Опасный звоночек
ChatGPT понял российский мем про рис. Нейросеть все больше разбирается в интернет-культуре и тонкостях юмора.Вот это уже действительно опасный звоночек.
ChatGPT понял российский мем про рис. Нейросеть все больше разбирается в интернет-культуре и тонкостях юмора.Вот это уже действительно опасный звоночек.
Bing начал распознавать изображения и рассказывать, что на них происходит. Отличная альтернатива ChatGPT, учитывая, что теперь Bing официально доступен для браузеров Chrome.
теперь не нужно скачивать браузер Edge, устанавливать расширения и прочие танцы с бубнами, теперь можно просто перейти на сайт Bing.
включаем vpn и входим в учетную запись Microsoft, должно заработать
А вообще, выглядит очень занимательно — bing не только правильно расписал картинку, но и обрисовал иллюзию, которая создается при первом взгляде не фото. Полезная функция, когда пишешь тз нейросети для генерации изображений
Больше полезных сервисов для работы и учебы в моем телеграмм канале (ссылка в описании профиля), там я рассказываю, как можно использовать нейросети для бизнеса
Скоро все пользователи ChatGPT Plus получат доступ к инструменту для анализа изображений. Будьте во всеоружии с этими промптами
Подсказки помогут нейросети эффективно распознать вашу картинку: от идентификации растений до финансовых диаграмм.
Вот несколько примеров использования:
Лежу листаю 166 страниц так называемого теста, в котором GPT4V скармливали разные рода картинки с заданиями:
людей для распознания, графики, блюда для выяснения состава , ситуации для разрешения, снимки МРТ , КТ для помощи в постановлении диагноза или принятии решения, ПДД и кучу кучу всего разного.
Что могу сказать. Не фонтан конечно, но лучше чем любой человек на планете земля, взятый за единицу. Что это значит?
Это означает, что GPT4V знает все, что ему показывают, собственно чего не может не один человек на планете. Не без ошибок конечно. Где-то не хватает точности, где-то то ли фантазирует, то ли временное явление недообученности, от чего и ошибается. Но в целом ВАУ! Ребята -ВАУ!
Он понимает всё что вы ему присылаете и понимает всё что вы от него хотите, чтобы он сделал с тем, что вы ему показываете.
Листаешь-листаешь и думаешь: невероятные масштабные внедрения, что облегчит и улучшит качество жизни, технологий, различных индустрий, безопасность итд.. Вы уже слышали истории о том как благодаря ИИ было найдено какое-то лекарство или история про то, как был поставлен диагноз кому-то, который не могли поставить сколько то лет, как датчики спасли людей в реанимации, VR операционные с ИИ, сейчас еще нейролинк на подходе. В общем и целом много чего двигается в некоторых индустриях благодаря ИИ. Это как бы не новелла - помощь ИИ, но такой охват - новелла!
Но потом, воля неволей, начинаешь думать о страшном: тотальный контроль, безработица, повышение уровня лени, бездарности, образованности, которое поглотит несколько поколений, прежде чем в их головах случится смена парадигмы. А не приведет ли это к "Помпеи". А не понадобится ли нам "Сара Конор"...
В общем и целом увлекательное чтиво, рекомендую.
А что думаете вы про ЖПТ ?
P.S.
На русском к сожалению не нашел, читал в оригинале. В сети сам оригинал тоже не нашел, читал с присланного документа от ребят. Кому интересно полный PDF тут.
🤖👀 ИИ активно врывается в психологию: Топ-10 лучших ИИ-инструментов для улучшения самочувствия. 🏋️♂️
1️⃣ Wysa - чат-бот, который обеспечивает терапию и поддержку людям с психическими расстройствами.
2️⃣ Replika - чат-бот, который может быть использован в качестве друга, доверенного лица или романтического партнера.
3️⃣ Woebot - чат-бот, использующий когнитивно-поведенческую терапию для помощи людям в управлении своим психическим здоровьем.
4️⃣ Breathhh- это приложение, предлагающее дыхательные упражнения, которые помогают пользователям расслабиться и снять стресс.
5️⃣ Youper - чат-бот расширяющий возможности поддержки психического здоровья, эффективно снижает симптомы тревоги и депрессии, и способствует внедрению комплексных решений по оказанию помощи в различных отраслях.
6️⃣ MindDoc - приложение предлагающие отслеживание настроения в режиме реального времени, самоконтроль, непрерывный уход с помощью 70+ курсов, персонализированную обратную связь и стратегии преодоления эмоциональных проблем, способствуя психическому здоровью.
7️⃣ Together AI - это приложение, которое предоставляет пользователям виртуального компаньона, способного оказать поддержку и дружбу.
8️⃣ Ladder - приложение делающие упор на индивидуальную поддержку и инклюзивность.
9️⃣ Kintsugi - компания основанная двумя технически подкованными женщинами. Сервис использует ИИ для выявления признаков депрессии и тревоги придерживаясь философии превращения проблем психического здоровья в силу.
🔟 Mindsera - дневник, работающий на основе ИИ и предлагающий индивидуальное наставничество для улучшения мышления и когнитивных навыков.
📈 С развитием искусственного интеллекта, ожидается, что появятся ещё более разнообразные инструменты и приложения, помогающие нам более эффективно заботиться о нашем психическом здоровье. 🙌
- - -
Больше новостей в Телеграм канале:
https://t.me/neuro_trends8/2961
НЕЙРОСЕТИ | НЕЙРОТРЕНДЫ | CHATGPT | MIDJORNEY | STABLE DIFFUSION
Сегодня пост о продвинутом промте для изучения английского языка. Мы можем не только спрашивать чат-бот о чем-то. Нейросеть готова сама подсказать, как составить оптимальную подсказку для нее самой.
Попробуем составить такой запрос, а потом попросим ChatGPT его улучшить. Примеры опробовал на MashaGPT. Этот сервис дает доступ к оригинальной версии GPT-4 в России.
Попросим чат-бот улучшить нас запрос:
Критически проанализируй следующую подсказку и предложи улучшения для получения более таргетированных результатов: "Расскажи, как можно улучшить технику разговорного английского языка. Приведи 3 способа и подробно распиши их".
Последуем этой рекомендации и скинем нейросети этот запрос:
Расскажи, как можно улучшить навыки разговорного английского для тех, кто только начинает изучать язык. Предложи 3 способа, подробно описав каждый из них, включая конкретные действия или упражнения, которые могут быть выполнены, а также ожидаемые результаты от их выполнения.
Результат ответа слишком абстрактный, на мой взгляд. Попробуем еще улучшить наш запрос:
Опиши, как точность и ясность могут повлиять на результаты контента, созданного искусственным интеллектом. Предоставь исправленную версию следующей подсказки с большей точностью и ясностью: "Расскажи, как можно улучшить технику разговорного английского языка. Приведи 3 способа и подробно распиши их".
Вводим новый запрос, который предложил ChatGPT:
"Опиши три конкретных метода, которые новички в изучении английского языка могут использовать для улучшения своих навыков разговорного английского. Опиши каждый метод, включая процессы и действия, которые должен предпринять ученик, и ожидаемые результаты, которые ученик увидит после регулярного применения этого метода."
Бинго! Это намного более качественный ответ. Есть конкретные советы по использованию инструментов для изучения английского языка. Можно было бы продолжить улучшать наш запрос, но я остановлюсь здесь. Этого достаточно, чтобы показать, как можно работать с нейросетями.
С самого выхода ChatGPT я начал ее использовать для решения задач корректуры текста: устранения опечаток, исправления ошибок и улучшения стилистики.
Однако, при использовании веб-версии ChatGPT возникают некоторые проблемы:
Приходится вчитываться в исправленный текст, чтобы найти изменения
Не используется вся мощь API, в котором есть возможности для более тонкой настройки бота
Можно задать системное сообщение, в котором объяснить ассистенту смысл его существования
Few-shot learning: можно предоставить набор примеров коррекции сообщений
Неудобство: нужно вставлять свой текст в веб-версию, затем набирать свой промт для его улучшения (который может быть разным в зависимости от типа коррекции). Хотелось бы иметь Web UI, где нужно просто вставить текст и выбрать тип коррекции - а далее текст будет обрабатываться оптимизированным промтом
Данный проект призван устранить эти недостатки. Потыкать приложение можно здесь (для использования нужен OpenAI API-ключ).
В веб-приложении есть поле с текстом, в которое пользователь вводит свое сообщение, которое нужно исправить. После нажатия на изображение-кнопку в поле справа постепенно выводится исправленная версия, а по окончании вывода выделяются изменения. При наведении на изменение, tooltip показывает, что конкретно было исправлено.
Поддерживается множество языков. Можно либо выбрать язык исходного сообщения вручную, либо положиться на встроенный детектор языка.
Можно выбрать используемую модель: общедоступную GPT 3.5 Turbo, либо GPT-4. Доступ к GPT-4 API сейчас по вейтлисту, сама модель более чем на порядок дороже, но зато гораздо умнее.
Поддерживаются два типа коррекции текста:
just correct grammar просто исправляет грамматические, орфографические и пунктуационные ошибки
make more natural вдобавок улучшает стилистику текста. Однако, тут изменения более кардинальны, и иногда они могут менять смысл текста
OpenAI API стоит денег. Передо мной встала задача: как сделать проект юзабельным для множества людей, если он базируется на платном API? Брать с пользователей деньги и оплачивать своим ключом - такая стратегия не подходит для небольшого пет-проекта, потому что реализовать биллинг - отдельная большая задача. Поэтому пусть пользователь сам вводит свой ключ и платит с него. При нажатии на шестеренку открывается страница с настройками, где можно ввести/изменить свой API-ключ.
В такой парадигме проект пришлось делать вообще без сервера, чисто на React (потому что ключи нельзя никуда отправлять). Кроме того, для еще большей прозрачности код я открываю: https://github.com/einhornus/language-challenge-react (данное приложение - это на самом деле только часть большого проекта, который находится в процессе разработки).
Я питонист-MLщик со специализацией в NLP, кодинг на React для меня - выход из зоны комфорта. Поэтому прошу сильно не пинать из-за кривизны UI и качества JS-кода в репе.
Фокус данного проекта - на максимизации качества коррекции текста и на скорости релиза юзабельной версии.
В этой секции я расскажу про GPT-4 API и покажу, как с его помощью можно решать задачи NLP.
В API есть метод ChatCompletion, который принимает список сообщений, который мы будем называть промтом, и возвращает следующее сообщение.
Каждое сообщение этого списка - это словарь с двумя полями: role и content.
По значению role сообщения классифицируются на 3 типа: системные сообщения (role="system"), сообщения пользователя (role="user") и сообщения ассистента (role="assistant").
Системное сообщение содержит в своем поле content высокоуровневые инструкции для ассистента - то, как он должен действовать. Если в промте несколько системных сообщений, иметь значение будет только последнее из них (новые системные сообщения переписывают старые). Как расположение системного промта относительно остальных сообщений влияет на результат - я пока не понимаю, это открытый вопрос.
Последовательностью сообщений пользователя и ассистента задается предыдущая беседа между ними. Однако, эти сообщения также можно использовать для описания примеров решения задачи (few shot learning). В каждом сообщении пользователя находится пример входных данных, а в сообщении ассистента после него - ожидаемое решение. После примеров идет сообщение пользователя, в которое записываются входные данные, для которых нужно получить решение.
Рассмотрим задачу машинного перевода с английского на русский. В этом случае промт может выглядеть следующим образом:
[ { "role": "user", "content": "Hello how are you?" }, { "role": "assistant", "content": "Привет, как дела?" }, { "role": "user", "content": "Despite the heavy rain, they decided to continue their hike through the dense forest" }, { "role": "assistant", "content": "Несмотря на сильный дождь, они решили продолжить свой поход через густой лес" }, { "role": "user", "content": "The chef, inspired by flavors from around the world, has created a unique fusion cuisine that attracts food enthusiasts and critics alike" }, { "role": "assistant", "content": "Повар, вдохновленный вкусами со всего мира, создал уникальную фьюжн-кухню, которая привлекает как гурманов, так и критиков" }, { "role": "system", "content": "You are TranslateGPT. You translate user messages from English to Russian. You are the most accurate English to Russian translator in the world." }, { "role": "user", "content": "{текст, который надо перевести}" } ]
Если послать API-запрос с таким промтом, в ответ мы получим сообщение ассистента, которое будет содержать перевод нашего текста.
Кроме промта, в запросе к API есть и другие параметры:
model - используемая модель. На данный момент поддерживаются gpt-3.5-turbo (общедоступна) и gpt-4 (пока только для тех, кому предоставили доступ). gpt-4 стоит значительно дороже: 3 цента за 1000 токенов промта + 6 центов за 1000 токенов ответа против 0.2 центов за 1000 любых токенов у gpt-3.5-turbo. Однако, результаты при решении NLP-задач у gpt-4 гораздо лучше.
temperature - число от 0 до 2, которое задает, насколько часто при генерации следующего токена модель будет предпочитать не самый вероятный вариант. Увеличение температуры повышает креативность ответов, но снижает их качество. При решении задач NLP лучше всего просто оставлять температуру равной нулю.
max_tokens - максимальное количество токенов в генерируемом сообщении. При превышении лимита сообщение обрывается.
Полную справку по параметрам в API можно посмотреть здесь. Поиграться с API можно в плейграунде.
Переводчик в плейграунде
В данном проекте мне нужно вызывать GPT-4 API из реакта. Да, существует специальная либа OpenAIApi, но она пока не поддерживает стриминг частичного ответа - чтобы пользователь мог видеть частичный результат по мере генерации сообщения.
Промт для модели формируется из двух частей:
Системное сообщение, в котором меняется только название языка
Набор примеров, который прописывается отдельно для каждого языка (может быть пустым)
Для токенизации текстов в JS я быстро нашел Intl.Segmenter, который превосходно справляется с задачей. Что важно, он также умеет работать с разными языками. Например, в китайском языке не ставят пробелов, токенизатор будет делить текст на логически связанные последовательности из нескольких иероглифов.
Алгоритм для коррекции текста требует идентификатор языка для извлечения примеров и токенизации текстов. Пользователь может выбрать язык напрямую, но более удобно иметь опцию автоматического распознавания языка.
С распознаванием языка возникли проблемы.
Сначала я наткнулся на либу franc, она не подошла из-за отвратительной точности распознавания.
Затем я посмотрел несколько других либ, которые у меня не получилось установить (видимо, они предназначены для Node.js). Была пара решений с внешним API, но для моего проекта это не подходит.
Потом у меня возникла идея решить эту задачу с помощью GPT-3.5 API. В целом это работало, но в сложных случаях модель начинала "ломаться" и выдавать что-то вроде "It seems to be a text in English with a couple of Russian words thrown in there as well" вместо того, чтобы просто выдать название языка в первых двух токенах. Кроме того, хотелось бы обойтись без всякой асинхронности, чтобы детекция языка происходила мгновенно. Да и вообще, использовать LLM для такой простой задачи - это оверкилл.
В итоге я быстренько навелосипедил собственный детектор. Он выбирает между 15 языками, опции "неизвестный язык" не предусмотрено.
Если у языка уникальная система письма, то распознать текст на нем несложно - нужно просто удостовериться, что процент символов из соответствующего алфавита превосходит определенный порог. С помощью такого подхода мой детектор распознаёт китайский, японский, корейский, хинди, армянский, грузинский и тайский. Есть проблема с деванагари - оно на самом деле используется некоторыми другими популярными индийскими языками, не только хинди. Этой проблемой я пока пренебрег.
Если текст прошел фильтр выше (то есть, он скорее всего написан на латинице или кириллице), я запускаю основной алгоритм классификации между 8 языками - английский, русский, испанский, немецкий, французский, португальский, итальянский, голландский.
Для каждого из этих языков я скачал частотный список слов и для 1000 самых частотных слов посчитал их нормированную частоту. Также я посчитал матожидание нормированной частоты слова, если оно отсутствует в списке 1000 самых распространенных.
Далее, я применяю метод максимального правдоподобия: для каждого языка я токенизую текст и считаю вероятность принадлежности текста к языку как произведение нормированных частот соответствующих слов (или их матожиданий для редких слов).
Пусть нам даны исходный текст и его исправленная версия (оба - в виде массива слов). Требуется найти кратчайший список операций для преобразования первого массива во второй. Операции бывают трех видов: удаление слова, вставка слова и замена слова. Для операций удаления нужно найти индекс удаляемого слова в массиве исходного текста, для операций вставки - индекс вставляемого слова в массиве исправленного текста, а для операций замены - оба индекса.
Нетрудно заметить, что длина нашего кратчайшего списка операций эквивалентна расстоянию Левенштейна. Таким образом, для решения задачи нужно восстановить редакционное предписание в алгоритме Левенштейна.
Если использовать GPT-4, то получаются просто офигенные результаты
Исправление грамматики в сообщении на русском от неносителя
Улучшение текста, написанного в слегка неформальном стиле. Все изменения по делу
Исправление introduction, найденного в одном дискорд-сервере
Улучшение моего неформального сообщения на английском
Мегахардкор - сочинение Ли Вонг Яна
Еще одно
На GPT-3.5 результаты похуже, но все равно очень даже неплохие
Результаты на GPT-3.5 слабо отличаются от результатов на GPT-4
Очень много исправлений по сравнению с GPT-4
Результаты на GPT-3.5 слабо отличаются от результатов на GPT-4
GPT-3.5 не исправила "их" → "её"
Ли Вонг Ян. На этом тесте явно видно превосходство GPT-4
Тут тоже GPT-3.5 исправляет текст гораздо хуже, чем GPT-4
Прикольная фича: можно вставлять слова на другом языке, и GPT будет переводить их в контексте
Используйте Chat GPT-4 телеграм бот. В РФ это самое удобное решение. Да еще и дешевле на 50%, чем на официальном сайте, так как работает через api Open AI.
Всем привет!
Меня зовут Марк, и я разработчик. С определенного времени я активно начал интегрировать списки и чек-листы в свою жизнь. Дошло до того, что если не записываю что-то, то с большой долей вероятности забываю это сделать. И наилучшим приложением для этого оказался, как ни странно, telegram, так как он всегда под рукой на смартфоне и ноутбуке. А тут еще в прошлом году telegram добавил возможность использовать webapp технологию для ботов. Подробнее об этом можно почитать тут: https://core.telegram.org/bots/webapps . Если кратко, то технология позволяет открывать веб-страницы внутри telegram-бота и организовывать более тесное взаимодействие с ними. Я захотел опробовать технологию и сделать какой-то простой проект. Так зародилась идея сделать бота для чеклистов https://t.me/chchecker_bot.
Данная статья посвящена в большей степени не самой разработке, а моему опыту использования списков и чек-листов в telegram, а также опыту пользователей моего бота по работе со списками, который оказался полезным в том числе для меня. Статья может оказаться интересной и для тех, кто также как и я привык работать в telegram, и по минимуму использовать сторонние приложения, если телега позволяет обойтись без них.
Алгоритм довольно простой:
Добавить чат с сохраненными сообщениями в закрепленные, чтобы не нужно было искать его среди бесконечных переписок.
Записывать туда все подряд.
В течение дня заглядывать в чат, чтобы проверить что-то из задач на день.
Если требовалось что-то важное или ко времени, ставить отложенные сообщения самому себе.
Внутри чата с сохраненками закреплять какие-то важные сообщения, чтобы проще было найти. Иногда ставил теги, которые смогу вспомнить, тоже для облегчения поиска.
В свободное время чистить мусор из сохраненок и актуализировать заметки.
Это вполне меня устраивало, пока чат не стал слишком большим. Телега отлично ищет внутри чата, но все равно ориентироваться стало неудобно. Для некоторых тематичных вещей я создавал отдельные приватные каналы, некоторые объединял в отдельную папку внутри telegram, и как-то с этим жил. Например, с супругой есть общий чат со сканами разных документов. Тоже закрепленный, чтобы был всегда под рукой. Очень выручает во всяких непредвиденных бюрократических ситуациях.
Закрепленные чаты в telegram
Типичный кейс использования списков в telegram - список покупок перед походом в магазин. Пишу в сохраненках одно сообщение со списком, каждый пункт с новой строки. В магазине редактирую это сообщение и стираю то, что уже положил в корзину. Редактировать и стирать сообщения не очень удобно, тк надо тыкать много и часто, а ты в движении и с корзиной. Зато все внутри телеги - всегда под рукой, никаких лишних приложений! И это я менять не собирался.
Я создал бота осенью 2022 года. Сначала очень простого. Потом появились пользователи. Они рассказывали, чего им не хватает, а я доделывал это. Спустя полгода бот стал уметь достаточно, чтобы закрыть основные боли пользователей и конечно мои.
как выглядит переписка с ботом
Для того, чтобы создать чеклист, не нужно вводить никаких странных команд, как это принято в других telegram-ботах. Просто пишешь сообщение с названием чеклиста боту, он его удаляет (чтобы чат оставался чистым) и присылает в ответ ссылку на чек-лист, который открывается в специальном окошке внутри телеграм. И там, внутри этого окошка, уже можно добавлять пункты чек-листа с удобными элементами управления. Можно отправить боту в чат сразу несколько строк, тогда он будет считать первую строку названием, а остальные непустые строки сразу внесет как пункты к этому чек-листу.
Итак, кратко, что на текущий момент умеет бот:
создавать пустые и предзаполненные чек-листы, удалять и переименовывать их
добавлять, редактировать и удалять пункты в них;
менять порядок пунктов в списке;
очищать чек-листы полностью или удалять только отмеченные пункты;
ставить напоминания на пункты чек-листа или на весь чек-лист целиком;
копировать содержимое чеклиста в буфер или присылать текстом в чат;
делиться чек-листом по ссылке и настраивать права доступа к чек-листу, которые будут доступны пользователям по ссылке;
работать в inline-режиме для быстрой отправки ссылки на чеклист через чаты и каналы.
Как работает бот в inline-режиме
У пользователей большие запросы, и в одиночку я не очень быстро могу разрабатывать новые функции, но стараюсь постоянно улучшать бота. Например, только недавно добавил изменение порядка пунктов внутри чеклиста. Для программиста задача довольно типичная. Но свободного времени всегда мало. Тем не менее стараюсь регулярно работать над ботом небольшими итерациями.
Как правило люди в магазинах покупают одни и те же продукты. Некоторые продукты чаще, некоторые реже.
Для начала можно составить один список перед походом в магазин и дополнять его по мере необходимости.
В магазине отмечаем купленные товары по мере того, как кладем их в корзину/тележку. Для этого больше не надо редактировать сообщение в сохраненках. Просто тыкаем на пункт списка.
Перед тем, как снова пойти в магазин, проходим по списку и делаем неотмеченными позиции, которые снова нужно будет купить.
Это довольно удобно, так как может сэкономить вам время и силы на составление нового списка, в котором вы что-то можете забыть.
Обычно при добавлении новых пунктов список все равно не становится слишком большим, чтобы в нем было трудно сориентироваться.
Тем не менее, если список разросся, то можно разбить его на несколько списков. Например, по регулярности покупок: отдельный список покупок к событию (например, празднику, где нужны всякие салаты), отдельный список для продуктов с высокой частотой покупки и низким сроком годности (молоко, яйца, сметана, хлеб), отдельный список для продуктов, которые покупаем реже (крупы, приправы, нескоропортящиеся овощи вроде картофеля).
Кажется, что это одна из самых подробных инструкций, как ходить в магазин =). Давайте перейдем к более сложным кейсам.
Об этом кейсе использования мне рассказал один из пользователей бота Рустам. Подробнее о методе https://habr.com/ru/articles/599391/.
GTD подразумевает использование таск-менеджеров, но Рустам подумал, что можно запилить это все в telegram. Не через канал, и не бот, а именно чат-группу, потому что в чатах появилась такая фича как темы (топики). И из темы в тему можно переставлять задачи. Темы можно называть по разному - СЕГОДНЯ, ЗАВТРА, КОГДА-НИБУДЬ и т.д.
Рустаму не хватало напоминаний в этой системе и чек листов. Напоминания он реализовал через стороннего бота, так как отложенные сообщения не работают внутри тем чат-группы. А вот чек листы через моего бота. На тот момент telegram еще не поддерживал открытие webapp приложений по ссылке, поэтому Рустаму приходилось отдельно заходить в бота и переключаться между темами чат-группы. Когда telegram доработал эту технологию, то ссылки на чек-листы стало можно оставлять прямо в нужных темах чат-групп.
Тем не менее, если мы гонимся за сверхпродуктивностью, то опытные прокрастинатологи говорят, что telegram - это не про продуктивность. Слишком много отвлекающих факторов. И советуют ставить отдельные приложения для управления чек-листами и списками дел. Но я не настолько упорен в этой борьбе, и удобство telegram перевешивает.
А этот кейс про то, как я перестал забывать вещи. У меня есть несколько чек-листов со списком вещей для определенных мероприятий:
для похода на тренировку (форма, сменное белье, вода, пропуск и т.д.);
для командировки (одежда, документы, техника, средства гигиены и т.д.);
задачи для ремонта (купить обои, договориться с плиточником и т.д.);
для отдыха в конкретной стране (какие места и экскурсии посетить).
Когда я завел список для похода в тренажерный зал, то супруга надо мной подшучивала - неужели нельзя запомнить, что нужно взять с собой. Конечно можно! И обычно так и происходит. Но раз в 1-2 месяца все равно что-то забываешь. Я в разное время забывал чистое белье, воду, полотенце, форму, наушники. После того, как начал сверяться со списком перед выходом из дома - проблема исчезла.
Если все таки хочется испытать свою память и обойтись без списка - то сначала собираю вещи по памяти. Но потом все равно сверяюсь со списком, чтобы убедиться, что ничего не забыл.
Мой список вещей для спортзала
Если же говорить о командировках или отпусках, то эти события происходят не регулярно. И тут вероятность что-то забыть сильно выше, чем при походе в спортзал. Поэтому в таких ситуациях списки очень полезны.
Однажды в статье на ТЖ я прочитал, что кому-то не хватает стандартных ситуационных списков. Например, что взять в аптечку при поездке в другую страну/на дачу и т.д. Функциональность бота уже позволяет делиться списками между пользователями прямо по ссылке. И я думаю о том, чтобы завести подобный раздел в будущем.
Если не вдаваться в подробности о том, чем чек-листы отличаются от списков дел, то можно выделить пару основных критериев:
Список дел обычно составляется на один раз, а чек-лист может включать повторяющиеся, регулярные активности.
Пункты чек-листа обязательны и выстроены в строгой последовательности выполнения. А пункты списка можно перенести, поменять очередность, либо совсем не выполнять.
Мой бот, как я считаю, является довольно общим инструментом, через который можно вести и чек-листы и списки. Как именно работать с созданным листом - решать пользователю.
Поэтому кроме списков продуктов или вещей к определенной ситуации у меня есть такие списки как:
фильмы, которые надо посмотреть;
книги, которые надо прочитать;
цели на год (в декабре они могут перерасти в список итогов года);
списки улучшений, которые нужно реализовать в боте и других проектах.
У закрепленных сообщений сразу отображается кнопка открытия списка
Если говорить о “трушных” чек-листах, у меня есть несколько технических инструкций для развертывания и настройки программ. Но в основном я использую бота для работы именно со списками.
Есть ряд вещей, которые необходимо делать регулярно. Например, еженедельная уборка в доме. Одно время мы с супругой распланировали в какой из дней кто из нас выполняет какие активности по уборке. Набросали расписание прямо на бумаге и приклеили к холодильнику. Честно говоря, хватило меня в лучшем случае на месяц.
Некоторые пользователи бота просили добавить оповещения о пунктах списка или о списке целиком. В простом виде я добавил эту возможность. Но самое главное, чего не хватает - это ставить повторяющиеся оповещения (раз в день/по выходным/в определенное число месяца). Напоминания о ежедневных делах реально востребованная функция. Многие также создают себе списки на каждый день, указывая в названии дату. Вероятно, таким образом замещая, календари и события. Логичный шаг - дать пользователям автосоздание списка по расписанию, автоматический перенос невыполненных пунктов в новый список, ну и, как минимум, возможность задавать периодичность оповещений. В моем боте эта функциональность пока что в планах. Но если у кого-то есть интересный опыт работы с регулярными задачами в telegram - делитесь, интересно было бы узнать о нем!
Мой довольно простой бот теперь стал удобным помощником в повседневной жизни. Некоторые пользователи оставляют запросы на улучшения, и я стараюсь постоянно дорабатывать его функциональность. Также меня очень мотивирует любая обратная связь, особенно рассказы о том, как бот сэкономил людям время или помог с решением проблемы. Если у читателей есть интересные кейсы применения списков и чек-листов, а также рецепты эффективной работы с telegram, то был бы рад услышать их!