Hej!
Läst, lyssnat och pratat mycket veckan som gick. Men inte hunnit formulera så många färdiga egna tankar. Ett gäng utkast till texter påbörjade, men ingen klar för publicering.
Så den här helgen blir det ett meta-tips om ett av de verktyg jag använder för att hålla koll på många av mina nyhetsflöden, iOS- och MacOS-appen Reeder.
Kanske känner du igen namnet? På den tiden då RSS-läsare fortfarande var något som det pratades om så var Reeder en av de mest uppskattade. För något år sedan släppte utvecklaren Silvio Rizzi en helt omarbetad version av appen. Den är fortfarande en RSS-läsare som gör det möjligt att prenumerera på inlägg från bloggar och nyhetssajter. Men numera går det att lägga till många fler typer av flöden också:
Allt samlat på samma ställe, med möjlighet att sortera saker efter innehåll och inte typ. Det vill säga en mapp om AI, oavsett om det är poddar, YouTube och så vidare.
Dessutom har Reeder en funktion som gör det möjligt att spara bokmärken till sånt som ser intressant ut, men som man inte hinner läsa direkt. Lite som Instapaper eller Pocket, för att nämna ytterligare två tjänster som var stora förr men börjar falla i glömska.
Den stora fördelen med Reeder är alltså att få en app där en majoritet av de intressanta flödena finns samlade. Dessutom synk via Apples iCloud så att samma saker finns i både dator och mobil.
Är alltid intresserad av hur andra gör för att hänga med i nyhetsfloden. Vilka verktyg/processer/metoder använder du?
Och så tre intressanta länkar som dykt upp i flödena:
n8n är ett populärt verktyg för att bygga olika typer av automationsflöden. Har nyligen fått stöd för AI-chattar. Det gör det möjligt att bygga egna “ChatGPT-kloner”, men med lite mer funktionalitet bakom kulisserna, som kopplingar till datakällor, “växlar” som styr flöden beroende på vad chattarna handlar om och så vidare.
En text om AI i samhället och bland annat vilka regleringar som behövs av Bijan Sabet, tidigare tech-investeraren och USAs ambassadör i Tjeckien:
Every major technological transition creates anxiety alongside opportunity. But history shows that trying to slow or block innovation does not protect workers. What does protect them is preparing people to adapt, ensuring they share in the gains, and shaping markets so new technologies create broad based prosperity rather than narrow concentration.
Slutligen ett resonemang om hur man kan få AI-agenter att göra rätt, i blogginlägget A Software Library with No Code. Den handlar om ”evals”. Hur man skapar test som säkerställer att språkmodellen faktiskt gör det du vill. Blogginlägget visar ett exempel på hur det kan se ut i praktiken, med en lång lista med input/output-par som är de förväntade resultaten från den programkod språkmodellen får instruktioner att skapa. Tack vare den blir det möjligt för AI-agenten att själv iterera på sin kod och successivt få den att göra på rätt sätt.
/Anders