Tutorial AI

Pelajari bagaimana GitHub Copilot Enterprise menggunakan Spaces dan Usage Metrics API untuk menyediakan konteks organisasi, tata kelola, dan pelacakan adopsi di seluruh tim rekayasa.

GitHub Copilot telah jauh melampaui “AI autocomplete untuk kode.” Pada 2026, perbedaan antar paket GitHub Copilot ditentukan oleh batas privasi, kontrol admin, kemampuan audit, dan tata kelola yang dibutuhkan organisasi Anda.

Pengaturan privasi GitHub Copilot berubah pada April 2026. Pelajari data apa yang keluar dari IDE Anda, cara mengonfigurasi pengecualian konten, dan cara memperbaiki masalah umum.

Siapkan lingkungan Docker multi-GPU dengan paralelisme tensor dan decoding spekulatif EAGLE untuk menyajikan Mistral Medium 3.5 128B melalui API yang kompatibel dengan OpenAI.

Managed Agents dari Google memungkinkan Anda menerapkan agen otonom dengan satu panggilan API. Pelajari cara membangun agen yang menganalisis data, menjalankan Python, dan menghasilkan bagan.

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.

Jalankan Qwen3.6 27B di RTX 3090 dan pelajari bagaimana Multi-Token Prediction (MTP) dengan llama.cpp dapat meningkatkan inferensi LLM lokal hampir 2x tanpa meng-upgrade GPU Anda.

Pelajari cara kerja tiga mode penalaran DeepSeek V4, dan bangun aplikasi perbandingan Streamlit yang menunjukkan kapan tiap mode unggul dalam kualitas, kecepatan, dan biaya.

Pelajari perbedaan gpt-realtime-2, gpt-realtime-translate, dan gpt-realtime-whisper dari OpenAI, lalu uji masing-masing dengan kode Python WebSocket yang berfungsi.

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