Лично мне после Perplexity и после того как я осознанно разрабатываю код, не очень нравится тот факт, что он что-то там делает и при этом предполагается, что он угадает в точности и мельчайших подробностей то, что мне нужно. Потому, что если где-то в начале он выберет не ту стратегию он начнёт переосмысливать её, но не с точки зрения правильно я сделал или нет, а с точки зрения: если я так уже сказал то будем от этого отталкиваться, как от истины в последний инстанции. Что в итоге это называется экспоненциальный рост ошибок. То есть логика уходит вообще в другую сторону.
AIFA решает принципиально другую задачу, чем универсальные AI-инструменты вроде Cursor, Windsurf, ChatGPT или GitHub Copilot . Проблема готовых инструментов Готовые AI-инструменты генерируют код по запросу, но не контролируют архитектуру в долгосрочной перспективе . Через 10-20 запросов AI теряет контекст, начинает дублировать код, ломать структуру и предлагать несовместимые решения . Причина — отсутствие строгих правил организации проекта, которые AI может последовательно применять на протяжении всего жизненного цикла. Инструменты типа Cursor отлично подходят для одноразовых задач или прототипов, но не для поддержки production-приложений с масштабируемой архитектурой . Что делает AIFA иначе AIFA — это не замена AI-помощникам, а архитектурный стандарт для Next.js 15+, который работает вместе с Perplexity AI через управляемый цикл разработки : • Фрактальная модульность: каждый компонент (фрактал) живёт в изолированном дереве с собственной SPEC.md, версионированием, i18n и слоями client/server/shared • Контроль контекста: один чат Perplexity работает с одним фракталом, исключая смешивание задач и переполнение контекста • Трёхступенчатая эволюция: Minimal → Mature → Improved с версиями, где каждая итерация документируется и сохраняется как артефакт • Производственная готовность: встроенные SEO (JSON-LD, hreflang), i18n, типизация TypeScript, валидация Zod, PWA, accessibility Конкретное преимущество Допустим, вы строите e-commerce каталог . В Cursor вы можете попросить AI создать каталог с фильтрами, но через 5-7 задач код начнёт конфликтовать: дублирование типов, несовместимые стили, потеря маршрутизации . В AIFA вы импортируете готовый фрактал PRODUCT-CATALOG (52 файла, 247 строк SPEC.md, i18n для en/ru/es, SEO-хелперы, routing app/lang/slot/FRACTAL-NAME) за 30 секунд . Затем эволюционируете его через Perplexity: добавляете фильтр цен — AI возвращает только изменённые файлы (price-filter-island.tsx, get-filtered-products.ts, обновлённые типы), версия переходит в v2.2.0 с записью в SPEC.md . Экономика масштаба AIFA Marketplace планирует библиотеку готовых production-фракталов (Landing, Auth, Catalog, Cart, Blog) . Разработчик не копипастит из ChatGPT, а импортирует проверенный модуль с тестами, документацией и стандартизированной структурой, который затем может кастомизировать через Perplexity без потери контроля над архитектурой . Ответ на ваш вопрос AIFA создаёт то, чего нет в Cursor/Windsurf: воспроизводимую, масштабируемую архитектуру, которую AI может понимать и эволюционировать без деградации . Это не про избежание копипаста разового кода, а про управление сложностью production-приложений на горизонте 6+ месяцев разработки .
Я собираюсь сделать приложение примерно на 100 компонентов. Несмотря на то что написано здесь я считаю что v0 это самое мощное в мире система и она лучше всех подходит для этого ты согласен? --Для 100 компонентов с большой серверной логикой v0 столкнётся с критическими ограничениями, несмотря на его мощность в UI-генерации. Вот прямое сравнение.
Где v0 превосходит v0 действительно лучший в мире UI-генератор — он создаёт красивые компоненты за секунды и отлично подходит для быстрых прототипов или небольших проектов. Для первых 10-20 компонентов это магия.
Три проблемы v0 для вашего случая
Потолок масштабирования v0 и аналогичные инструменты документированно упираются в потолок на 10-20 компонентах. При приближении к 50-100 компонентам:
AI теряет контекст и генерирует противоречивый код
Нет архитектурных границ — изменение одного компонента ломает другие
Техдолг накапливается до момента, когда проще переписать проект
AIFA спроектирована для масштаба — автор построил приложения с 50+ фракталами (что соответствует сотням компонентов) без потери контроля.
Нет серверной логики Это критично для вашего случая: v0 генерирует только UI-компоненты. Для серверной логики вам придётся:
Писать вручную все server actions
Самостоятельно проектировать DB queries, Redis, API
Интегрировать UI с бэкендом без архитектурных гайдов
AIFA имеет полноценный server layer с явной структурой:
text (_server)/ ├── (_serveractions)/ # Server actions ├── (_dbqueries)/ # Database queries ├── (_redisoperations)/ # Redis/Blob storage ├── (_services)/ # Business logic └── fractal-entry.tsx # Single server entry Каждый фрактал знает, где живёт серверная логика, и AI может надёжно её модифицировать.
Отсутствие архитектурной памяти v0 работает в одноразовых сессиях — нет механизма для отслеживания эволюции проекта. На 100 компонентах вы потеряете понимание:
Почему компонент построен так
Какие зависимости между частями
Как безопасно рефакторить
AIFA использует SPEC.md для каждого фрактала — документ с временными метками всех архитектурных решений, который служит памятью для AI и будущих разработчиков.
Гибридная стратегия Если вам нравится UI-генерация v0, рассмотрите:
Генерируйте UI-компоненты в v0
Переносите их в AIFA-фракталы в слой client/ui/client_islands/
Добавляйте серверную логику в server/ того же фрактала
Используйте Perplexity + AIFA для координации 100 компонентов
AIFA не запрещает использовать компоненты из v0 — она предоставляет архитектурный каркас для масштабирования, которого v0 не даёт.
Вердикт: Для 100 компонентов + heavy server logic AIFA — единственный инструмент из двух, который спроектирован для этой задачи.
-Я все время программировал на React скажи почему я должен попробовать это? --Как React-разработчик, вы столкнетесь с тремя ключевыми причинами попробовать AIFA, каждая из которых решает реальную боль современной разработки.
Проблема масштабирования с AI Традиционные AI-инструменты (v0, Bolt, Cursor) отлично генерируют первый прототип, но застревают на 10-20 компонентах — дальше кодовая база становится неуправляемой, а AI начинает путаться. AIFA решает это через фрактальную архитектуру, где каждый фрактал изолирован, имеет явные границы (client, server, shared) и собственную спецификацию. Эта структура позволяет масштабироваться до сотен компонентов без потери когерентности, потому что AI понимает, где находится логика, и не ломает соседние части приложения.
Вы остаётесь архитектором, AI — усилитель AIFA не пытается заменить вас — она усиливает вашу экспертизу через подход "deep coding" вместо "vibe coding". Вы работаете итеративно: Minimal → Mature → Improved, где каждая итерация добавляет одну бизнес-задачу с чёткими границами. Используя Perplexity (которая, скорее всего, уже у вас оплачена за $20/мес), вы получаете неограниченные итерации без токенов и сохраняете полный контроль через SPEC.md — документ, где фиксируется вся эволюция фрактала, включая временные метки решений.
Production-ready инфраструктура для React/Next.js AIFA построена на Next.js 15 с React Server Components, что означает естественный путь для React-разработчика. Вы получаете готовые:
SEO с JSON-LD, Open Graph, hreflang из коробки
Многоязычность (i18n) с type-safety на трёх языках (en/ru/es) по стандарту
Параллельные роуты: @left для системы разработки, @rightStatic для продукта
PWA, offline-режим, аналитику, аутентификацию
Это не учебный проект — это стартер для production-grade приложений (SaaS, лендинги, блоги, Web3), где архитектура уже готова к масштабу, а вы фокусируетесь на бизнес-логике.
В документе про слоты мы говорим о том, что @left это система, а @rightStatic это продукт. Как ты это понимаешь? -- Эта концепция отражает фундаментальное разделение ответственности в архитектуре AIFA через механизм параллельных роутов Next.js.
Слот @left — система инфраструктуры Слот @left содержит системные возможности приложения — инструменты, которые обслуживают процесс разработки и работы с архитектурой, но не являются частью продукта для конечного пользователя. Здесь находятся:
Встроенный чат-бот с артефактами для работы с Perplexity AI
Система аутентификации (логин/регистрация)
Инструменты разработчика с доступом к файловой системе проекта
Интерфейсы для управления фракталами и спецификациями
Левый слот работает независимо от правого — даже если основное приложение в @rightStatic сломается, левый слот остаётся функциональным, что обеспечивает устойчивость процесса разработки.
Слот @rightStatic — продукт для пользователей Слот @rightStatic содержит бизнес-продукт — публичные страницы, SEO-оптимизированный контент, маркетинговые лендинги, блоги и другой контент, который видят конечные пользователи. Это:
Статически рендерируемые страницы с полным SEO (meta-теги, JSON-LD, hreflang)
Публичный контент, работающий без JavaScript
Структурированные данные для поисковиков
Progressive Web App возможности
@rightStatic работает как полноценное HTML-приложение, доступное даже при отключённом JavaScript, обеспечивая максимальную доступность и SEO-оптимизацию.
Философия разделения Это разделение позволяет архитектору одновременно строить инструменты (в @left) и создавать продукт (в @rightStatic), при этом системный слой никогда не мешает продуктовому, а их независимость через параллельные роуты Next.js гарантирует, что сбой в одном не затронет другой.
Как ты думаешь, в чём основной фокус этого документа? -- Основной фокус этой коллекции документов — AIFA (AI-First Fractal Architecture) — архитектурная система для Next.js 15, специально спроектированная для эффективной разработки с помощью искусственного интеллекта.
Философия и ключевая идея AIFA решает фундаментальную проблему: традиционные архитектуры были оптимизированы для людей, а не для машин. Центральная концепция — создать структуру кода, которую AI может надежно навигировать, понимать и модифицировать, используя явные семантические имена папок (client, server, shared) и строгие границы между компонентами.
Основные компоненты системы Архитектура работает как трёхсторонняя коллаборация между Perplexity AI (как единый AI-движок и хаб знаний), локальной средой разработки (VS Code) и AIFA-приложением на localhost:3000, которое служит инструментом разработки и живым превью. Разработчик выступает оператором цикла между кодом и AI, используя встроенный чат с доступом к файловой системе проекта.
Фрактальная структура Каждый фрактал — это самодостаточная архитектурная единица с трёхслойной структурой (client/server/shared), ограниченная по размеру для надежности AI-навигации: корневой уровень ограничен 25 элементами, client — 25, server и shared — по 12 элементов. Фракталы эволюционируют через стадии жизненного цикла: Minimal → Mature → Improved.
Вы говорите про поведенческий фактор ? Пожалуй это уже самый главный триггер для поисковика; как долго пользователь останться довольным посетителем. Конечно чат это еще один способ удержать довольство пользователя
Многим же нравится Икея. Да все простенько но практично. Думаю так и с чат ботами будет. Мне тоже икея по душе. Но не мало тех, кто ищет авторский стиль, заказывает мебель на заказ. Я мебельщик в прошлом, поэтому такие сравнения. И пусть будет так как будет, а мы посмотрим. Но я тот мебельщик который делал мебель на заказ, поэтому получился этот Буратино)
Да точно! Надо кнопку для чата с ии приклеить к низу, чтобы до того как пользователь начал прокрутку кнопка была видна!!! Спасибо. А в целом речь не о дизайне тут. Речь про архитектуру в принципе , тут важно увидеть скрытые под капотом механизмы управления экранами - а это и есть слоднейший архитектурный вопрос. И без некст ген а параллельных маршрутах тут ни как
Да точно! Надо кнопку для чата с ии приклеить к низу, чтобы до того как пользователь начал прокрутку кнопка была видна!!! Спасибо. А в целом речь не о дизайне тут. Речь про архитектуру в принципе , тут важно увидеть скрытые под капотом механизмы управления экранами - а это и есть слоднейший архитектурный вопрос. И без некст ген а параллельных маршрутах тут ни как)
Очень правильно вы написали: «как по мне»- это означает, что вы пытаетесь подружиться). Это нормально что не все модели дружаться с вами а вы с ними. В этом весь смысл. Это только с первого взгляда они одинаковые, а по сути очень очень разные. Я вот пока не смог прочувствовать размышляющие модели. Думаю это как дружить с сеньором программистом. А вот мне пока лучше получается дружить с мидл программистами. И нравится в принципе больше. Но в своей нише, где есть экспертиза. А вот наверное если придется идти в новое направление тогда надо будет дружить с думающими моделями))) спасибо за интересный коммент.
А вот только что вспомнил ещё об одном моменте возможно в твоей статье про промпт это может быть полезно. Очень часто мы забываем в начале кодинга определить общие понятия. Нужно описать как мы будем называть те или иные объекты и всегда использовать ту аббревиатуру которую зафиксировали. Потому что очень часто мы просим искусственный интеллект сделать то что с нашей точки зрения является одной сущностью с точки зрения искусственного интеллекта другой. Добавление в промпт отдельного пункта в котором мы говорим так: у нас есть такая штука и дальше по тексту мы будем называть вот так… позволяет кратно улучшить понимание между системой и человеком
Я вдруг понял!!! Надо сделать трелло для кодинга! То есть разбиваю задачу на карточки и визуально двигая карточки кода они готовы. Сдвиг карточки это команда залить файл!
А мне надоело писать) я только разговариваю. В течении месяца думаю решу вопрос пуша кода сразу в файловую систему. Сейчас это самое узкое место. Разнести несколько обновленных файлов занимает время. А еще заметил, что если просить возвращать больше одного компонента то качество кода падает в разы. Идеальная реализация будет если просить внести буквально пару строк кода в один компонент и сразу заливать код. Но в виду того , что переносить так много записей после новых пяти строк это очень долго, делаю большие запросы на обновления и не редко тут кроется не явные ошибки.
Лично мне после Perplexity и после того как я осознанно разрабатываю код, не очень нравится тот факт, что он что-то там делает и при этом предполагается, что он угадает в точности и мельчайших подробностей то, что мне нужно. Потому, что если где-то в начале он выберет не ту стратегию он начнёт переосмысливать её, но не с точки зрения правильно я сделал или нет, а с точки зрения: если я так уже сказал то будем от этого отталкиваться, как от истины в последний инстанции. Что в итоге это называется экспоненциальный рост ошибок. То есть логика уходит вообще в другую сторону.
AIFA решает принципиально другую задачу, чем универсальные AI-инструменты вроде Cursor, Windsurf, ChatGPT или GitHub Copilot .
Проблема готовых инструментов
Готовые AI-инструменты генерируют код по запросу, но не контролируют архитектуру в долгосрочной перспективе . Через 10-20 запросов AI теряет контекст, начинает дублировать код, ломать структуру и предлагать несовместимые решения . Причина — отсутствие строгих правил организации проекта, которые AI может последовательно применять на протяжении всего жизненного цикла.
Инструменты типа Cursor отлично подходят для одноразовых задач или прототипов, но не для поддержки production-приложений с масштабируемой архитектурой .
Что делает AIFA иначе
AIFA — это не замена AI-помощникам, а архитектурный стандарт для Next.js 15+, который работает вместе с Perplexity AI через управляемый цикл разработки :
• Фрактальная модульность: каждый компонент (фрактал) живёт в изолированном дереве с собственной SPEC.md, версионированием, i18n и слоями client/server/shared
• Контроль контекста: один чат Perplexity работает с одним фракталом, исключая смешивание задач и переполнение контекста
• Трёхступенчатая эволюция: Minimal → Mature → Improved с версиями, где каждая итерация документируется и сохраняется как артефакт
• Производственная готовность: встроенные SEO (JSON-LD, hreflang), i18n, типизация TypeScript, валидация Zod, PWA, accessibility
Конкретное преимущество
Допустим, вы строите e-commerce каталог . В Cursor вы можете попросить AI создать каталог с фильтрами, но через 5-7 задач код начнёт конфликтовать: дублирование типов, несовместимые стили, потеря маршрутизации .
В AIFA вы импортируете готовый фрактал
PRODUCT-CATALOG(52 файла, 247 строк SPEC.md, i18n для en/ru/es, SEO-хелперы, routingapp/lang/slot/FRACTAL-NAME) за 30 секунд . Затем эволюционируете его через Perplexity: добавляете фильтр цен — AI возвращает только изменённые файлы (price-filter-island.tsx,get-filtered-products.ts, обновлённые типы), версия переходит в v2.2.0 с записью в SPEC.md .Экономика масштаба
AIFA Marketplace планирует библиотеку готовых production-фракталов (Landing, Auth, Catalog, Cart, Blog) . Разработчик не копипастит из ChatGPT, а импортирует проверенный модуль с тестами, документацией и стандартизированной структурой, который затем может кастомизировать через Perplexity без потери контроля над архитектурой .
Ответ на ваш вопрос
AIFA создаёт то, чего нет в Cursor/Windsurf: воспроизводимую, масштабируемую архитектуру, которую AI может понимать и эволюционировать без деградации . Это не про избежание копипаста разового кода, а про управление сложностью production-приложений на горизонте 6+ месяцев разработки .
Можно оформлять подписку на ученика будет 5
Я собираюсь сделать приложение примерно на 100 компонентов. Несмотря на то что написано здесь я считаю что v0 это самое мощное в мире система и она лучше всех подходит для этого ты согласен? --Для 100 компонентов с большой серверной логикой v0 столкнётся с критическими ограничениями, несмотря на его мощность в UI-генерации. Вот прямое сравнение.
Где v0 превосходит
v0 действительно лучший в мире UI-генератор — он создаёт красивые компоненты за секунды и отлично подходит для быстрых прототипов или небольших проектов. Для первых 10-20 компонентов это магия.
Три проблемы v0 для вашего случая
Потолок масштабирования v0 и аналогичные инструменты документированно упираются в потолок на 10-20 компонентах. При приближении к 50-100 компонентам:
AI теряет контекст и генерирует противоречивый код
Нет архитектурных границ — изменение одного компонента ломает другие
Техдолг накапливается до момента, когда проще переписать проект
AIFA спроектирована для масштаба — автор построил приложения с 50+ фракталами (что соответствует сотням компонентов) без потери контроля.
Нет серверной логики Это критично для вашего случая: v0 генерирует только UI-компоненты. Для серверной логики вам придётся:
Писать вручную все server actions
Самостоятельно проектировать DB queries, Redis, API
Интегрировать UI с бэкендом без архитектурных гайдов
AIFA имеет полноценный server layer с явной структурой:
text
(_server)/
├── (_serveractions)/ # Server actions
├── (_dbqueries)/ # Database queries
├── (_redisoperations)/ # Redis/Blob storage
├── (_services)/ # Business logic
└── fractal-entry.tsx # Single server entry
Каждый фрактал знает, где живёт серверная логика, и AI может надёжно её модифицировать.
Отсутствие архитектурной памяти v0 работает в одноразовых сессиях — нет механизма для отслеживания эволюции проекта. На 100 компонентах вы потеряете понимание:
Почему компонент построен так
Какие зависимости между частями
Как безопасно рефакторить
AIFA использует SPEC.md для каждого фрактала — документ с временными метками всех архитектурных решений, который служит памятью для AI и будущих разработчиков.
Гибридная стратегия
Если вам нравится UI-генерация v0, рассмотрите:
Генерируйте UI-компоненты в v0
Переносите их в AIFA-фракталы в слой client/ui/client_islands/
Добавляйте серверную логику в server/ того же фрактала
Используйте Perplexity + AIFA для координации 100 компонентов
AIFA не запрещает использовать компоненты из v0 — она предоставляет архитектурный каркас для масштабирования, которого v0 не даёт.
Вердикт: Для 100 компонентов + heavy server logic AIFA — единственный инструмент из двух, который спроектирован для этой задачи.
-Я все время программировал на React скажи почему я должен попробовать это?
--Как React-разработчик, вы столкнетесь с тремя ключевыми причинами попробовать AIFA, каждая из которых решает реальную боль современной разработки.
Проблема масштабирования с AI
Традиционные AI-инструменты (v0, Bolt, Cursor) отлично генерируют первый прототип, но застревают на 10-20 компонентах — дальше кодовая база становится неуправляемой, а AI начинает путаться. AIFA решает это через фрактальную архитектуру, где каждый фрактал изолирован, имеет явные границы (client, server, shared) и собственную спецификацию. Эта структура позволяет масштабироваться до сотен компонентов без потери когерентности, потому что AI понимает, где находится логика, и не ломает соседние части приложения.
Вы остаётесь архитектором, AI — усилитель
AIFA не пытается заменить вас — она усиливает вашу экспертизу через подход "deep coding" вместо "vibe coding". Вы работаете итеративно: Minimal → Mature → Improved, где каждая итерация добавляет одну бизнес-задачу с чёткими границами. Используя Perplexity (которая, скорее всего, уже у вас оплачена за $20/мес), вы получаете неограниченные итерации без токенов и сохраняете полный контроль через SPEC.md — документ, где фиксируется вся эволюция фрактала, включая временные метки решений.
Production-ready инфраструктура для React/Next.js
AIFA построена на Next.js 15 с React Server Components, что означает естественный путь для React-разработчика. Вы получаете готовые:
SEO с JSON-LD, Open Graph, hreflang из коробки
Многоязычность (i18n) с type-safety на трёх языках (en/ru/es) по стандарту
Параллельные роуты: @left для системы разработки, @rightStatic для продукта
PWA, offline-режим, аналитику, аутентификацию
Это не учебный проект — это стартер для production-grade приложений (SaaS, лендинги, блоги, Web3), где архитектура уже готова к масштабу, а вы фокусируетесь на бизнес-логике.
В документе про слоты мы говорим о том, что @left это система, а @rightStatic это продукт. Как ты это понимаешь? -- Эта концепция отражает фундаментальное разделение ответственности в архитектуре AIFA через механизм параллельных роутов Next.js.
Слот @left — система инфраструктуры
Слот @left содержит системные возможности приложения — инструменты, которые обслуживают процесс разработки и работы с архитектурой, но не являются частью продукта для конечного пользователя. Здесь находятся:
Встроенный чат-бот с артефактами для работы с Perplexity AI
Система аутентификации (логин/регистрация)
Инструменты разработчика с доступом к файловой системе проекта
Интерфейсы для управления фракталами и спецификациями
Левый слот работает независимо от правого — даже если основное приложение в @rightStatic сломается, левый слот остаётся функциональным, что обеспечивает устойчивость процесса разработки.
Слот @rightStatic — продукт для пользователей
Слот @rightStatic содержит бизнес-продукт — публичные страницы, SEO-оптимизированный контент, маркетинговые лендинги, блоги и другой контент, который видят конечные пользователи. Это:
Статически рендерируемые страницы с полным SEO (meta-теги, JSON-LD, hreflang)
Публичный контент, работающий без JavaScript
Структурированные данные для поисковиков
Progressive Web App возможности
@rightStatic работает как полноценное HTML-приложение, доступное даже при отключённом JavaScript, обеспечивая максимальную доступность и SEO-оптимизацию.
Философия разделения
Это разделение позволяет архитектору одновременно строить инструменты (в @left) и создавать продукт (в @rightStatic), при этом системный слой никогда не мешает продуктовому, а их независимость через параллельные роуты Next.js гарантирует, что сбой в одном не затронет другой.
Как ты думаешь, в чём основной фокус этого документа? -- Основной фокус этой коллекции документов — AIFA (AI-First Fractal Architecture) — архитектурная система для Next.js 15, специально спроектированная для эффективной разработки с помощью искусственного интеллекта.
Философия и ключевая идея
AIFA решает фундаментальную проблему: традиционные архитектуры были оптимизированы для людей, а не для машин. Центральная концепция — создать структуру кода, которую AI может надежно навигировать, понимать и модифицировать, используя явные семантические имена папок (client, server, shared) и строгие границы между компонентами.
Основные компоненты системы
Архитектура работает как трёхсторонняя коллаборация между Perplexity AI (как единый AI-движок и хаб знаний), локальной средой разработки (VS Code) и AIFA-приложением на localhost:3000, которое служит инструментом разработки и живым превью. Разработчик выступает оператором цикла между кодом и AI, используя встроенный чат с доступом к файловой системе проекта.
Фрактальная структура
Каждый фрактал — это самодостаточная архитектурная единица с трёхслойной структурой (client/server/shared), ограниченная по размеру для надежности AI-навигации: корневой уровень ограничен 25 элементами, client — 25, server и shared — по 12 элементов. Фракталы эволюционируют через стадии жизненного цикла: Minimal → Mature → Improved.
Вы говорите про поведенческий фактор ? Пожалуй это уже самый главный триггер для поисковика; как долго пользователь останться довольным посетителем. Конечно чат это еще один способ удержать довольство пользователя
Я про техническую реализацию тут. Чтобы разработчик мог сделать такой проект за пару часов, я архитектуру упаковывал в стартер …. Ну по дольше)
Велкам. https://nextjs.com
Многим же нравится Икея. Да все простенько но практично. Думаю так и с чат ботами будет. Мне тоже икея по душе. Но не мало тех, кто ищет авторский стиль, заказывает мебель на заказ. Я мебельщик в прошлом, поэтому такие сравнения. И пусть будет так как будет, а мы посмотрим. Но я тот мебельщик который делал мебель на заказ, поэтому получился этот Буратино)
Да точно! Надо кнопку для чата с ии приклеить к низу, чтобы до того как пользователь начал прокрутку кнопка была видна!!! Спасибо. А в целом речь не о дизайне тут. Речь про архитектуру в принципе , тут важно увидеть скрытые под капотом механизмы управления экранами - а это и есть слоднейший архитектурный вопрос. И без некст ген а параллельных маршрутах тут ни как
Да точно! Надо кнопку для чата с ии приклеить к низу, чтобы до того как пользователь начал прокрутку кнопка была видна!!! Спасибо. А в целом речь не о дизайне тут. Речь про архитектуру в принципе , тут важно увидеть скрытые под капотом механизмы управления экранами - а это и есть слоднейший архитектурный вопрос. И без некст ген а параллельных маршрутах тут ни как)
Ну или они освоят наше мычание, что тоже возможно 😂
Очень правильно вы написали: «как по мне»- это означает, что вы пытаетесь подружиться). Это нормально что не все модели дружаться с вами а вы с ними. В этом весь смысл. Это только с первого взгляда они одинаковые, а по сути очень очень разные. Я вот пока не смог прочувствовать размышляющие модели. Думаю это как дружить с сеньором программистом. А вот мне пока лучше получается дружить с мидл программистами. И нравится в принципе больше. Но в своей нише, где есть экспертиза.
А вот наверное если придется идти в новое направление тогда надо будет дружить с думающими моделями))) спасибо за интересный коммент.
Значит надо делать) значит сделаем)
Немного по исследовал … выглядит интересно , ключевая концепция понравилась , надо исследовать это.
А вот только что вспомнил ещё об одном моменте возможно в твоей статье про промпт это может быть полезно. Очень часто мы забываем в начале кодинга определить общие понятия. Нужно описать как мы будем называть те или иные объекты и всегда использовать ту аббревиатуру которую зафиксировали. Потому что очень часто мы просим искусственный интеллект сделать то что с нашей точки зрения является одной сущностью с точки зрения искусственного интеллекта другой. Добавление в промпт отдельного пункта в котором мы говорим так: у нас есть такая штука и дальше по тексту мы будем называть вот так… позволяет кратно улучшить понимание между системой и человеком
Я вдруг понял!!! Надо сделать трелло для кодинга! То есть разбиваю задачу на карточки и визуально двигая карточки кода они готовы. Сдвиг карточки это команда залить файл!
А мне надоело писать) я только разговариваю. В течении месяца думаю решу вопрос пуша кода сразу в файловую систему. Сейчас это самое узкое место. Разнести несколько обновленных файлов занимает время. А еще заметил, что если просить возвращать больше одного компонента то качество кода падает в разы. Идеальная реализация будет если просить внести буквально пару строк кода в один компонент и сразу заливать код.
Но в виду того , что переносить так много записей после новых пяти строк это очень долго, делаю большие запросы на обновления и не редко тут кроется не явные ошибки.