Tutorial Agen AI

Pelajari cara menulis spesifikasi, mengubahnya menjadi rencana, dan membiarkan Claude Code membangun menggunakan pengembangan berbasis spesifikasi. Bandingkan Superpowers, Spec Kit, dan BMAD-METHOD untuk menemukan alat yang tepat bagi alur kerja Anda.

Hubungkan Xiaomi MiMo-V2.5-Pro ke OpenCode dengan Olostep MCP dan MiMo Token Plan, lalu uji kemampuannya dengan membuat alat CLI dan aplikasi web Reflex.

Pelajari cara menggunakan n8n untuk membangun agen AI yang mengotomatiskan pemrosesan email dan membuat agen retrieval-augmented generation (RAG) untuk tanya jawab dokumen.

Bangun pelatih olahraga Python yang mencatat latihan, mengingat riwayat pengguna dengan Supermemory, dan menyarankan sesi yang dipersonalisasi di berbagai run agen AI yang terpisah.

Bangun agen AI dengan Kimi K2.6, Olostep, dan OpenAI Agents SDK yang membaca CV Anda, menemukan peran yang aktif, menyaring noise, dan memberi tahu Anda persis di mana harus melamar.

Sesuaikan Claude Code di terminal dengan permissions, CLAUDE.md, plan mode, /loop, hooks, /voice, dan pelacakan biaya. Tujuh peningkatan yang cepat terasa manfaatnya.

Pelajari cara menggunakan Qwen 3.6 Plus dari Alibaba, Python, dan OpenAI SDK untuk membangun pipeline pemrosesan faktur otomatis dengan visi native dan pemanggilan tool.

Pelajari cara membangun aplikasi agent OpenAI yang berjalan di dalam Modal Sandboxes, bekerja dengan file, mengeksekusi kode, dan mengembalikan hasil dalam tutorial Python praktis ini.

Pelajari kemampuan model terbaik Anthropic yang tersedia untuk publik, Claude Opus 4.7, dan bangun alat data science yang dapat mengubah grafik menjadi data mentah.

Dalam panduan ini, kita akan menyewa GPU H200 dan memasang llama.cpp, mengunduh MiniMax M2.7 GGUF, menjalankannya secara lokal, mengujinya di WebUI, dan menghubungkannya ke OpenCode.

Kuasai Codex CLI dari OpenAI untuk mengotomatisasi alur kerja data. Pelajari melakukan EDA, membangun pipeline ETL Python, dan membuat pengujian langsung dari terminal lokal Anda.

Pelajari cara menjalankan GLM 5.1 secara lokal di GPU H100 dengan llama.cpp, mengujinya, menggunakan WebUI, dan mengintegrasikan Claude Code.