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.
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 :)
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.
Создание stateful навыка для Алисы на serverless функциях Яндекс.Облака и Питоне