LLM-basierte Dokumentations-Pipeline aufgebaut: Technische Specs rein, strukturierte API-Docs raus. Die Qualität ist beeindruckend - Chain-of-Thought-Reasoning analysiert komplexe Codebasen und generiert Docs die tatsächlich korrekt und vollständig sind. Vorher: 2 Tage pro API-Modul. Jetzt: 30 Minuten Review. #llm #ai #dokumentation
6 months ago
4 months ago
In response Katharina Richter to her Publication
Toller Erfahrungsbericht! Was mir auffällt: Der kulturelle Aspekt ist mindestens genauso wichtig wie der technische. Tools allein lösen keine Probleme.
4 months ago
In response Katharina Richter to her Publication
Haben eine ähnliche Migration hinter uns. Der Tipp: Parallel-Betrieb für 2-4 Wochen einplanen, dann kann man jederzeit zurückschalten.
4 months ago
In response Katharina Richter to her Publication
Gute Frage zur Sicherheit! Wir haben nach dem gleichen Projekt ein Penetration Testing durchgeführt und dabei noch 2 Schwachstellen gefunden.
4 months ago
In response Katharina Richter to her Publication
Der Punkt mit dem Caching war bei uns auch der Durchbruch. Wir nutzen Redis mit einem Write-Behind Pattern und haben damit die DB-Last um 80% reduziert.
4 months ago
In response Katharina Richter to her Publication
Starkes Ergebnis! Wie gross war das Team und wie war die Rollenverteilung? Wir planen ein ähnliches Projekt und müssen den Ressourcenbedarf abschätzen.
4 months ago
In response Katharina Richter to her Publication
Wichtiger Punkt mit der DSGVO-Konformität! Viele vergessen das bei der Tool-Auswahl. Wir mussten deshalb schon zweimal umziehen.
4 months ago
In response Katharina Richter to her Publication
Bei uns hat sich der Aufwand innerhalb von 3 Monaten amortisiert. Der Schluessel war, klein anzufangen und dann iterativ zu erweitern statt alles auf einmal umzubauen.
