Συστήματα που τα εμπιστεύονται οι άνθρωποι
Σχεδιάζουμε, φτιάχνουμε και λειτουργούμε λογισμικό παραγωγής για οργανισμούς που δεν έχουν την πολυτέλεια να τους προδώσει.
Τι φτιάχνουμε
Μηχανική προϊόντος με πυρήνα την τεχνητή νοημοσύνη
Λειτουργίες γλωσσικών μοντέλων που αντέχουν στην παραγωγή: αποτελέσματα με τύπο, τεκμηριωμένες απαντήσεις και καταγραφή κάθε κλήσης.
Πλατφόρμες cloud και serverless στο AWS
Serverless πλατφόρμες σχεδιασμένες γύρω από τα όρια που έχει πραγματικά το AWS, όχι από αυτά που υποθέτει ένας οδηγός.
Συστήματα πραγματικού χρόνου και με οδηγό τα συμβάντα
Αγωγοί συμβάντων και ζωντανές διεπαφές που μένουν σωστές όταν ο όγκος ανεβαίνει και ένας καταναλωτής μένει πίσω.
Εκτός σύνδεσης και κινητά
Εφαρμογές πεδίου που δουλεύουν χωρίς σήμα και συμφιλιώνονται μετά, χωρίς να χαθεί η δουλειά κανενός.
Μηχανική πλατφορμών web
Γρήγορες, προσβάσιμες, διεθνοποιημένες εφαρμογές web — και τα επίπεδα κατάστασης και δεδομένων από κάτω.
Ρυθμιζόμενο λογισμικό και λογισμικό αποδεικτικής ισχύος
Αρχεία που θα δεχτεί ένας τρίτος: με εμφανή κάθε παραποίηση, τροποποιήσιμα χωρίς να ξαναγραφεί η ιστορία, επαληθεύσιμα από έξω.
Τεχνολογίες με τις οποίες δουλεύουμε
- LLM
- RAG
- MCP
- Vector search
- Structured output
- AWS
- Lambda
- DynamoDB
- S3
- CloudFront
- SES
- EventBridge
- Kubernetes
- Terraform
- Kafka
- WebSockets
- RxJS
- Avro
- Java
- Spring Boot
- Reactive streams
- React Native
- Expo
- Service workers
- IndexedDB
- SQLite
- React
- Next.js
- TypeScript
- Tailwind CSS
- Node.js
- GraphQL
- Redux Toolkit
- Zustand
- SWR
- Core Web Vitals
- WCAG
- GDPR
- UK data residency
- Audit trails
- Cryptographic integrity
Πώς να ενσωματώσετε την τεχνητή νοημοσύνη στις διεπαφές χρήστη: πλήρης οδηγός
Ένας πρακτικός οδηγός για να μπει μια λειτουργία τεχνητής νοημοσύνης σε μια διεπαφή Next.js, από την επιλογή του μοντέλου ως τη ροή της απάντησης.
Τι μπορεί να κάνει η τεχνητή νοημοσύνη για τις μικρές επιχειρήσεις;
Εξηγούμε πώς οι μικρές επιχειρήσεις μπορούν να αξιοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη μέσα στον χρόνο και τον προϋπολογισμό τους.
Πώς λειτουργεί το useState;
Ένας σύντομος οδηγός για το πώς λειτουργεί το useState και ποιες είναι οι βασικές του παγίδες.
Πώς δουλεύουμε
Είμαστε μια μικρή ομάδα από το Λονδίνο και το Οξφορντσάιρ που σχεδιάζει, φτιάχνει και λειτουργεί συστήματα παραγωγής — συνήθως ως η τεχνική δυναμικότητα που ένας πελάτης δεν έχει εσωτερικά, και συχνά για χρόνια αντί για τη διάρκεια ενός έργου. Αναλαμβάνουμε την ευθύνη για ό,τι συμβαίνει μετά την κυκλοφορία· αυτό είναι το κομμάτι που κρίνει αν άξιζε να φτιαχτεί το λογισμικό.
Η δουλειά αυτή καλύπτει έξι τομείς: λειτουργίες γλωσσικών μοντέλων φτιαγμένες για παραγωγή, serverless πλατφόρμες στο AWS, αγωγούς δεδομένων σε πραγματικό χρόνο και με οδηγό τα συμβάντα, εφαρμογές πεδίου με προτεραιότητα στην εκτός σύνδεσης λειτουργία, πλατφόρμες web που μετρώνται με Core Web Vitals και WCAG, και συστήματα αποδεικτικής ισχύος των οποίων τα αρχεία μπορεί να επαληθεύσει τρίτος. Τα περισσότερα από όσα φτιάχνουμε χρειάζονται αρκετούς από αυτούς ταυτόχρονα. Η τεχνητή νοημοσύνη εμφανίζεται εκεί που δικαιώνει τη θέση της — περιορισμένη έξοδος, τεκμηριωμένες απαντήσεις, αξιολόγηση πριν από την κυκλοφορία — και όχι ως ένα πλαίσιο συνομιλίας βιδωμένο πάνω σε ένα προϊόν.
Τα πρότυπα που εφαρμόζουμε στη δουλειά για πελάτες είναι αυτά που τηρούμε και οι ίδιοι: όρια κάλυψης που επιβάλλονται στο CI, σουίτες end-to-end που τρέχουν σε πραγματική γκάμα συσκευών, παρατηρησιμότητα καλωδιωμένη πριν από την κυκλοφορία και όχι μετά το πρώτο περιστατικό, και ένα θέμα ανά αλλαγή, ώστε κάθε έκδοση να διαβάζεται, να ελέγχεται και να αναιρείται μόνη της. Η μεγαλύτερη βάση κώδικα που συντηρούμε φέρει πάνω από 11.000 δοκιμές μονάδας πίσω από όριο κάλυψης 80%· τίποτα δεν ενσωματώνεται κάτω από αυτό.
