Как и многим инженерам-разработчикам ПО, мне безусловно интересно, и где-то беспокоит будущее нашей профессии. А тут как раз вышла хабр-заметка, по отчёту о внедрении ИИ в индустрию. Открыл отчёты, посмотрел графики. Получается, что в среднем внедрение идёт не так уж и быстро. И, если новые модели не предложат качественного скачка, ситуация вряд ли изменится.

Сидя на очередном teams митинге с коллегами на французском, и в очередной раз понимая, что упускаю смысл совещания, ибо уровень этого самого французского оставляет желать лучшего, подумал, что надо что-то делать.

И так как их много, а меня — мало, делать что-то предстояло мне. Teams и прочие платформы, конечно, имеют опции на такой случай, но не просить же включать запись каждый раз.

Получилась небольшая программа, которая берёт воспроизводимый звуковой поток, делит его на фразы, через whisper распознаёт в указанный язык (проверял русский, английский, французский) и переводит.

Мой опыт «Как с минимальными трудозатратами за "пару часов" создать рабочий прототип умного агента для существующего классического Web-приложения на стеке Microsoft с инфраструктурой на Azure». Основой служит Semantic Kernel, добавленный как отдельный сервис к существующему ASP.NET API.

Статья может быть интересна труженикам .NET бекэнда, кто был хотел бы сделать своего умного агента, но не знает с чего начать.