nenormalnyVO

Вариант 1: Используем облачные API

Плюсы:

• Быстро запустить

• Высокая скорость: час записи обрабатывается за 2-10 минут

• Не нужно покупать железо

• Простое масштабирование

Минусы:

• Постоянные расходы на API (от 30 до 125 рублей за час записи)

• Аренда сервера 1150 рублей в месяц

• Данные уходят на внешние сервисы

Технологии: Python + aiogram + SQLite + Docker + API Яндекс/Сбер/OpenAI

Вариант 2: Все на своих серверах

Плюсы:

• Полная конфиденциальность данных

• После закупки железа - минимальные операционные расходы

• Полный контроль над процессом

Минусы:

• Стартовые вложения 720 тысяч рублей (2 сервера + 2 видеокарты 4090)

• Электричество 6-8 тысяч рублей в месяц

• Сложная разработка

• Медленнее: час записи обрабатывается 12-20 минут

Технологии: Python + Ollama + Whisper v3 + локальные LLM модели(GPT-OSS-20b)

Подводные камни

Самая большая проблема - качество распознавания речи. Даже у лучших сервисов процент ошибок (WER) составляет от 5% до 30%, в зависимости от:

• Качества записи

• Количества помех

• Четкости речи говорящих

• Наличия специфической терминологии

По исследованиям, лучший результат показывает ElevenLabs с WER 3,1%, но он требует VPN для доступа из России.

Что в итоге

Для большинства задач оптимальным видится облачный вариант:

• Быстрый запуск

• Приемлемая стоимость

• Достаточное качество

Локальный вариант имеет смысл только если:

• Критична конфиденциальность

• Большие объемы обработки (от 100+ часов в месяц)

• Есть бюджет на железо

Реальность vs ожидания

Ожидание: Включил запись, получил идеальный протокол
Реальность: Получил хорошую основу, которую нужно подкорректировать

Но даже с учетом необходимости правки, экономия времени колоссальная. Вместо 2-3 часов на составление протокола - 15 минут на проверку и корректировку.

Планы на будущее

Думаю добавить:

• Автоматическое определение говорящих

• Выделение ключевых решений и action items

• Интеграцию с календарем для автоматического создания задач

• Возможность редактирования шаблонов протоколов

Выводы

Технологии ИИ уже сейчас могут существенно облегчить рутинные задачи. Главное - правильно выбрать баланс между стоимостью, качеством и скоростью.

А у вас есть рабочие задачи, которые хочется автоматизировать с помощью ИИ? Делитесь в комментариях!

P.S. Если кому-то интересна техническая реализация или хотите обсудить детали - пишите в комментах, сделаю продолжение с кодом и архитектурой системы.

🤔 ЭТАП 2: Рефлексия

• Подготовил список открытых вопросов для анализа

• Спрашиваю "Что произошло?" вместо "Вот что нужно было делать"

• Даю всем высказаться о своих ощущениях

• Помогаю найти момент, когда всё пошло не так

• Провожу параллели с реальной работой участников

• Не даю готовых ответов — только задаю вопросы

Примеры вопросов:

• Что чувствовали в процессе?

• В какой момент стало сложно?

• Что помешало достичь результата?

• Как это похоже на ваши рабочие ситуации?

💡 ЭТАП 3: Формирование модели

• Помогаю участникам САМИМ сформулировать выводы

• Не читаю лекции — выступаю "акушером идей"

• Записываю на доске/флипчарте то, что говорят люди

• Задаю уточняющие вопросы для конкретизации

• Проверяю модель на других примерах из опыта группы

• Убеждаюсь, что все поняли логику модели

Примеры вопросов:

• Какой вывод можно сделать?

• Что нужно делать по-другому?

• Как это сформулировать в виде правила?

• А если ситуация будет немного другой?

🎪 ЭТАП 4: Практика

• Даю возможность сразу применить новую модель

• Создаю ситуацию, где у людей ПОЛУЧИТСЯ

• Наблюдаю за процессом и корректирую при необходимости

• Усложняю постепенно — от простого к сложному

• Даю обратную связь по применению модели

• Планирую, как участники будут применять знания после обучения

🚀 ОБЩИЕ ПРИНЦИПЫ

• Начал с проблематизации, а не с теории

• 70% времени — практика, 30% — теория

• Больше вопросов, меньше лекций

• Все выводы делают сами участники

• Связываю каждый этап с реальными задачами людей

• Слежу, чтобы на практике всё получалось

• Готов скорректировать план, если что-то идёт не так

⚠️ Чего НЕ делать

• Не начинаю сразу с теории и моделей

• Не даю готовые ответы вместо наводящих вопросов

• Не пропускаю этап практики

• Не позволяю людям "провалиться" на финальной практике

• Не игнорирую участников, которые "всё знают"

• Не трачу время на убеждение скептиков — даю им опыт

Главное правило: Взрослые учатся через собственный опыт, а не через чужие рассказы. Твоя задача — создать условия для получения правильного опыта и помочь его осмыслить.

  • В один дубль

  • Один раз в день

  • Обращаясь к одному близкому человеку

Это правило побуждает тебя не задерживать запись видео до идеального момента, а начать действовать прямо сейчас! 😃 Ведь, как я всегда говорю, чем больше ты пробуешь, тем быстрее пробиваешь невидимую стену неуверенности. Главное – записывать видео искренне, будто ты обращаешься к тому самому близкому человеку, которому доверяешь от всего сердца. 📹💖

──────────────────────────────

2. Почему одно видео в один дубль и один раз в день – ключ к успеху? 📌

✅ Одна попытка, один дубль: Когда ты записываешь видео без множества дублей и монтажа, ты освобождаешься от страха перед неидеальностью. Твои эмоции, мысли и даже шероховатости становятся твоей сильной стороной – ведь они делают тебя настоящим человеком! 😊

✅ Один раз в день: Регулярность – вот что превращает количество в качество. Чем больше видео ты запишешь, тем быстрее растёт твоя уверенность. Уверенность не появляется вдруг, она создаётся действием. Даже если ты пока не чувствуешь себя «идеальным», именно активность и постоянство помогут почувствовать уверенность уже во время записи.

✅ Обращение к одному человеку: Часто мы переживаем, думая, что видео увидят сотни или тысячи людей. Но если мысленно записывать сообщение для одного близкого человека, ты сразу чувствуешь спокойствие и искренность. Это позволяет тебе говорить так, как говоришь с родным другом, и твоя энергия передаётся через экран! 🤗

──────────────────────────────

3. Принцип простоты: Живи и говори о том, что происходит прямо сейчас ✎

📎 Не надо готовить сложные темы заранее! Разговаривай с самим собой по-настоящему, фиксируя моменты, которые рядом: будь то бутылка с водой, стаканчик или простой разговор с другом. Эти мелочи – твоя живительная влага, способная оживить медийное пространство. 💦

📎 Не требуй от себя идеальности. Позволь себе появиться в том виде, в каком есть: с плюсами и минусами. Именно эта естественность привлекает людей и делает твои видео по-настоящему живыми и интересными. 😊

📎 Доверься своим ощущениям: Когда ты начинаешь действовать, уверенностью наполняется не ожидание, а само действие. Скажи себе: «Начну, и уверенность придёт позже», ведь каждое записанное видео помогает стать лучше. 🚀

──────────────────────────────

4. Освобождение от оков перфекционизма ✎

✅ Ощущение, что каждая фраза должна быть идеальна, – это ловушка. Не бойся быть «шероховатым», ведь именно твоя уникальность и делает тебя неповторимым!

✅ Зачастую люди боятся видеозаписи, потому что переживают, как их будут судить другие. Но помни: большинство людей заняты своими делами и редко задумываются о том, что ты делаешь.

✅ Живи настоящим, выражай свои мысли и чувства прямо сейчас, не бойся ошибок — именно они дадут тебе бесценный опыт и помогут расти!

──────────────────────────────

5. Практические советы для достижения успеха с правилом 1111 📎

✎ Веди видеодневник: Запиши хотя бы одно видео в день – ты удивишься, как быстро накопится багаж опыта!

✎ Снимай в один дубль: Пусть каждое видео будет живым, искренним и без лишнего монтажа.

✎ Обращайся к себе лично: Представляй, что говоришь с близким другом – это поможет снять напряжение и сделает твое сообщение максимально доступным.

✎ Пользуйся тем, что есть: Не обдумывай заранее каждую тему, просто запиши то, что происходит прямо сейчас. Это делает каждое видео уникальным и живым.

✎ Доверяй себе: Начни, даже если чувствуешь неуверенность. С каждой новой записью этот барьер будет постепенно исчезать.

──────────────────────────────

6. Заключительные мысли и мотивация для действий 📌

Запомни, дружище, изменения начинаются с первого шага! Правило 1111 – это твой простой и действенный способ начать творить, развивать личный бренд и строить медийный вес на основе искренности и последовательности. Не требуй от себя мгновенной идеальности. Позволь себе быть настоящим, позволь себе ошибаться и расти вместе с каждым новым видео. 💪😊

Каждое записанное тобой видео – это ещё один кирпичик в фундаменте твоего успеха. Отправляйся навстречу своим целям, не бойся быть собой и пусть твоя уверенность приходит уже в процессе действия, а не в предвкушении. Наш медийный мир жаждет людей, которые не стесняются быть настоящими!

До скорых встреч, дорогой друг! Записывай, делись и вдохновляй окружающих – и помни: всё начинается с одного видео! 🎥💥

Пока! 👋 (С) Альберт Сафин

Больше интересного: https://t.me/vladimirexp

Что это значит для нас?

Давайте разберем, как это отразится на повседневной жизни:

• Ограничения на иностранное ПО: готовьтесь к тому, что некоторые любимые программы могут исчезнуть из легального доступа. Возможно, придется переходить на российские аналоги или искать, как обойти запреты. Главное чтобы не было как с законом про запрещённые материалы.

• Поддержка отечественного ПО: с увеличением господдержки российский софт может стать лучше и доступнее. Возможно, скоро мы увидим больше рекламы отечественных программ.

В целом, это часть плана по укреплению технологической независимости России. Но для нас с вами это может означать перемены в цифровой жизни: меньше зарубежных приложений, больше российских решений. Большое спасибо Китаю за их опенсорс ИИ моделей, иначе всё было бы совсем плохо.

А что дальше?

Так что готовьтесь к новому софтверному ландшафту. Может быть, скоро мы все перейдем на российские программы, а иностранный софт станет экзотикой. Или же, как обычно, найдем способ адаптироваться. Время покажет!

Ссылка на документ: http://www.kremlin.ru/acts/assignments/orders/77460

4. Работа с данными и файлами: LLM часто требуют предоставления больших объемов данных (например, структуры проекта или примеров кода). Умение правильно подготавливать и структурировать эти данные становится критически важным.

LLM-кодинг напоминает изучение иностранного языка, где навыки чтения, письма, слушания и говорения развиваются в комплексе. Однако в случае с LLM акцент смещается с написания кода вручную на управление процессом генерации кода. Это приводит к любопытному эффекту: навыки ручного написания кода могут постепенно деградировать, как любой неиспользуемый навык. В то же время способность эффективно взаимодействовать с LLM — от формулировки запросов до анализа результатов — становится все более востребованной.

LLM-Code Review: Поддисциплина в проверке кода

Точно так же, как LLM-кодинг меняет процесс написания кода, использование LLM для code review формирует новую поддисциплину. Традиционный code review предполагает анализ кода человеком на предмет ошибок, стиля, оптимизации и соответствия требованиям. LLM может автоматизировать часть этого процесса, но требует особого подхода к интеграции в рабочий процесс. Вот несколько ключевых аспектов:

1. Автоматизация рутинных проверок: LLM могут эффективно выявлять синтаксические ошибки, несоответствия стиля кодирования или потенциальные уязвимости. Однако их выводы требуют человеческой интерпретации, так как модель может пропустить контекст или сделать ложные предположения.

2. Контекстуальная точность: Для качественного code review LLM нужно предоставить полный контекст — от структуры проекта до целей кода. Это требует от разработчика умения правильно подготавливать данные для модели, что перекликается с навыками LLM-кодинга.

3. Итеративный процесс: Как и в случае с написанием кода, code review с LLM часто требует итеративного подхода. Разработчик должен уметь уточнять запросы, чтобы модель предоставила более точные рекомендации.

4. Сбалансированное использование: Некоторые задачи code review (например, проверка логики или архитектурных решений) по-прежнему лучше выполняются человеком. LLM эффективны для рутинных задач, но их выводы должны дополнять, а не заменять человеческий анализ.

Интеграция LLM в пайплайн разработки

Чтобы LLM-кодинг и LLM-code review стали полноценной частью процесса разработки, необходимо переосмыслить традиционный пайплайн. Вот несколько рекомендаций:

1. Обучение команды: Разработчикам нужно освоить новые навыки — от промптинга до дебаггинга с LLM. Это требует инвестиций в обучение и адаптацию рабочих процессов.

2. Гибридный подход: Не все задачи одинаково хорошо решаются с помощью LLM. Например, генерация сложных алгоритмов или проверка архитектурных решений часто требуют человеческого вмешательства. Важно определить, где LLM наиболее эффективны, и использовать их как инструмент, а не как замену разработчику.

3. Инструменты и инфраструктура: Для эффективной работы с LLM нужно интегрировать их в существующие инструменты (например, IDE или CI/CD-системы). Это может включать плагины для автоматической генерации кода или проверки качества.

4. Культурные изменения: Команды должны принять философию, при которой LLM рассматриваются как партнеры, а не как черный ящик. Это требует доверия к технологиям, но также и критического подхода к их результатам.

Вывод

LLM-кодинг и LLM-code review — это не просто инструменты, а новые поддисциплины, которые трансформируют разработку программного обеспечения. Они требуют от разработчиков сочетания классических навыков программирования с новыми компетенциями, связанными с управлением контекстом, промптингом и дебаггингом. Как и в изучении языка, успех в этих дисциплинах зависит от практики и адаптации. Однако, как любой навык, ручное написание кода может деградировать при чрезмерной зависимости от LLM, что подчеркивает важность баланса.

Для успешной интеграции LLM в процесс разработки необходимо переосмыслить пайплайн, обучить команды и внедрить гибридный подход, где сильные стороны человека и машины дополняют друг друга. В конечном итоге, LLM-кодинг и code review — это не замена традиционной разработки, а ее эволюция, открывающая новые возможности для повышения эффективности и качества кода.

---

Больше интересного: https://t.me/vladimirexp