AI-handledningar

Ställ in en Docker-miljö med flera GPU:er, tensorparallellism och EAGLE spekulativ avkodning för att serva Mistral Medium 3.5 128B via ett OpenAI-kompatibelt API.

Googles Managed Agents låter dig driftsätta autonoma agenter med ett enda API-anrop. Lär dig bygga en som analyserar data, kör Python och genererar diagram.

Lär dig att skriva en spec, göra om den till en plan och låt Claude Code bygga med specdriven utveckling. Jämför Superpowers, Spec Kit och BMAD-METHOD för att hitta rätt verktyg för ditt arbetsflöde.

Anslut Xiaomi MiMo‑V2.5‑Pro till OpenCode med Olostep MCP och MiMo Token Plan, och sätt det sedan på prov genom att bygga ett CLI‑verktyg och en Reflex‑webbapp.

Lär dig använda n8n för att bygga AI‑agenter som automatiserar e‑posthantering och skapa en RAG‑agent (retrieval-augmented generation) för frågor och svar om dokument.

Kör Qwen3.6 27B på en RTX 3090 och lär dig hur Multi-Token Prediction (MTP) med llama.cpp kan nästan fördubbla lokal LLM-inferens utan att uppgradera ditt GPU.

Lär dig hur du använder GPT-5.4-datoranvändning för att bygga en live-nyhetsdashboard som automatiskt samlar in och sammanfattar nyheter.

Bygg en tränare i Python som loggar träningspass, minns användarhistorik med Supermemory och föreslår personliga pass mellan separata körningar av AI-agenten.

Lär dig vad Perplexity Computer är, hur dess parallella underagenter fungerar, vad krediter egentligen kostar i ett praktiskt test och var Pro och Max passar i verkliga forskningsflöden.

Bygg en AI-agent med Kimi K2.6, Olostep och OpenAI Agents SDK som läser ditt CV, hittar aktuella roller, filtrerar brus och berättar exakt var du ska söka.

Lär dig köra hela DeepSeek V4 Flash-modellen på ett enda GPU med en modifierad llama.cpp-build och en kompatibel GGUF-fil i denna praktiska guide.

Anpassa Claude Code i terminalen med behörigheter, CLAUDE.md, planläge, /loop, hooks, /voice och kostnadsuppföljning. Sju uppgraderingar som snabbt lönar sig.