Когда мы переводили проект с Twig на современный frontend, то как у многих встал выбор между React и Vue. И на тот момент для меня killer feature стало то, что переход на Vue можно было делать постепенно. И на надо было сразу писать ВСЁ на Vue/React, параллельно поддерживая еще и новые изменения в ветке с Twig. У нас банально не было столько ресурсов на это. Мы обернули весь проект во Vue, внутри всё так же работал Twig. А потом начали рефакторинг Twig -> Vue шаг за шагом, компонент за компонентом. И это был рабочий план. Потом я познакомился с Composition API, ref-сами, Pinia. И да, сейчас Vue на голову превосходит React, и все новые проекты я делают только на Vue, потому что для себя я определил, что это правильныы путь.
Идея на самом деле отличная, продолжайте! Я сейчас для всего этого использую Warp с его киллер-фичей Warpify, когда можно подключиться к любому серверу по ssh и “варпифицировать” его консоль (добавить туда AI-ассистента).
Попробовал я её. Перспективная, красивая, но сыраааая, капец. GitLab репозитарий подключить невозможно, ну думаю ок, подключу папку и сам рукуми туда сделаю git clone. Создал проект, нажат на кнопку "Create issue" - не работает 😀 Ясно, понятно, пойду дальше свой велосипед писать))
Ребят, это круто! AI-шка очень любит "чистые" данные на входе. Когда у вас хорошо структурированный проект, написанный по стандартам + указано в правилах что и как делать, то AI-агент может стать тем бустом, который действительно возьмёт на себя рутину.
На каком-то то-ли подкасте, то-ли интервью, человек занимающемуся AI задали вопрос - "А человек (работник) в будущем выиграет или проиграет от внедрения AI". И собеседник ответил - "выиграет тот, кто успешно вплетет его в свой мозговой контур". В этой статье вы показали отличный способ такой интеграции на практическом примере.
Кстати, очень важное замечание. Сейчас как раз мучаемся с качеством OCR и понимаем, что голый Tesseract - это вообще не вариант. Может у вас есть идеи, как можно улучшить качество распознавания? С удовольствием бы пообщался с вами на эту тему.
Скажите пожалуйста, если проект на TypeScript, есть ли смысл на него strictacode натравливать?
Спасибо за статью! Вы проделали огромную работу.
Когда мы переводили проект с Twig на современный frontend, то как у многих встал выбор между React и Vue. И на тот момент для меня killer feature стало то, что переход на Vue можно было делать постепенно. И на надо было сразу писать ВСЁ на Vue/React, параллельно поддерживая еще и новые изменения в ветке с Twig. У нас банально не было столько ресурсов на это. Мы обернули весь проект во Vue, внутри всё так же работал Twig. А потом начали рефакторинг Twig -> Vue шаг за шагом, компонент за компонентом. И это был рабочий план. Потом я познакомился с Composition API, ref-сами, Pinia. И да, сейчас Vue на голову превосходит React, и все новые проекты я делают только на Vue, потому что для себя я определил, что это правильныы путь.
Идея на самом деле отличная, продолжайте! Я сейчас для всего этого использую Warp с его киллер-фичей Warpify, когда можно подключиться к любому серверу по ssh и “варпифицировать” его консоль (добавить туда AI-ассистента).
Есть своя потребность, которую вы закрыли, сделав решение. Описали возможности и ограничения. Выложили на GitHub. Мне импонирует такой подход.
Попробовал я её. Перспективная, красивая, но сыраааая, капец. GitLab репозитарий подключить невозможно, ну думаю ок, подключу папку и сам рукуми туда сделаю git clone. Создал проект, нажат на кнопку "Create issue" - не работает 😀
Ясно, понятно, пойду дальше свой велосипед писать))
Тоже на этом застрял.
А мне понравилась идея. Буду тестить)
Легко. Как думаете, как это побороть?
Да, главное без воды, всё по делу.
И мне :)
Это на самом деле очень нужная штука. Скажите пожалуйста, где его можно скачать и пощупать?
Ребят, это круто! AI-шка очень любит "чистые" данные на входе. Когда у вас хорошо структурированный проект, написанный по стандартам + указано в правилах что и как делать, то AI-агент может стать тем бустом, который действительно возьмёт на себя рутину.
На каком-то то-ли подкасте, то-ли интервью, человек занимающемуся AI задали вопрос - "А человек (работник) в будущем выиграет или проиграет от внедрения AI". И собеседник ответил - "выиграет тот, кто успешно вплетет его в свой мозговой контур". В этой статье вы показали отличный способ такой интеграции на практическом примере.
Кстати, очень важное замечание. Сейчас как раз мучаемся с качеством OCR и понимаем, что голый Tesseract - это вообще не вариант. Может у вас есть идеи, как можно улучшить качество распознавания? С удовольствием бы пообщался с вами на эту тему.
Спасибо за статью. Хотелось бы еще примеров удачных SLM для конкретных задач.
Непредумышленный техдолг с отягчающими обстоятельствами - программист был пьян 🤪
и narod.ru 😂
Молодцы, ребята! Давно слежу за вашим проектом. Еще со времен, когда мы со Sphinx на Manticore Search переехали.
Уже конвертнули - https://ollama.com/library/deepseek-r1
Анастасия, скажите пожалуйста, а почему вы не развернули бота в одном проекте с веб-приложением?