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
WebMCP в React: Предоставление Состояния Клиента и Действий Форм для ИИ-Агентов Браузера
Превратите веб-приложения на React 19 в управляемые агентами интерфейсы с помощью стандарта W3C WebMCP, декларативных форм и хуков useWebMCPTool.
On-Device ИИ с нулевой задержкой в React: Chrome Gemini Nano и Prompt API в продакшене
Разработка быстрых и конфиденциальных React-интерфейсов на базе встроенных API Gemini Nano в Chrome, window.LanguageModel, локальной очистки PII и гибридных резервных путей.
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.
Ищете технического лидера?
Давайте обсудим, как масштабировать продуктивность разработчиков, перенести ваши системы на современные MACH-архитектуры или интегрировать кастомных AI-инженерных агентов.