Comments 8
Спасибо! А если делать не на Python, а NodeJS, и не из-под линукса, а на Windows — есть какие-то подводные камешки или на что стоит обратить внимание?
Благодарю за пост, напоминает собственные мысли. Но, к счастью, когда я делал навык, то уже появился механизм хранения состояний yandex.ru/dev/dialogs/alice/doc/session-persistence-docpage
Похоже вы не очень хотели использовать Aimylogic, любопытно узнать почему?
Похоже вы не очень хотели использовать Aimylogic, любопытно узнать почему?
Похоже вы не очень хотели использовать Aimylogic, любопытно узнать почему?
Если честно, я просто люблю писать код самостоятельно и иметь полный контроль над ним.
Кажется, это вопрос эстетики.
Возможно, если бы конструктор Aimylogic был опенсорсным, я остановился бы на нём.
Благодарю за ответ!
Во мне сейчас какая-то внутренняя борьба. Я написал use case сценарии для навыка, написал юнит-тесты, написал код, прикинул в голове, как смогу доработать навык в будущем, если потребуется. Контроль над исходным кодом даёт ощущение, что я легко смогу всё доработать при желании в будущем. А вот с конструктором, вижу, что мог бы не писать use case сценарии, там всё очень наглядно в интерфейсе, я мог бы не писать юнит-тесты. Но нет такого ощущения, что с помощью Aimylogic я смогу доработать навык в будущем. Если бы Aimylogic генерировал исходный код для Yandex Cloud Function или AWS Lambda, который я мог бы при необходимости подправить, то я бы выбрал Aimylogic.
Во мне сейчас какая-то внутренняя борьба. Я написал use case сценарии для навыка, написал юнит-тесты, написал код, прикинул в голове, как смогу доработать навык в будущем, если потребуется. Контроль над исходным кодом даёт ощущение, что я легко смогу всё доработать при желании в будущем. А вот с конструктором, вижу, что мог бы не писать use case сценарии, там всё очень наглядно в интерфейсе, я мог бы не писать юнит-тесты. Но нет такого ощущения, что с помощью Aimylogic я смогу доработать навык в будущем. Если бы Aimylogic генерировал исходный код для Yandex Cloud Function или AWS Lambda, который я мог бы при необходимости подправить, то я бы выбрал Aimylogic.
В tgalice я хочу прийти рано или поздно примерно к этому: сценарии навыка описываются конфигами в yaml, которые потом запускаются питонячим кодом. Эти конфиги можно править вручную, а можно — в графическом интерфейсе.
Если интересно подобным заняться — подключайся к проекту :)
Если интересно подобным заняться — подключайся к проекту :)
Я описал сценарии своего навыка при помощи use case, но по ощущениям, было не очень удобно. Зато юнит-тесты и код потом было удобно писать docs.google.com/spreadsheets/d/1lZ3Gms6kVfVLNfldUSMWFW42-yUY8f0zmGxsGGVcyaE/edit#gid=0
Думаю, это похоже на конфиги на yaml.
Сейчас есть ощущение, что не хвататет какого-то онлайн конструктора сценариев. А вообще, мой интерес — доделать навык, которой будет помогать мне с уборкой дома) Ещё интересно осовить пару инструментов для быстрого и удобного создания других навыков.
Думаю, это похоже на конфиги на yaml.
Сейчас есть ощущение, что не хвататет какого-то онлайн конструктора сценариев. А вообще, мой интерес — доделать навык, которой будет помогать мне с уборкой дома) Ещё интересно осовить пару инструментов для быстрого и удобного создания других навыков.
Sign up to leave a comment.
Создание stateful навыка для Алисы на serverless функциях Яндекс.Облака и Питоне