Damandeep Singh.
Я проектирую MACH-платформы в масштабе, руковожу кросс-функциональными инженерными командами и создаю AI-инструменты для разработчиков, которые многократно увеличивают результат.
Ключевые метрики влияния
Ключевые технические результаты архитектурного лидерства, оптимизации и рефакторинга систем. Наведите курсор или коснитесь каждой карточки, чтобы увидеть лежащее в основе техническое решение.
Рекомендуемые кейсы
Платформенная инженерия и продуктивность разработчиков
Staying Sharp — платформа Adobe AEM
Глобальная модернизация платформы
Свежие статьи и аналитика
Создание MCP UI: Серверные Интерактивные Виджеты для ИИ-Агентов
Архитектура генеративного серверного интерфейса поверх Model Context Protocol (MCP) с использованием типизированных JSON-схем, изолированного рендеринга на клиенте и двунаправленных циклов действий.
Клиентский AI Governance: Архитектурные Паттерны Применения Политик, Происхождения C2PA и DLP в Next.js
Подробное руководство по внедрению продуктового AI Governance во фронтенд Next.js, включая клиентский DLP, очистку вывода OWASP LLM, подпись происхождения C2PA по закону EU AI Act и телеметрию аудита.
Развитие Google Open Knowledge Format до v0.2: Сигналы доверия ИИ-агентов
Как OKF v0.2 решает задачи доверия агентов, происхождения данных, уровней надежности, устаревания и заверенных вычислений в графах знаний ИИ.
Ищете технического лидера?
Давайте обсудим, как масштабировать продуктивность разработчиков, перенести ваши системы на современные MACH-архитектуры или интегрировать кастомных AI-инженерных агентов.