Sziasztok,szeretnék megosztani egy tapasztalatot, és kíváncsi vagyok, mások is találkoztak-e hasonlóval. A GSD-t Claude Code környezetben használva, egy kezdetben stabil és jól definiált setup után, resumingolt (folytatott) projektek esetén azt figyeltem meg, hogy a rendszer idővel elveszíti a kontextuális fókuszt. Konkrétan: - nem egyértelműen deklarált forrásokat kezd integrálni, - a prompt-tér fokozatosan telítődik, - a válaszok egyre kevésbé determinisztikusak, - végül a GSD működése részben „megbénul”. Ez különösen akkor jelent problémát, amikor egy projekten belül több fejlesztési szál fut, és a rendszernek ezek között kellene tisztán visszatérnie (resume). 💡 Kérdésem:Ez ismert korlát / jelenlegi trade-off a GSD működésében, vagy inkább konfigurációs-, memória-, esetleg loop-kezelési kérdés, amit mások már sikeresen megoldottak? Előre is köszönöm a tapasztalatokat és technikai insightokat 🙏

Van egy csendes, de egyre nyilvánvalóbb probléma a mesterséges intelligencia körüli gondolkodásban. Sokan rengeteget tudnak.Eszközöket, modelleket, módszereket, architektúrákat.A tudás halmozódik — az eredmény viszont gyakran nem. Közben mások kevesebbet beszélnek technológiáról, mégis pontosabban döntenek.Egyszerűbb megoldásokat használnak, mégis nagyobb hatást érnek el. Ez nem ellentmondás.Ez következmény. A mesterséges intelligencia nem attól válik értékké, hogy bonyolult.Hanem attól, hogy értelmet ad a döntéseknek. A tudás önmagában statikus, az értelem dinamikus. Az igazi különbség ott keletkezik, ahol a technológia: - nem lehetőségeket sorol fel, - hanem irányt mutat, - nem válaszokat gyárt, - hanem tisztább kérdéseket tesz fel. A piac nem azt jutalmazza, aki mindent meg tud csinálni.Hanem azt, aki pontosan tudja, mit nem érdemes. Ezért a mesterséges intelligencia nem elsősorban technológiai kihívás.Gondolkodási kihívás. Január 31-én egy olyan szemléleti keretrendszert mutatok be, amely nem eszközhasználatra tanít, hanem gondolkodásra.Nem elméletet ad, hanem működő logikát.Olyat, amely képes valódi hatást és mérhető eredményt létrehozni. Ha az AI már része a munkádnak, de az irány még nem kristálytiszta,akkor érdemes lesz figyelni. A folytatás hamarosan.

AI-stratégiai építészként Magyarországon, hazánk jelenlegi, gyakran kezdetleges és túlvezérelt AI-gyakorlata ellenére a strukturált rendszerekre, az optimalizált működésre valamint a jövőálló döntésekre épített modellek kialakítására helyezem a hangsúlyt. 🇭🇺