Один из самых удобных способов записать данные это использование готовых форматов, такие как JSON или YAML.
Из плюсов такого подхода стоит отметить вот что:
🔸 готовый, повсеместно используемый и поддерживаемый формат
🔸 простой и понятный файл, удобочитаемый для человека
🔸 можно легко редактировать в любом текстовом редакторе без специальных программ и библиотек
Но есть и минусы
🔹 затраты времени при записи файла (кодирование данных в нужный формат строки)
🔹 затраты времени при чтении файла (декодирование данных в Python объекты)
🔹 размер файла увеличивается из-за разметки данных (скобки, запятые, переносы, отступы...)
🔹 перед записью все данные должны быть помещены в память в полном объёме (не всегда)
🔹 при чтении необходимо считать весь файл в память и только потом декодировать данные
Если нужно писать немного данных в несколько файлов, то затраты по времени не ощутимы. Обычно это файлы конфига или какие-либо метаданные. Это отличный вариант под такие задачи.
Есть и другой поход к записи файлов - это бинарные файлы. Используется, когда данных достаточно много и никто их не собирается читать глазками😳.
🔸 очень быстрая запись
🔸 чтение значительно быстрей чем JSON, YAML итд
🔸 размер файла значительно меньше, так как нет разметки
🔸 можно записывать данные по мере поступления не загружая всё в память
🔸 можно извлечь любую часть данных независимо
Из минусов
🔹 нужно определить свой формат записи данных (если не используете готовую спецификацию определённого формата)
🔹 не получится открыть файл и визуально понять что там записано, а для чтения файла потребуется знать его спецификацию.
🔹 не так-то просто создать такой файл без специальной библиотеки
В таком виде удобно записывать большой массив любых однородных данных. Например, мониторинг валютной биржи или кэшированная анимация 3D геометрии.
(Это не означает что нельзя записать данные разного типа, просто это будет не так удобно)
Представьте себе JPG-картинку. По сути это немного мета-информации и большой массив пикселей. Тоже самое со звуком или видео файлом. Поэтому, если вы попробуете открыть картинку в текстовом редакторе вы увидите что-то вроде такого
f15d cd29 a564 4578 ...
09e2 9bc4 a696 1253 ...
84e9 4de1 3b23 c24a ...
2534 5161 28e0 709d ...
...
Это и есть записанные байтики. И для их чтения требуется определённый софт который знает что с ними делать. Под каждый тип файла.
К чему это я? Читайте в следующем посте...
#tricks#basic
💎Собрали лендинг за 10 минут
В этом видео мы тестируем v0.dev — инструмент от Vercel, который генерирует интерфейсы и веб‑страницы по простому текстовому описанию.
Мы попросили нейросеть сделать лендинг для нашего будущего стрима: описали тему, добавили спикеров, вставили ссылки на фото. Через пару минут получили готовую страницу.
🥰Всё редактируется прямо в интерфейсе. Мы поменяли подписи, добавили цвета, иконку ТГ и даже поле для отправки сообщения.
Работали на бесплатном тарифе — никаких денег, только немного потраченных промптов (их выдают сразу после регистрации).
Для чего будет удобно:
- Прототипы и лендинги
- UI для MVP или внутренних инструментов
- Быстрая проверка гипотез без дизайнера и верстальщика
#ИИ#AI#Нейросети#V0
———
#Инструменты#Лендинг
Подписывайтесь: @aiforproduct
#typescript#ai_app_builder#bolt#lovable#v0
Dyad is a free, open-source AI app builder that runs entirely on your own computer, giving you full control, privacy, and fast performance without relying on cloud services. You can use your own AI API keys, avoid vendor lock-in, and build full-stack apps easily on Mac or Windows. It offers real-time editing, instant previews, and smooth local development, making app building faster and more private. This means you save money, protect your data, and work more efficiently without subscription fees or limits from other platforms. You just download it and start building right away, no sign-up needed[1][2][4].
https://github.com/dyad-sh/dyad
🔵Сравнили 4 AI-сервиса Prompt-to-App, которые обещают сделать сайт по одному текстовому описанию — без кода, без конструктора и без лишних движений. Проверили, насколько это реально.
⌨️Что тестировали:
— Lovable — простой и быстрый генератор лендингов
— V0.dev — для тех, кто не боится кода (и может поправить его вручную)
— Rork — визуально аккуратный, но генерирует скорее мобильное приложение, а не сайт
— Bolt.new — чат-генератор, который даёт готовую ссылку и позволяет править код
Везде использовали один и тот же промпт, ничего не настраивали. Просто текст → страница.
Подробнее и со ссылками на результаты — в статье на Дзен "Шашков & Головко • AI в решениях"
А ещё сделали короткое видео — как всё работает вживую.
#ИИ#AI#Нейросети#Lovable#V0#Rork#Bolt
———
#Инструменты#Сайт
✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct
🚀 Starknet Opens Voting on v0.14.2 Upgrade Proposal
Starknet has announced that voting is now open for STRK holders on the v0.14.2 upgrade proposal. According to Foresight News, the voting period will end on April 16. The proposed upgrade includes the introduction of SNIP-36, SNIP-37, and SNIP-13, and aims to enable protocol-level S-Two proof verification, significantly reducing costs for privacy use cases and zk-thread applications. Additionally, the upgrade seeks to adjust the storage economic model to more accurately reflect network resource usage while maintaining cost advantages for developers. The StarkGate token contract will also be upgraded to optimize ERC-20 event indexing, verification, and token handling. Other internal upgrades are planned to prepare for the decentralized verification phase described in SNIP-33, including improvements in P2P, weighted proposer sampling, and the concept of virtual proposers.
#Starknet#STRK#v0.14.2 #SNIP36#SNIP37#SNIP13#STwoProof#PrivacyUseCases#zkThread#StorageEconomicModel#StarkGate#ERC20#P2P#DecentralizedVerification#SNIP33#VirtualProposers
#other#ai#bolt#copilot#cursor#cursorai#devin#devinai#github_copilot#lovable#open_source#replit#system_prompts#trae#trae_ai#trae_ide#v0#vscode#windsurf#windsurf_ai
You can access a huge collection of over 7000 lines of official system prompts and internal tools from many AI models and agents like v0, Manus, Cursor, Replit Agent, and more. These prompts guide AI to work better by giving clear instructions, which helps the AI give more accurate and useful answers. Using these prompts can save you time, improve AI performance, and make your interactions with AI smoother and more productive. Plus, there’s a free AI security audit service to help protect your AI systems from leaks and hacks, keeping your data safe. Supporting this project helps keep these valuable resources updated.
https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools