Почему мне не подходят популярные на рынке инструменты. Ч. 2
Личный взгляд на Perplexity: как ИИ‑поиск пытается заменить гуглинг, проблемы качества выдачи и бизнес‑перспективы на фоне планов OpenAI.
Про No-Code, AI и другие технологии, которые делают нашу жизнь проще. Канал исследователя и ноукодера. Контакт для связи: @natellanur
Личный взгляд на Perplexity: как ИИ‑поиск пытается заменить гуглинг, проблемы качества выдачи и бизнес‑перспективы на фоне планов OpenAI.
Личный опыт автора о том, почему фреймворк Langchain и no-code оболочки не подошли ей; размышления о популярности инструментов и выводы.
Размышления о рисках при выборе языковой модели: частые релизы (Gemini, Claude, Llama), неожиданные изменения поведения и стабильность разработчиков.
Короткая заметка о Scratch (MIT) и его упоминании в лекции CS50 от Гарварда; ссылка на интерактивный алфавит в Scratch.
Краткий пересказ выводов Барометра Эдельмана 2024: уровень доверия к науке и институтам, противоречия и политизация темы.
Выдержки и мысли об отношении общества к бизнесу, ученым, CEO и государству; роль коммуникации и регулирования технологий (цитаты из отчёта).
Разбор доверия к инновациям по Барометру Эдельмана 2024: выводы о роли учёных, регулировании и участии общества.
Личный кейс о встрече с основательницей no-code агентства: нехватка талантов на рынке, возможности Bubble и пример генерации постов из аудио.
Алгоритм: найти шаблон, залить в ChatGPT, ответить на вопросы и доработать — итог: документ за 30 минут; подходит при невысоком юридическом риске.
Личный опыт no-code разработки: разведка, выбор инструментов (Bubble, Webflow), обучение и практика; вывод — план учиться кодить дальше.
Введение в no-code: опыт 2023, примеры на Bubble и объяснения, как no-code упрощает создание приложений без разработчиков.
Личный опыт генерации аватарок ИИ: сравнение ChatGPT (DALL.E), Stable Diffusion, Midjourney и neural frames — какие плюсы и проблемы в результатах.