Как за неделю создать полноценный сервис, используя разные AI-модели? Разбираем Cursor в бою!

• Начало встречи.  

• Обсуждение подключения к встрече с телефона.  

• LLM-модели делятся на ассистентов, которые отвечают на вопросы и ищут информацию в интернете, и модели, способные писать код.  

• Пример использования модели для поиска курса доллара.  

• Курсор основан на Visual Studio Code и имеет дополнительные функции для работы с агентами.  

• Возможность настройки моделей и подключения облачных агентов.  

• Команда «/s» указывает модели не анализировать файлы проекта, а искать информацию в интернете.  

• Настройка языка ответа модели.  

• Использование ChatGPT, DeepMind и MiniMax для различных задач.  

• Комбинирование моделей для улучшения контекста заданий.  

• Задача по созданию приложения для работы с ClickHouse.  

• Использование QnA для генерации технического задания.  

• DeepMind предлагает дешёвые методы тренировки моделей.  

• DeepMind выпускает модели в открытом доступе.  

• Доработка технического задания с помощью MiniMax.  

• Добавление новых функций для скрипта.  

• Анализ внешних источников и улучшение контекста задания.  

• Пример задачи по планированию отпуска.  

• Третья итерация с MiniMax для уточнения деталей плана.  

• QnA предлагает варианты для анализа.  

• Копирование ТЗ и передача его в MiniMax.  

• MiniMax анализирует детали плана и задаёт дополнительные вопросы.  

• Ответы на вопросы MiniMax формируют новое ТЗ.  

• Обсуждение максимального объёма данных и извлечения фактов и метаданных.  

• Упоминание работы по указанному GUID приложения и поддержки экстеншенов.  

• Вопросы о разрешении качества скриншотов и условном показе визуализаций.  

• Обсуждение фолбека на шаблон и одинакового результата при втором запуске.  

• Структура директории экспорта по приложениям и типам объектов.  

• Отсутствие инкрементального экспорта и параллельной обработки нескольких приложений.  

• Вставка ТЗ и ответов на вопросы в QnA.  

• QnA генерирует готовое ТЗ на основе ответов.  

• Пример использования QnA для планирования отпуска.  

• Возможность корректировки плана после получения результатов.  

• Пример запроса на предложение вариантов отдыха вне России.  

• Повторное использование MiniMax для подтверждения или опровержения предложений.  

• Объяснение работы MCP серверов и их инструментов.  

• Примеры команд для работы с PostgreSQL и MongoDB.  

• Описание функций MCP серверов, таких как получение списка схем и объектов.  

• Вопрос о том, являются ли MCP «лиговскими».  

• Ответ, что MCP не зависят от конкретного провайдера.  

• Автор имеет доступ к различным базам данных через систему «Лиза Алерт».  

• Он может тренироваться на данных, как на «хомячках».  

• Пример работы с базой данных «Статистика», схемой «Паблик» и таблицей «Лара Стат».  

• Использование MS-фишки для изучения таблиц и полей в базе данных.  

• Подключение к базе данных PostgreSQL и загрузка схем.  

• Выполнение трёх запросов для изучения данных.  

• Включение агентского режима для параллельной работы.  

• Изучение схем и таблиц в базе данных MongoDB.  

• Анализ завершён, ИИ самостоятельно придумал описания полей.  

• Задание вопроса о количестве найденных живыми детей в городской среде.  

• Возможность комбинирования данных из разных баз данных PostgreSQL и MongoDB.  

• Пример запроса: для каждой заявки на поиск людей найти количество волонтёров.  

• Итоговые результаты: за пять лет найдено 49 996 детей, из них погибли 479.  

• Доля выживших: 99,05%.  

• Обсуждение настроек моделей и агентов.  

• Использование кастомных моделей, совместимых с ИИ.  

• Описание работы клауд-агентов: проверка изменений в репозитории на GitHub.  

• Недостатки клауд-агентов: зацикливание и высокая стоимость.  

• Возможность открытия браузера внутри курсора.  

• Выбор элементов на сайте, просмотр консоли и CSS-инспектор.  

• Создание копии сайта на основе его структуры CSS и JavaScript.  

• Пример задания: создать одностраничный HTML-файл с одним JavaScript и одним CSS файлом.