Наводишь на слово в субтитрах — видишь перевод: расширение на встроенном ИИ Chrome
Я учу английский по сериалам. Смотрю с английскими субтитрами, и каждое незнакомое слово — это пауза, alt‑tab, переводчик, обратно. К десятой паузе за серию хочется просто включить русские сабы и сдаться.Есть Language Reactor и похожие сервисы, но у них жёсткий список площадок: Netflix, YouTube — и всё. Каждый стриминг рисует субтитры своим способом, и под каждый нужен отдельный парсер. А я смотрю где придётся.
Переводчик в браузере, который учит слова: встроенный Translator API Chrome, свой ИИ-ключ и интервальные повторения
Было популярное китайское расширение Dadda Translate (达达划词翻译): выделяешь слово, получаешь перевод, сохраняешь в словарик, и слово потом всплывает уведомлением, пока не запомнится. Оно перестало работать: API Sogou и Shanbay, на которых держался перевод, изменились или исчезли. К тому же оно было только для Chrome и только для пары английский → китайский.Я переписал его с нуля. Получился WordToast для Firefox, Chrome и Edge (GitHub
LLM уверенно называет шахматные ходы, которых на доске нет. Как я проверяю каждый ее ответ кодом
Движок знает ответ, но говорит числами: -2.7 и стрелка. Модель говорит словами, но врет. Первый же комментарий, который я получил, звучал так: «сильнее было 14.Nf6, конь врывается в лагерь черных». Коня, который может пойти на f6, в той позиции на доске не было.Сразу дисклеймер: это мой первый веб-проект. Я играю в шахматы блиц на 1300 и хотел инструмент, который объясняет мои ошибки словами, а не оценками. Часть того, что ниже, фронтендеру покажется очевидной. Мне пришлось выяснять это руками.
Как мы дописываем оборванные ответы языковой модели и почему склейка оказалась сложнее, чем кажется
Мы делаем русскоязычный сервис с несколькими языковыми моделями в одном чате. Однажды партнёр прислал скриншот: модель начала отвечать списком из ста пунктов и оборвалась на середине слова. В админке лежал тот же обрывок. Ни ошибки, ни предупреждения.Почему ответ обрывается. У каждого запроса есть потолок max_tokens. У нас он был 1200 токенов. На английском это около 900 слов, а на русском кириллица съедает больше токенов, и 1200 токенов оказались примерно полутора тысячами знаков. Длинный список просто не помещался. Модель при этом возвращает finish_reason: "length" (у некоторых поставщиков max_tokens
Промпт не удержал медицинскую границу. Как мы добавили LLM-тренеру страж на регулярках
В 1trAIner ИИ-тренер отвечает спортсменам в чате, пишет планы и разбирает тренировки. Сервис информационный: диагнозов не ставит. В системном промпте с самого начала было правило «при боли и травме — к врачу». Мы считали вопрос закрытым, пока не начали проверять ответы на трёх языках.Ниже — как мы нашли дефект, почему промпт его не лечит и что сделали кодом. С цифрами, в том числе неудобными.Как нашли
ИИ уже умеет собирать микросервисы по одному промпту, но, как разработчик, я всё ещё нужен
Каждые несколько лет разработчиков снова хоронят.Сначала нас должны были заменить визуальные конструкторы. Потом no-code. Потом low-code. Потом автогенерация CRUD. Потом Copilot. Теперь, кажется, пришёл финальный босс в виде больших языковых моделей, которые за вечер могут накидать backend, frontend, Docker Compose, миграции, OpenAPI, Kafka, PostgreSQL, Redis, авторизацию, тесты, README и компилятор на сдачу.
Бесплатный AI-сервер на Google Таблицах: параллельные запросы к Gemini для обработки сотен новостей
Мне потребовался умный анализатор потока новостей на специфичную тему: применение AI в энергосбережении и энергобезопасности. Хотелось получать в Telegram нужные заметки в моем заданном формате: заголовок, суть решения, достигнутые KPI, ссылка на первоисточник… И если материал полезен - нажать кнопку и отправить его в рабочий чат.Важное дополнение: 90% новостей иноязычные, а обработанные сообщения нужны на русском.Два месяца мы с ChatGPT и Gemini дорабатывали этот инструмент. Один из полезных приёмов, небольшой по объёму, я хочу показать в статье: как отправлять несколько независимых запросов к модели параллельно.
Модель выложила системный промпт, в котором было написано его не выкладывать
Началось это буднично. Я гонял логи своего сервиса и увидел ночью две записи, которых там быть не должно.Первая была просто мусором: ktrc ktrc ktrc
Архитектура современных ИИ-агентов: собираем прототип за один вечер
За последние полгода вышли сотни материалов об ИИ-агентах. Особенно много говорят про OpenClaw и Hermes. Я изучил, пожалуй, добрую половину из них, протестировал сам и хочу поделиться выводами.
