Как я завёл нормальный голос в детское приложение, не разорившись и не заставив никого лезть в настройки
Я в одиночку делаю Kalyaki — приложение, где дети учат английский через рисование: рисуют слова (cat, sun, house), оно распознаёт рисунок прямо на устройстве через ONNX-модель и отвечает голосом. Хотя «в одиночку» — это уже не совсем честно: с Claude Code, конечно, но заранее — нет, это не очередная статья как я стал 10х-инженером благодаря ИИ.Сначала был робо-воисВ MVP голос был сделан максимально дёшево — системный TTS (expo-speech поверх голосов iOS/Android). Ноль инфраструктуры, работает офлайн. Для проверки гипотезы — самое то, и я ни разу не жалею, что начал так.
Делаем базу знаний и Телеграм бота психотерапевта, с использованием LLM Wiki и CF Workers вот такой заголовок
В предыдущей статье разбирали, как собрать структурированную wiki из markdown-файлов на Astro/Starlight — на примере личного карьерного менеджера. В комментариях появились закономерные вопросы: «почему именно так?», «что за странный выбор стека?», «а для чего ещё это можно использовать, кроме как для себя?».Хороший вопрос. Эта статья отвечает на него делом.Та же механика — wiki из markdown — но теперь с Telegram-ботом поверх. Бот умеет искать по базе знаний и отвечать с цитатами и ссылками на источники. В качестве предметной области выбрана психология и философия: получился @pif_bbot
