Postavili sme AI vedomostnú banku za jedného popoludnia

Pondelok popoludnie. Jozo chcel newsfeed na našom webe. Nie blog - už máme jeden. Kurátorovaná kolekcia AI obsahu. Videá, rozhovory, rozhovory. Veci, ktoré náš tím skutočne pozerá na pobyt prúdu.

"Môžeme to mať do konca dňa?"

Dve hodiny neskôr: 11 kusov obsahu. Pracovné odporúčania. Naživo na stránke.

Tu je to, čo sa skutočne stalo.

Výzva: Preťažení informáciami

Každý týždeň stovky dôležitých AI videí. Stanford prednášky. Zakladateľ rozhovory. Technické hlboké ponory. Analýza priemyslu.

Náš tím ich pozerá jednotlivo. Zdieľanie odkazov v Slack. Strácam sledovanie toho, čo sme pokryli.

Problém nebol nájsť obsah. To bolo to organizovať.

Potrebovali sme centrálne miesto, kde:

• Kurátorovaný AI obsah žije natrvalo
• Každý kus má kontext (prečo to záleží, kľúčové podstaty)
• Súvisiaci obsah povrchov automaticky
• Ktokoľvek na tíme môže objaviť, čo chýbal

Tradičné riešenia znamenali týždne plánovánia. Systémy správy obsahu. Redakčné pracovné toky. Nástroje plánovania.

Nemali sme týždne. Mám popoludnie.

Riešení: Rýchle budovanie podporovaného AI

Namiesto budovania platformy obsahu, budovali sme vedomosť banku.

Prístup bol jednoduchý: Začnite s jedným videom. Urobte, aby to fungovalo. Potom škálovať.

Čo sme postavili

1. Kurátorované zásielky v /ai/ — Chronologický zoznam AI obsahu, ktorý odporúčame
2. Bohatý kontext — Každé video má časť "Perspektíva" vysvetľujúci, prečo to záleží a kľúčové podstaty
3. Inteligentné odporúčania — Súvisiace články povrch založené na podobnosti skutočného obsahu, nie len na značkách
4. Transparentné zhodovanie — Používatelia vidia prečo články majú vzťah ("87% zhoda" vs "52% zhoda")

Ako sme to robili

Claude zvládal ťažké zdvihnutie:

• Extrakcia prepisu — Ťahnite úplný text z akéhokoľvek YouTube videa
• Generovanie perspektívy — Analyzujte prepis a napíšte skutočné poznatky
• Paralelné spracovanie — Pridajte niekoľko videí súčasne pomocou AI subagents
• Motor odporúčania — Vypočítajte podobnosť obsahu a povrch príslúšajúcich kusov

Žiadne prepisy kódu. Žiadne nové rámce. Iba AI vyplnenie medzier.

Skúsenosť: Čo to bolo naozaj ako

Prvé video trvalo asi 15 minút. Stanford CS230 na AI agentoch. Vytiahli sme prepis, generovať perspektívu, pridali to na zásielku.

Potom sme narazili na náš prvý skutočný problém: video by sa nejedotvára. Stanford zablokoval vonkajšie vloženie.

Namiesto toho, aby som sa vzdal, postavili sme fallback. Videá s zakázaným vložením zobrazujú miniatúru s "Pozrite si na YouTube" prekrytím. Používatelia vedia presne, na čo klikajú.

Problém vyriešený za 5 minút.

Škálovanie

Keď sa vzor fungoval, sme pridali videá paralelne. Jozo stále padá YouTube odkazy:

• Demis Hassabis rozhovor s Axios
• Jensen Huang na AI infraštruktúre
• Peter Diamandis rozpadu GPT 5.2
• Yann LeCun na svetových modeloch
• Boris Cherny na budovaní Claude Code
• Rio Lou na dizajnéroch sa stávajú kódovatelia

Šesť AI agenti pracuje súčasne. Každý z nich:

1. Načítava prepis
2. Generovať perspektívu
3. Vytvorenie vstupu obsahu

Výsledok: 6 videí spracovaných v čase, ktorý by trvalo 1 ručne.

Transparentný pohľad

Pol ceste cez Jozo sa opýtal na sekciu "Súvisiace články".

"Prečo sa tieto články pokazujú? Aké je spojenie?"

Štandardný postup by bol skryť algoritmus. Len zobrazte odporúčania a dôveryhu používatelia na klik.

My sme urobili opak. Pridali sme zhodovanie percentá.

• 87% zhoda — Vysoko spojené témy
• 52% zhoda — Spojené, stále relevantné
• 34% zhoda — Tangenciálny, môže byť zaujímavý

Používatelia vidí prečo odporúčame niečo. Bez čiernej krabičky. Bez algoritmu mystery.

Vychádza sa, transparentnosť buduje dôveru. Aj keď zhodovanie nie je dokonalé.

Čo sme poslali

Do konca dňa bol newsfeed naživo na teamday.ai/ai.

11 kurátorovaných videí pokrytie:

• Stanford kurzov na transformers a agenti
• Zakladateľ rozhovory (Hassabis, Huang, Brin)
• Analýza priemyslu (GPT 5.2 rozpadu, AI súťaž)
• Technické debaty (LeCun vs DeepMind na chápanie)
• Poradenstvo kariéry (Claude Code tvorca, Cursor vedenie dizajnu)

Každé video zahŕňa:

• AI-generovaný pohľad na prečo to záleží
• Kľúčové podstaty na rýchle skenovanie
• Kanálové odkazy na objavenie viac
• Súvisiaci obsah s transparentnými zhodami

Žiadny redakčný workflow. Pridanie nového obsahu znamená vytvorenie markdown súboru. To je všetko.

Kľúčové podstaty

1. Začnite s jedným, potom mierou

Nebudujte platformu prvá. Urobte jeden kus obsahu pracovať dokonale. Vzor sa stáva jasný. Škálovanie je ľahká časť.

2. Nechajte AI vyplniť medzery

Nemali sme sa učiť redigovať videá alebo stavať motory odporúčania. Používali sme AI na zvládnutie, čo sme nemohli rýchlo urobiť sami. Výsledok bol lepšie ako keby sme to urobili ručne.

3. Transparentnosť porazí mystery

Zbieranie zhodovacích percenty sa cítilo riskantne. Čo ak používatelia spochybňujú nízke zápasy? Vychádza, že si cenia vedieť prečo sa odporúča obsah. Dôvera pochádza z poctivosti, nie lesku.

4. Paralelná práca mení všetko

Jedna osoba, ktorá pridáva videá postupne = pomaly. Viacero AI agenti pracujú paralelne = rýchlo. Rovnaký princíp sa vzťahuje na akúkoľvek opakovanú vedomostnú prácu.

5. Dobre sa dostatočne dodáva, dokonalá nemá

Newsfeed nie je dokonalý. Niektoré perspektívy by mohli byť hlbšie. Niektoré zhodnutia by mohli byť tesnejšie. Ale je to naživo. Je to užitočné. Používa sa.

Hotovo porazí dokonalý.

Čo je ďalej

Vedomostná banka je naživo a rastie. Pridávame nový obsah týždenne - rozhovory, rozhovory, výskumné rozpady.

Chcete vidieť to? Pozrite si AI Newsfeed

Budovanie podobne? Vzor funguje na akýkoľvek kurátorovaný obsah:

• Zásielky priemyslových novín
• Výskumné knižnice
• Školiace zdroje
• Inteligencia konkurentov

Kľúčový pohľad: AI nie je len písať obsah. Organizuje, spája a povrchuje to.

To je budúcnosť vedomostnej práce.

P.S. — Počas relácie sme pridali ďalšie video: Rio Lou z Cursor hovoríci o zmene dizajnérov do kódovatelia. Jeho hlavná pointa? AI vyplní medzery implementácie, takže ľudia sa môžu zamerať na to, v čom sú dobrí. Presne čo sme zažívali budovanie tohto newsfeedu.