်္ဂလိပ်
အမေရိကန်ပြည်ထောင်စု

ကူးယူချက် 🔗

ပြီးခဲ့သည့် အပိုင်းများကို ရှာဖွေပါ

Agentic AI in DevOps ၏ ယခင်အပိုင်းများကို ရှာဖွေပါ

ဤ PODCAST တွင် အခြားသော အပိုင်းများ

GitHub outages and agent-scale workloads are exposing the limits of centralized development platforms—learn where Cursor Origin and Entire could help, and which bottlenecks they cannot fix. Andrey Devyatkin, Vladimir Samoylov, and Fernando Gonçalves examine AI-native Git forges, distributed mirrors…
Loop engineering solves the coding-agent babysitting problem by giving DevOps teams a way to run larger tasks with evidence, constraints, and a clear definition of done. Andrey Devyatkin, Vladimir Samoylov, and Fernando Gonçalves unpack outer loops around agents, context-window limits, unattended r…
cmux terminal workflows: when iTerm slows down AI-agent work, Viktor Vedmich shows how workspaces, session restore, and socket APIs make Claude Code more practical. Andrey Devyatkin and Fernando Gonçalves talk with Viktor Vedmich about his terminal-first agentic stack, Obsidian vault setup, Claude …
AI adoption stalls when licenses and quotas replace trust, context, and verification. Fernando Gonçalves and Vladimir Samoylov explain how DevOps makes agentic coding safe to scale through checkable starter tasks, organization-specific context, independent tests, Terraform plans, and deterministic …
Loop engineering solves the coding-agent babysitting problem by giving DevOps teams a way to run larger tasks with evidence, constraints, and a clear definition of done. Andrey Devyatkin, Vladimir Samoylov, and Fernando Gonçalves unpack outer loops around agents, context-window limits, unattended r…
မသက်ဆိုင်ကြောင်းရှင်းလင်းချက်: ဤစာမျက်နှာပေါ်တွင် ထည့်သွင်းထားသော ပေါ့တ်ကာစ်နှင့် အနုပညာလက်ရာများသည် ၎င်း၏ပိုင်ရှင်၏ပိုင်ဆိုင်မှုဖြစ်သည့် Sirob Technologies မှဖြစ်ပြီး Listen Notes, Inc နှင့် ဆက်နွှယ်ခြင်း သို့မဟုတ် ထောက်ခံထားခြင်းမရှိပါ။