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 2 подобни публикации

Търсене: #trace

当前筛选 #trace清除筛选
GitHub 红队武器库🚨

@GithubRedTeam · Post #79769 · 10.04.2026 г., 17:01

🚨 GitHub 监控消息提醒 🚨发现关键词:#BlueTeam#Trace#Response 📦项目名称:AegisRange 👤项目作者:mpalmer79 🛠开发语言: Python ⭐Star数量: 0 | 🍴Fork数量: 0 📅更新时间: 2026-04-10 16:53:51 📝项目描述: A cybersecurity platform that simulates adversary behavior and demonstrates how systems detect, contain, and explain threats across distributed environments. 🔗点击访问项目地址

祂录lze目录群

@talulze · Post #1876 · 08.10.2024 г., 16:12

搜图机器人也是别人经常问我的,说有没有什么好搜图的东西,想找找出处什么的。我说你用搜图机器人啊,他们就会问怎么用。 搜图机器人 @soutubot 搜图机器人就是把好几个搜图站聚合在一起了,我们发图给它,它会给我们几个解析站,我们点开解析站去找线索就行。 ———————— 准备工作(必做): 1️⃣关掉web视图并设置默认浏览器: 手机的话,在telegram的【设置】-【聊天设置】中,关掉【应用内浏览器】按钮,这样你打开一些网页时,会跳转到浏览器里,而不是tg的web网页中去。 然后去手机的设置,搜索【默认应用】,把浏览器改成你常用的,我这边推荐可拓浏览器或者via浏览器【 https://t.me/talulze/2010 】 2️⃣关掉安全搜索,不然搜不出色色: 去浏览器打开谷歌【 google.com 】登录账号并把【安全搜索】关掉。 一、搜普通图 直接发图发给它,如果图片有黑边啥的,需要提前裁剪一下,尽量保留主体!然后再发给它。它会给你一些按钮,就是一些各大搜图站,我一般用这么几个: 优先级由高到低: 【GoogleLens】这个优先使用,搜二三次元的图都很容易找到,但是要在【设置】-【安全搜索】改为【关闭】才能搜到18+结果。 【Yandex.ru】搜真人比较好用些,但是要在【设置】-【搜索结果】-改成【无限制】-然后保存,才能搜到18+结果。 【SauceNAO】【ascii2d】这俩搜pixiv网站里的图片比较好用些。 【WAIT(动画)】搜里番、二次元剧的片段比较好搜,很容易找得到名字、集数和进度。 【Googlel旧版(推荐)】是最后没辙了才碰碰运气试试用的 这个机器人的好处就是:不用你再去搜图网站先传图再搜了,省去了一些步骤。 具体演示在评论区 ———————— 二、搜本子 搜本子图的话,也是先发图给机器人,它也依旧会回复你一些按钮,我们不用管,鼠标右键图片,选择【回复】,输入命令/imsearch,它就会自己开始搜,然后给你一个结果。 如果结果普遍在60~70以上,说明搜对了,相关度还是比较大的;如果在20-30,相关度就小了,就搜不到正确的。 具体演示在评论区 三、搜番剧/里番 截图动画的一帧图片,然后发给搜图机器人,会给几个结果,我们选择【WAIT(动画)】这个按钮;或者你打开站点【 trace.moe 】搜也行,跳转的都是同一个站。 这个搜里番啊表番啊那些都挺灵敏的,只要把图传上去,甚至能给你定位到片子的具体时间进度! 注意: (1)在搜图的时候,有些图片的横屏的,你却竖屏发给机器人是不行的,图片是歪的你得转一下再发。 (2)在搜图的时候,有些图片是有黑边的,你可以提前裁剪一下,然后开搜。 (3)在搜图的时候,有些图片是有倒卖狗水印的,你可以提前裁剪一下,然后开搜。 (4)搜AI图很大概率搜不到。 标签:#搜图机器人#bot#机器人#TG机器人#找出处#搜图#trace