Introductie van ShipAI

Samenvatting

ShipAI toont echte AI-projecten in video’s met transcript, stack-notities en links naar code, demo’s of modellen.

ShipAI maakt AI-bouwprocessen zichtbaar

Towards Data Science heeft ShipAI gelanceerd als videoplatform voor AI-projecten. Makers nemen in een schermopname van vier tot vijftien minuten hun toepassing, agent, pipeline of experiment door. Ze leggen uit waarom ze het project bouwden, hoe het werkt en wat ze ervan leerden.

Elke projectpagina bevat door AI gegenereerde kernpunten, een doorzoekbaar en licht opgeschoond transcript en stack-notities. Die notities vermelden de gebruikte modellen, infrastructuur en tools. Links verwijzen naar de plek waar het project draait, zoals GitHub, Hugging Face of een live demo. ShipAI host de projecten niet zelf.

ShipAI geeft meer context dan een projectlink

De eerste selectie bevat meer dan dertig walkthroughs van oprichters, onder wie veel auteurs van Towards Data Science. De voorbeelden lopen uiteen van een experiment met RAG-chunks en een generator voor schadeclaims in magazijnoperaties tot een cv dat in een speelbare videogame veranderde.

Die opzet laat niet alleen het eindresultaat zien. Kijkers krijgen ook zicht op ontwerpkeuzes, implementatie en lessen uit het bouwproces. Dat maakt de pagina’s bruikbaar als technische referentie, terwijl de links naar externe projecten de oorspronkelijke werkomgeving intact laten.

De redactie beoordeelt elke inzending. Productiewaarde en gelikte beelden tellen daarbij niet als hoofdcriterium; ShipAI selecteert video’s die helder maken wat iemand heeft gebouwd, hoe dat gebeurde en waarom.

ShipAI vraagt om een controleerbare demonstratie

Wie recent een AI-project heeft opgeleverd, kan een schermopname maken met bijvoorbeeld Loom, OBS of QuickTime en die via het inzendformulier delen. Beschrijf tijdens de opname niet alleen de functionaliteit, maar ook de aanleiding, gebruikte stack en geleerde lessen.

Wie ShipAI gebruikt om projecten te volgen, begint met de kernpunten en springt via het transcript direct naar een technisch onderdeel. Controleer daarna de stack-notities en de externe link. Zo beoordeel je een project op de werking en op de gemaakte keuzes, niet alleen op de presentatie.