Одна статья, 90 языковых версий и Google: как пет‑проект превратился в платформу
Всем привет, меня зовут Михаил Одегов.С 2019 по 2022 год я работал UX/UI‑дизайнером на фрилансе, а затем перешёл во фронтенд. Последние два года занимался довольно сложной админкой для управления зарядными станциями электромобилей в MAESTRO.ECO. Помимо разработки, периодически закрывал задачи дизайнера: в некоторых случаях быстрее было самому спроектировать интерфейс, чем объяснять другому человеку, что именно нужно сделать. Да и банально — экономия бюджета.
RUINSWORLD: Возвращение невозможной игры-предупреждения
Все эти годы пафосные программисты говорили мне что это совершенно точно невозможно осуществить на только ноде, в браузере и на ts. А я сделяль.Невозможная игра‑предостережение некоторое время назад была все‑таки дописана в первой играбельной минимальной версии, и вот можно уже тыкать и умирать https://ruinsworld.online/
152-ФЗ и LLM несовместимы по умолчанию: как мы это исправили без потери качества AI
Строим AI-ассистента для бизнеса — и обнаруживаем, что каждое сообщение пользователя с персональными данными уходит в Google. Рассказываю, как это исправить, не сломав UX.Когда мы запускали AI-ассистента для квалификации лидов в строительном бизнесе, первый же вопрос от клиента поставил меня в тупик: «А куда уходят персональные данные, которые люди вводят в чат?»Я знал ответ. И он мне не нравился.Пользователь пишет: «Меня зовут Дмитрий, наша компания ООО Ромашка, телефон +7 903 123-45-67, email dmitriy@company.com»
Моя RAG-система: как я за 8 дней собрал RAG для своего сайта визитки
За 8 дней частичной занятости я собрал RAG-систему на NestJS + PostgreSQL (pgvector), которая обрабатывает ~11 000 чанков документов. Первая версия отвечала около 4 минут, после оптимизации - 40–60 секунд. Главный вывод: RAG - это не «векторный поиск + LLM», а в первую очередь подготовка данных, фильтрация контекста и аккуратная работа с промптами.Зачем я это делалГлавной целью проекта было создать RAG-систему, которая могла бы отвечать на вопросы на основе моих знаний и опыта, это позволило понять реальную работу с большим количеством документов.RAG-система была интегрирована с моим сайтом-визиткой
Как я улучшил свой промпт для генерации кода в OpenAI 4.1 — простой трюк, который РАБОТАЕТ
Несмотря на обилие моделей (а я время от времени использую четыре топовые), всё-таки на стыке моих технологий GPT-4.1 даёт лучший результат по сравнению с другими.
Код, который дышит: создание виртуальной вселенной на NestJS и своим AI на Tensorflow.js
Представьте мир, где каждый персонаж живёт своей жизнью: принимает решения, взаимодействует с окружающей средой и даже эволюционирует. Где почва, растения и ресурсы подчиняются сложным алгоритмам, а нейронные сети управляют поведением тысяч существ. Это не сценарий для нового блокбастера — это проект, над которым я работаю.В этой статье я расскажу, как с помощью NestJS, TypeORM и Tensorflow.js создаю виртуальную вселенную, которая “дышит” и развивается. Мы разберём:Как моделировать сложные системы: от почвы до социальных взаимодействий.Как обучать нейронные сети, чтобы мир менялся реалистично
