TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1238 · 15.05

Сделал в компании доклад о применении ИИ в архитектуре, давайте и вам расскажу. Фокус в использовании подхода architecture as code: абсолютно все архитектурные артефакты у нас это тексты. С обычной документацией понятно, это и так некоторый набор текстовых файлов, чаще всего в макрдауне. Для них мы применяем структурный шаблон Arc42 — список из 12 пунктов, по которым нужно распределить информацию о проектируемой системе. Структурный шаблон, во-первых, хорошо известен нейронкам, и они сразу понимают, о чём речь. Во-вторых, можно кинуться в модель бизнес-требованиям и очень быстро создать некий первоначальный набросок, от которого вы дальше уже пляшете, уточняя по пунктам и исправляя ошибки ИИ. Ну и, в-третьих, готовая структура с ящиками, по которым нужно всё раскладывать, это гораздо лучше, чем свалка ADR'ок, как это нередко бывает в компаниях. Со схемами и диаграммами ещё интереснее. Берём инструменты со своими DSL-языками, такие, как Structurizr и PlantUML. Вся схема или диаграмма целиком определяется текстовым файлом. Можно применять Git со всеми его преимуществами. А для нейронок это родная среда: вы, как человек, смотрите на схему глазами, но нейронка работает с её DSL-файлом. Навскидку тут прирост эффективности даже больше, чем в программировании, потому что DSL это просто синтаксис, без смыслового наполнения, человеку его можно вообще не знать. Ты пишешь промпты, а смотришь уже на картинку, сгенерированную схему, и следующим промптом указываешь, где какие правки сделать. Нейронке при этом не приходится думать про потоки, асинхронность, типы данных, она просто правит текст как текст, поскольку у DSL нет поведения. Тут как раз наиболее видна разница между рутинной и интеллектуальной частью работы. Как именно будет выглядеть схема, продумывает архитектор. Если доверить это нейронке, даже мощной, будет полно ошибок, неоптимальностей, неучтённых нюансов среды и так далее. Но вот само по себе написание синтаксиса — имба. #dev@clockstackwheels

Hashtags

Резултати

Намерени 32 подобни публикации

Търсене: #skill

当前筛选 #skill清除筛选
油油の科技软件资源分享

@Youyousharechannel · Post #14789 · 15.05.2026 г., 10:11

#Skill 😞Coze 扣子 你只需用日常语言描述需求,扣子会自动为你生成智能体、工作流、网页和移动应用,并支持一键复用专家操作流程(SOP),整个过程无需编码,‌10分钟内即可完成从想法到可用工具的转化‌ 🥰https://www.coze.cn/skills

Hashtags

油油の科技软件资源分享

@Youyousharechannel · Post #14778 · 13.05.2026 г., 10:23

#Skill 😞Skillstore | AI“技能”,一键装上可复用 Skills 工作流 Skillstore 是一个开放技能市场,把「可复用技能」当成插件来安装,让你的AI执行力直接拉满 一键复用成熟的工作流:你不需要再反复写提示词、调试脚本、或者给 AI 做「入职培训」,一条命令就能装进你的 AI 工具链。 🥰https://skillstore.io/zh-hans 🙃https://github.com/aiskillstore/marketplace

Hashtags

NEWS 鏈新聞-ABMedia

@abmedia_news · Post #23644 · 03.04.2026 г., 09:00

【🚀AI 人工智慧|黑鏡劇情成真?同事和前任都能打包成 skill,數位永生背後的隱私與倫理隱憂 】 #AI#skill 📍請見報導: https://abmedia.io/ai-skill-colleague-privacy-concerns 📍訂閱鏈新聞頻道:https://linktr.ee/abmedia.io

Hashtags

油油の科技软件资源分享

@Youyousharechannel · Post #14762 · 09.05.2026 г., 10:06

#Ai#skill 😞 Modelscope,相当于AI届的 GitHub 汇聚了高质量预训练模型,降低 AI 的应用门槛,提供模型探索体验、推理、训练、部署和应用 AI模型托管,拥有超过 12 万个AI模型,涵盖自然语言处理、视觉、语音、多模态等方向:极简的模型调用,普通人通过几行代码就能调用 AI 模型 便捷的模型微调:支持使用自己的数据集,通过简单的配置对预训练模型进行微调 开放的生态:提供在线模型体验、Notebook 教程和活跃的开发者讨论区,方便学习 对于任何类型的输入数据(图像、文本、音频、视频等),都可以通过短短几行代码来实现推理流程。系统会自动加载相应的模型来生成推理结果 🥰https://www.modelscope.cn/ 🙃https://github.com/modelscope/modelscope

Hashtags

ПредишнаСтр. 1 от 3Следваща