Доброе утро, Хабр! Надеюсь, у всех вас настрой на то, чтобы сделать этот день максимально продуктивным! Я тоже не сидел сложа руки и теперь делюсь с вами очередной статьёй, которая поведает об одной занимательной личности в нашем кругу. Он тоже Кадет, но скажем так: если в своих предыдущих статьях я рассказывал читателям о юных кадетах, начинающих свой путь в Глубине, то на этот раз мы узнаем историю кадета, повидавшем многое. Этот кадет смог в кратчайшие сроки дойти до двух звезд, что позволило брать ему особые и крайне интересные задачки. И я очень рад, что пишу об этом кадете, ведь именно с его помощью я оказался здесь. Именно он стал тем самым рукопожатием, о котором я писал в этой статье (ссылка).
Итак, представляю вам кадета SenchaPencha.
Как вы уже заметили, первое, что я узнаю у интервьюируемого кадета, это то, как он попал в Глубину. И если раньше ответы ограничивались тем, что кадеты приходили по рекомендации друзей или случайно натыкались на Конарда в комментариях на Хабре, то Сенча попал в сообщество из блога Тимофея Царенко. Любопытство взяло вверх, и вот герой нашей статьи заходит на наш дискорд канал. Процесс запустился, и спустя какое-то время ему написал Конард с предложением вступить в кадетский корпус, и Сенча, к нашему счастью, всё обдумал и согласился на эту авантюру.
Сенча понял, что сидеть сложа руки и ждать - не самый лучший вариант, всё таки кадет не может называться кадетом, если бездельничает. Сенча не стал ограничиваться «лишь бы каким» заданием. Он решил поймать рыбу покрупнее и взялся за провайдер для Python. Как я упоминал ранее, выполнение первого задания на дипе обычно вызывает сложности, так как дип сам по себе уникален. Обычно кадеты начинают с консультаций, набираются опыта, делают ошибки, и в результате становится ценной частью разума роя. И все мы это понимаем. Так собственно и родились консультации. Подробнее о консультациях, как неотъемлемой части нашего сообщества, вы можете прочитать здесь: (ссылка).
После этого провайдера Сенча приступил за разработку парных пакетов deep import и deep export. По названию становится понятно, что данные пакеты необходимы для сохранения и загрузки файлов «из Дипа» и «в Дип». О принципе работы сейчас я вам расскажу поподробнее. Первый достает все из дипа, второй загружает в дип все, что нужно. Это своего рода сохранение. Чтобы всё работало как надо, нужно прописать deep export, ссылку на deep.case куда экспортировать. Затем, если надо что-то загрузить, прописать расположение экспортированного файла и вуаля, произошла загрузка бэкапа.
Хотелось бы отметить, что это крайне полезная возможность, потому что даже у меня был случай, когда я две недели не сохранялся, а понадеялся на гитпод. Думаю понятно, что раз я упоминаю этот грустный случай в такой ситуации, то мне пришлось восстанавливать то, что я делал две недели.
А теперь, на правах создателя этой статьи, на этот моменте я завершаю своё повествование произошедших событий, и вашему вниманию представляется материал, написанный самим Сенчей.
« Производство на дипе»
Если бы меня спросили, каким я вижу производство в Deep, то я бы использовал выражение “снежный ком”. Поначалу этот небольшой комочек из снега только принял форму шара, но чем больше людей участвует в его создании, лепят совместными усилиями, тем больше он разрастается в объёмах и тем проще с ним взаимодействовать. Если поначалу всё приходилось писать с нуля, то каждый вышедший пакет всё ускоряет и упрощает производство. Таким образом, создание такого продукта как телеграм бот, который способен преобразовывать аудио и видео в текст, легко собирается из таких пакетов.
- @deep-foundation/telegram_save_audio - Для получения аудио из телеграмма.
- @senchapencha/speech-to-text - Для преображения аудио в текст.
- @deep-foundation/chatgpt - Для запросов к chatgpt
- deep-foundation/chatgpt-templates - Для использования шаблонов запросов, улучшающих ответы.
У нас есть возможность сэкономить множество часов разработки расписывая вручную лишь кастомизацию интерфейса и необходимые нам промты.
На данный момент дип перешёл на очередной уровень своего развития. Если за его первые шаги взять такие пакеты как messaging, openai и подобные обеспечивающие связи, способные описать простые феномены, то следующим уровнем стали пакеты с узким функционалом. Теперь же пакеты разрастаются и до больших размеров, до полноценных приложений, какой шаг будет следующим? Вполне очевидно, что ответом на этот вопрос будет являться сборка целых проектов из уже созданных приложений.
В недалёком будущем подобного рода бота можно будет настроить под любую сферу для оказания специализированной помощи, теснопереплетенной с самим проектом. На данный же момент созданное решение универсально и ограничено лишь лимитами openAI и фантазиями пользователя.