नमस्ते। हाल में AI टूल्स के विकास के साथ, open source को मिलाकर जल्दी से MVP बनाने की कोशिशें बहुत हो रही हैं.
लेकिन अलग-अलग लाइब्रेरी (जैसे LangChain, Qdrant, n8n आदि) की docs तो अच्छी होती हैं, पर इन्हें आपस में जोड़ने वाला 'glue code' या version के हिसाब से integration के सफल उदाहरण ढूंढना हमेशा काफ़ी मुश्किल रहता है.
असल में कई open source को मिलाकर architecture design करने और wiring करने के समय, आप लोग किस तरह trial and error कम करते हैं, यह जानना चाहता हूँ.
- क्या आप आमतौर पर ChatGPT/Claude से integration के लिए Docker Compose या code generation कराने को कहते हैं? (क्या version errors से परेशान नहीं हुए?)
- क्या कभी आपको ऐसा लगा है कि ऐसी कोई जगह होनी चाहिए जहाँ दूसरे builders के सफल integration stacks (boilerplate) या real-world architecture diagrams एक साथ मिले हों?
- अगर developers का verified feedback (success/failure voting) हो, जैसे "यह combination लाइब्रेरी A v1.2 और B v2.0 पर काम करता हुआ verified है", तो क्या आप वास्तव में उसे reference के तौर पर देखेंगे?
मैं वास्तविक builders के जमीनी trial-and-error अनुभव और राय सुनना चाहता हूँ.
अभी कोई टिप्पणी नहीं है.