Antreprenor rezident la @Esade, membru al Consiliului Consultativ al iHealth Labs, consilier, mentor și coach la Martin Trust Center for MIT Entrepreneurship, Angel Investor Self, șef al departamentului de produse @Google Edu, fondator, CPO și CEO al BrightBytes (achiziționat de Google), membru al consiliului iEARN-USA, mentor și coach - Big Ideas la University of California, Berkeley Hisham Anwar, antreprenor - Tehnolog - Investitor angel Cea mai mare provocare în construirea agenților pregătiți pentru întreprinderi nu este capacitatea AI-ului de a programa, ci Context Gap. Asistenții AI tradiționali pierd adesea imaginea de ansamblu pe măsură ce sesiunile cresc. Uită de standardele arhitecturale, de particularitățile specifice ale stack-ului tehnologic și de planul pe termen lung al proiectului. Într-un mediu enterprise, acest lucru (amnezia) duce la reworkări și cod inconsistent. M-am adâncit în cadrul GSD (Get Shit Done) pentru Claude Code și este o schimbare majoră pentru fluxurile de lucru agențice: Memorie persistentă: Folosește o planificare/director structurat pentru a-i oferi lui Claude o memorie pe termen lung, asigurându-se că nu pierde niciodată din vedere obiectivele proiectului. Ingineria Contextului Automatizată: Cu comenzi precum /gsd:map-codebase, nu citește doar cod; Construiește un model mental al întregii tale arhitecturi. Roadmap-uri verificabile: Forțează un ciclu "Planifică > Execută > Verifica" care reflectă fluxurile de lucru ale inginerilor seniori, reducând nevoia de supraveghere constantă. Ce rezolvă: - Reduce descoperirea de la săptămâni la zile - Extrage modele de domenii implicite din sisteme existente - Generează fundații de straturi semantice din cod de producție - Documentează fluxurile reale de date vs. arhitectura intenționată Principala perspectivă: Logica ta de business codifică deja modelul domeniului. GSD ne permite să o extragem programatic, în loc să o reconstruim manual prin interviuri cu părțile interesate. Aceasta nu este o soluție completă pentru decalajul de context, tot ai nevoie de expertiză în domeniul uman, guvernanță a datelor și validare. Dar este un accelerant puternic pentru faza de descoperire. ...