Да, всё верно — ноды и маршруты я выстраивал сам. ChatGPT помогал только с подсказками и кусками кода, но всё приходилось проверять и отлаживать вручную. Код, который генерировала нейросеть, часто был кривой, приходилось проверять и уточнять промт. Понял, что, даже для такой небольшой автоматизации нужны базовые знания принципов разработки — иначе постоянно начинает все ломаться, нейросеть не может удерживать весь контекст и приходится повторно загружать в нее весь workflow. Мне было важно понять сам принцип работы n8n, поэтому шёл осознанно через множество нод, а не одним скриптом. ИИ у меня работает только на входе, остальное — чистая логика в n8n и SQL. Вся разработка заняла примерно месяц вечеров.
В обзоре не упомянут TeamStorm — а зря. Продукт хоть и молодой, но уже показывает хорошие результаты. У него есть интеграция с с системой тестирования Test IT, что удобно для QA-команд: можно создавать дефекты прямо из тестовой среды и отслеживать их в задачах. Из моего опыта — ребята из TeamStorm очень клиенториентированные, быстро реагируют на обратную связь и реально дорабатывают продукт под требования бизнеса. Да, багов хватает, но скорость реакции и готовность к диалогу это компенсируют.
Люди часто ждут от нейросетей чего-то человеческого: что она поймёт с полуслова, вникнет в контекст и даст «мудрый» ответ. А потом удивляются, когда ИИ ошибается или пишет ерунду.
На самом деле всё просто: если задать чёткий и внятный запрос, особенно с нормальными источниками, нейросеть отвечает вполне адекватно. Но ждать от неё медицинского диагноза или юридического заключения — ну, наивно. Это не эксперт, а инструмент.
Главное — понимать, как им пользоваться. Тогда и пользы будет больше, и разочарований меньше.
Метод хорошо подходит для мелких деталей, но для крупных или нагруженных изделий, скорее всего, потребуется сушка и строгий контроль условий. В целом — отличный практический гид для тех, кто хочет освоить нейлон без сложной подготовки.
Да, всё верно — ноды и маршруты я выстраивал сам. ChatGPT помогал только с подсказками и кусками кода, но всё приходилось проверять и отлаживать вручную. Код, который генерировала нейросеть, часто был кривой, приходилось проверять и уточнять промт.
Понял, что, даже для такой небольшой автоматизации нужны базовые знания принципов разработки — иначе постоянно начинает все ломаться, нейросеть не может удерживать весь контекст и приходится повторно загружать в нее весь workflow.
Мне было важно понять сам принцип работы n8n, поэтому шёл осознанно через множество нод, а не одним скриптом.
ИИ у меня работает только на входе, остальное — чистая логика в n8n и SQL. Вся разработка заняла примерно месяц вечеров.
Верхнеуровнево я понимал, как это работает, но как работает под капотом для меня было непонятно. Раньше я руководил проектами HW разработки.
Спасибо, очень полезный комментарий. Видимо я не оконца понял принцип. Буду править))
В обзоре не упомянут TeamStorm — а зря. Продукт хоть и молодой, но уже показывает хорошие результаты. У него есть интеграция с с системой тестирования Test IT, что удобно для QA-команд: можно создавать дефекты прямо из тестовой среды и отслеживать их в задачах. Из моего опыта — ребята из TeamStorm очень клиенториентированные, быстро реагируют на обратную связь и реально дорабатывают продукт под требования бизнеса. Да, багов хватает, но скорость реакции и готовность к диалогу это компенсируют.
Люди часто ждут от нейросетей чего-то человеческого: что она поймёт с полуслова, вникнет в контекст и даст «мудрый» ответ. А потом удивляются, когда ИИ ошибается или пишет ерунду.
На самом деле всё просто: если задать чёткий и внятный запрос, особенно с нормальными источниками, нейросеть отвечает вполне адекватно. Но ждать от неё медицинского диагноза или юридического заключения — ну, наивно. Это не эксперт, а инструмент.
Главное — понимать, как им пользоваться. Тогда и пользы будет больше, и разочарований меньше.
Метод хорошо подходит для мелких деталей, но для крупных или нагруженных изделий, скорее всего, потребуется сушка и строгий контроль условий. В целом — отличный практический гид для тех, кто хочет освоить нейлон без сложной подготовки.