Каждому инструменту свое назначение. В частности, использую Cursor в связке с Visual Studio, где Cursor выполняет мелкие задачи, а в Visual Studio доработка и отладка. Claude Code также подключаю, но это уже другой вопрос.
К сожалению, Teams по градусу хитрожопости побил все мессенджеры и был занесен в черный список. Одно их принуждение для передачи файлов использовать не peer-to-peer, а хранение на Microsoft облачном драйве, чего стоит. В общем, Teams в топку.
Стоит OpenVPN, и из России доступ к ресурсам был нормальный, но работал только для сестры, которой несложно установить и включить VPN соединение. Хотя даже для нее пришлось настраивать Split Tunnel, чтобы не было тормозов при доступе к локальным ресурсам. С бабушками мы упарились и решили не усложнять.
Я запарился вручную подготавливать резюме и cover letter, поэтому решил написать простенькое веб-приложение и натаскать на это дело AI. Cover Letter у меня не очень удачно получался. Нужно было подшаманить промтп.
Спернул, подправил. Спасибо.
Если у кого есть желание простестировать - пишите в личку. Есть проверка резюме на совпадение с работой, подготовка резюме и письма, хранение в базе.
Под спойлером пример, как оценивать свое резюме на совпадение с Job Description.
Dataset открытый, исходники в линке, добавляете свой спам набор и вперед. Я так и планирую сделать, когда наберу достаточно своих, вручную отобранных, spam emails.
Постоянный мониторинг: Анализ изменений законодательства в приоритетных регионах и странах должен стать рутинной задачей для внутренних специалистов или привлеченных консультантов.
Гибкая система внутреннего аудита: Внедрение адаптивной системы внутреннего аудита AI-систем компании, основанной на релевантных фреймворках (например, NIST AI RMF, ISO/IEC 42001), становится принципиально важным.
Вообще-то для этих задач существует риск менеджмент системы, суть которых заключается в том, что по каждой теме собирается список законов, структурируется, трансформируется в опросники для ручного и автоматического анализа процессов, данных, etc. и далее строятся аудиты на основании поставляемых данных и трансформированных законов. Делать это вручную слегка архаично. Такие процессы были автоматизированы еще 30 лет назад.
Так и да, вайб-кодинг создает эффектные решения за 5 минут, но, как было сказано выше, проблема начинается в доработке того, что накидал LLM.
Без понимания архитектуры приложения, подсаживаться на Курсор опасно: LLM лопатят код немерянными портянками. Сначала смотришь на сгенеренный код, все вроде грамотно. И накрывает эйфория - сейчас забабахаю шедевр за 5 минут.
Проблемы начинаются, когда количество кода растет и LLM, контролируемый тем же Курсором, не переиспользует имеющийся код, а лихо генерит повторяющийся бесконечными портянками. Смело затирает рабочий функционал.
Это мой опыт. Если что, годовая подписка на Cursor и Anthropic, месячные подписки на OpenAI, Google, AI, Studio, Groq. Использую интенсивно, налабался обходить LLM ловушки.
Громкая фраза.
Вы себе льстите.
А существуют ли решения, на которых можно развернуть S3 Bucket?
Типа MinIO.
Если я правильно понял суть проблемы, была необходимость отсылки сообщений в определенную дату-время или с определенной периодичностью.
А рассматривали ли вы комбинацию использования Scheduler в связке с очередью?
Была похожая проблема/задача.
Использовал Jitsi.
Если кому интересно, с 2006 года использую MDaemon. Под винды, если что.
Каждому инструменту свое назначение.
В частности, использую Cursor в связке с Visual Studio, где Cursor выполняет мелкие задачи, а в Visual Studio доработка и отладка.
Claude Code также подключаю, но это уже другой вопрос.
К сожалению, Teams по градусу хитрожопости побил все мессенджеры и был занесен в черный список.
Одно их принуждение для передачи файлов использовать не peer-to-peer, а хранение на Microsoft облачном драйве, чего стоит.
В общем, Teams в топку.
В осадок выпал Dell Precision 7520 с 64 ГБ памяти, поэтому как-то пока в доступную память и проц не уперлись.
Стоит OpenVPN, и из России доступ к ресурсам был нормальный, но работал только для сестры, которой несложно установить и включить VPN соединение.
Хотя даже для нее пришлось настраивать Split Tunnel, чтобы не было тормозов при доступе к локальным ресурсам.
С бабушками мы упарились и решили не усложнять.
Благодарю, будет как PlanB.
В ВК и ОК давно не заходил, просмотрел этот вариант.
Спер!
Я запарился вручную подготавливать резюме и cover letter, поэтому решил написать простенькое веб-приложение и натаскать на это дело AI.
Cover Letter у меня не очень удачно получался. Нужно было подшаманить промтп.
Спернул, подправил.
Спасибо.
Если у кого есть желание простестировать - пишите в личку.
Есть проверка резюме на совпадение с работой, подготовка резюме и письма, хранение в базе.
Под спойлером пример, как оценивать свое резюме на совпадение с Job Description.
Да, можно.
Dataset открытый, исходники в линке, добавляете свой спам набор и вперед.
Я так и планирую сделать, когда наберу достаточно своих, вручную отобранных, spam emails.
Использовать LLM для идентификации спама, на мой взгляд, из пушек по воробьям.
Можно использовать модель, обученную на идентификацию спама, хостимую локально, и которая жрет очень скромные ресурсы.
Использую локально вот эту модель.
Аккуратность 99% (случаются пропуски, но очень редко).
https://www.kaggle.com/code/dima806/email-spam-classification-roberta
Только если вы Аполлон или организм женского пола.
Вообще-то для этих задач существует риск менеджмент системы, суть которых заключается в том, что по каждой теме собирается список законов, структурируется, трансформируется в опросники для ручного и автоматического анализа процессов, данных, etc. и далее строятся аудиты на основании поставляемых данных и трансформированных законов.
Делать это вручную слегка архаично.
Такие процессы были автоматизированы еще 30 лет назад.
А насколько вежливо будет, если еще и я капну вопрос, касающийся тестирования?
Существует масса векторных баз, облачных и self-hosted.
Правильно ли я понимаю, что расширение можно поставить только на Postgres Pro?
То есть на народную версию не станет.
Так и да, вайб-кодинг создает эффектные решения за 5 минут, но, как было сказано выше, проблема начинается в доработке того, что накидал LLM.
Без понимания архитектуры приложения, подсаживаться на Курсор опасно: LLM лопатят код немерянными портянками.
Сначала смотришь на сгенеренный код, все вроде грамотно.
И накрывает эйфория - сейчас забабахаю шедевр за 5 минут.
Проблемы начинаются, когда количество кода растет и LLM, контролируемый тем же Курсором, не переиспользует имеющийся код, а лихо генерит повторяющийся бесконечными портянками. Смело затирает рабочий функционал.
Это мой опыт.
Если что, годовая подписка на Cursor и Anthropic, месячные подписки на OpenAI, Google, AI, Studio, Groq. Использую интенсивно, налабался обходить LLM ловушки.
Плюсую вопрос - в чем смысл?
Ожидал обоснование выбора той или иной новой векторной базы.
Вполне устраивает Self-Hosted Milvus, и если появилось что-то более молодежное, хотелось бы понимать преимущества прежде чем тестировать.
Из любопытства, для личного поиска работы или похожая задача?