TypeScript. - страница 6

Я выяснил, что Яндекс Музыка на треть состоит из нейрослопа

Теория Практика мёртвого интернетаВозможно вы уже знаете, что в чарт «Яндекс Музыки» залетают треки, сгенерированные ИИ. Например, перепевка стихотворения Есенина

продолжить чтение

Агрегатор LLM, как выбирать живые free-модели и переживать сбои провайдера

Если в проекте появляется выбор LLM, почти сразу возникает соблазн сделать это как можно проще. Взять один большой список моделей, показать его в интерфейсе, выбрать первую free-модель по умолчанию и считать задачу закрытой. На короткой дистанции это выглядит рабочим вариантом. На длинной начинает ломаться сразу в нескольких местах.

продолжить чтение

Migration toolkit для 1С Битрикс: переносим аккаунт между инстансами через crm.*.list + идемпотентность по ORIGINATOR_ID

Зачем переносить аккаунт Битрикс между инстансамиВ предыдущей статье (как отдавать лиды из Next.js в 1С Битрикс) я показывал outbound-интеграцию: сайт пишет лид к себе в PostgreSQL, через after() отдаёт его в Битрикс, в строку лида подкладывает bitrix_id. Архитектура работает, пока Битрикс один.Но в реальной жизни Битрикс редко остаётся один. Сценарии, в которых нужна полноценная миграция между инстансами, я ловил на проектах четыре раза за последний год:Переезд серверов.

продолжить чтение

Ollama Cloud Client: когда модели слишком тяжелы для локального запуска

Привет. Меня зовут Николай Пискунов, я руководитель направления Big Data и эксперт курса Cloud DevSecOps по безопасной разработке от Академии вАЙТИ Beeline Cloud. Сегодня я хочу поделиться историей создания одного интересного проекта — клиента для облачного сервиса Ollama.

продолжить чтение

Как мы сделали SEO-блог из 84 страниц на трёх языках через Claude API: рабочий рецепт и вещи, которые пошли не так

TL;DRДелали SEO-блог под SAT-направление для школьников из СНГ. Нужно было SEO сразу на трёх языках: RU, KK, EN.Написали 28 уникальных статей. Каждая переведена на три языка, итого 84 файла контента и 90 URL в sitemap. От первой строки до индексации в Google и Яндексе ушло три календарных дня.Пайплайн на Claude API, Next.js 16 и GitHub CI/CD. Без CMS, без Markdown, без headless платформ. Статьи хранятся как TypeScript-файлы.Соотношение AI / ручная работа у нас получилось примерно 70/30. Остальные 30% (вычитка фактов, локализация идиом, финальные правки) — человек. Без этой части статьи быстро уходят в low-quality индекс.В robots.txt

продолжить чтение

Гринд ликвидности с помощью ИИ

Исходный код опубликован в этом репозитории на GitHub

продолжить чтение

Я строю AI-бот для самопознания. Вот спек, архитектура и почему LLM — это периферия, а не ядро

Статья четвертая из серии. Было исследование, личная история, продуктовый инсайт. Здесь будет продукт. Публикую манифест до того, как написана первая строчка кода — чтобы потом было честно сравнить, где я прав, а где разбился о реальность.Большинство AI-ботов — это if-else вокруг GPT

продолжить чтение

ИИ Анализ новостного сентимента как торговый сигнал

Исходный код торговой стратегии опубликован по ссылкепо

продолжить чтение

Зелёные галочки лгут: почему AI пишет тесты, которые ничего не тестируют, и как это починить

Тесты зелёные, покрытие растёт, а багов меньше не становится. На QA-митапе инженер из крупной продуктовой компании показал механику: AI-агенты подгоняют моки, меняют ассерты, генерируют результаты, которые ничего не проверяют. Стек у команды — near-SOTA. Модель свежая. Агент — один из лидеров open-source.Значит, дело не в инструментах. А в чём именно — разбираю ниже: от кода до процесса и организации.Зелёные галочки лгутДокладчик описал паттерн, с которым сталкивался каждый, кто просил AI написать тесты:

продолжить чтение

Представлен открытый мультиплатформенный проект AeroFTP

Команда разработчиков из Axpdev Lab представила открытый мультиплатформенный проект AeroFTP

продолжить чтение

1...456789...12