319+ خدمة مصغرة، ~20 وكيل ذكاء اصطناعي، بناها مطور واحد في شهرين
مشروع داخلي رائد يُظهر منهجية التطوير المعززة بالذكاء الاصطناعي—بناء ما كان سيتطلب تقليدياً فريقاً من 25 شخصاً وميزانية 12 مليون يورو.
الحجم: مطور واحد
بناء منصة بنية تحتية مستقلة لشحن المركبات الكهربائية على مستوى المؤسسات من الصفر.
319+ خدمة سحابية مصغرة تنسق عمليات الشحن عبر الشبكات الموزعة
56 خدمة حوسبة حافة للذكاء المحلي في الوقت الفعلي بزمن استجابة أقل من 50 مللي ثانية
31 خدمة ذكاء اصطناعي/تعلم آلي تشمل التعلم المعزز متعدد الوكلاء والشبكات العصبية المُستنيرة بالفيزياء
نظام تشغيل شاحن كامل بلغة Rust مع شهادات السلامة الحرجة (ISO 15118-20، OCPP 2.0.1)
200+ تكامل شريك عبر شبكات الطاقة ومعالجات الدفع وأنظمة إدارة الأسطول
التطوير التقليدي كان سيتطلب 25-30 مهندساً، 2-3 سنوات، وميزانية 10-15 مليون يورو
استخدام التطوير المعزز بالذكاء الاصطناعي لبناء منصة على مستوى المؤسسات مع مضاعف إنتاجية 10-20x.
معمارية موزعة من أربعة مستويات تعكس أنماط عمالقة التكنولوجيا: السحابة (319 خدمة مصغرة) ← الحافة (56 خدمة) ← الوكيل (7 وكلاء ذكاء اصطناعي متخصصين) ← نظام تشغيل الشاحن (18 crate Rust). كل مكون جاهز للإنتاج مع اختبارات شاملة وتعزيز الأمان وشهادات الامتثال.
تصميم معمارية موزعة من أربعة مستويات بجودة إنتاجية مع حدود خدمة واضحة وعقود API (OpenAPI، AsyncAPI) والبنية التحتية كرمز (Terraform، Kubernetes).
أسبوع واحدبناء 319+ خدمة Go مصغرة: عمليات الشحن، الفوترة، إدارة الأسطول، تكامل الشبكة، التحليلات، ومنصة أمان مؤسسية مع SIEM (100K+ حدث/ثانية).
3 أسابيعتنفيذ 31 خدمة ذكاء اصطناعي: CAMAC-DRA RL متعدد الوكلاء (92% نجاح التنسيق)، التنبؤ الهجين بالطلب (MAE أقل من 5%)، الشبكات العصبية المُستنيرة بالفيزياء لـ SoC/SoH البطارية (±1.5% دقة)، و XAI للامتثال لقانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي.
أسبوعانتطوير 56 خدمة حافة على Linux المضمن مع 72+ ساعة تشغيل بدون اتصال، بالإضافة إلى نظام تشغيل شاحن Rust كامل (18 crate) يدعم CCS وCHAdeMO وNACS والشحن ثنائي الاتجاه V2G.
أسبوعانتسليم منصة شحن مركبات كهربائية على مستوى المؤسسات جاهزة للإنتاج في شهرين—يعادل ما كان سيتطلب تقليدياً فريقاً من 25 شخصاً، 2-3 سنوات، وميزانية 10-15 مليون يورو.
“يوضح Auralink أن اقتصاديات تطوير البرمجيات قد تغيرت جذرياً. ما كان يتطلب ملايين في رأس المال وسنوات من التطوير يمكن الآن تحقيقه بواسطة مطور ماهر يستخدم مساعدة الذكاء الاصطناعي. هذه هي المنهجية التي أُدرّسها الآن.”