Как избавиться от галлюцинаций в Cursor и прокачать код до идеала
Юрий Горбачев. Блог про AI
Топ-20
с 05.01.2025
Блог, предназначенный для предпринимателей, ищущих пути практического применения искусственного интеллекта в бизнес-операциях. https://t.me/Neurinix
58 подписчиков
0 подписок
HR в шоке: эти нейросети делают резюме лучше, чем люди
ТОП-6 ИИ-сервисов для идеального резюме
🔹 Resumeble – дает 3 бесплатных варианта резюме и даже обещает трудоустройство! Если не хочешь тратить время – пробуй здесь: resumeble.com.
Презентации за секунды: новый ИИ заменит дизайнеров и PowerPoint
Готовьтесь: теперь презентации делает ИИ
Нейросеть Gamma дублирует сайты за 60 секунд: революция или хаос?
Копируй, создавай, публикуй — теперь это проще, чем когда-либо!
Интеграция ИИ для анализа конкурентов в Telegram-группах: мониторинг активности и сравнение стратегий
import os
import pandas as pd
from telethon import TelegramClient
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
api_id = os.getenv("TELEGRAM_API_ID")
api_hash = os.getenv("TELEGRAM_API_HASH")
client = TelegramClient("anon", api_id, api_hash)
async def get_messages(group_link, limit=100):
async with client:
entity = await client.get_entity(group_link)
messages = await client.get_messages(entity, limit=limit)
data = [(msg.date, msg.sender_id, msg.text) for msg in messages]
df = pd.DataFrame(data, columns=["date", "user_id", "text"])
df.to_csv("messages.csv", index=False)
print("✅ Данные сохранены!")
import openai
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
def analyze_sentiment(text):
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": f"Определи тональность: {text}"}]
)
return response["choices"][0]["message"]["content"]
Интеграция ИИ для автоматизации HR-процессов через Telegram-ботов
HR-специалисты тратят массу времени на рутинные задачи: первичный отбор резюме, анкетирование кандидатов, проведение собеседований. А что если часть этой работы делегировать Telegram-боту с искусственным интеллектом?
import openai
import os
from aiogram import Bot, Dispatcher, types
from aiogram.utils import executor
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
TELEGRAM_BOT_TOKEN = os.getenv("TELEGRAM_BOT_TOKEN")
OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
bot = Bot(token=TELEGRAM_BOT_TOKEN)
dp = Dispatcher(bot)
openai.api_key = OPENAI_API_KEY
@dp.message_handler(commands=['start'])
async def welcome(message: types.Message):
await message.reply("Привет! Я HR-бот. Готов помочь с подбором сотрудников. Напишите 'анкетирование', чтобы начать.")
@dp.message_handler(lambda message: message.text.lower() == 'анкетирование')
async def ask_questions(message: types.Message):
questions = [
"Как вас зовут?",
"На какую должность вы претендуете?",
"Какой у вас опыт работы в этой сфере?",
"Какие у вас ключевые навыки?",
"Какие ожидания по зарплате?"
]
for question in questions:
await message.answer(question)
@dp.message_handler()
async def chat_with_gpt(message: types.Message):
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": message.text}]
)
await message.reply(response["choices"][0]["message"]["content"])
if __name__ == "__main__":
executor.start_polling(dp, skip_updates=True)
🎙️ Бесплатная ИИ-Озвучка: Тестирую SpeechMa и делюсь впечатлениями
Голосовой контент – это боль. Либо дорого, либо долго, либо звучит так, что хочется выключить через пять секунд. Я давно искал бесплатный вариант, который бы не раздражал уши. И вот наткнулся на SpeechMa (ссылка) – сервис, который обещает конвертацию текста в речь абсолютно бесплатно. Решил проверить, стоит ли он внимания.
Интеграция ChatGPT в Telegram-ботов: пошаговое руководство
import openai
import os
from aiogram import Bot, Dispatcher, types
from aiogram.utils import executor
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
TELEGRAM_BOT_TOKEN = os.getenv("TELEGRAM_BOT_TOKEN")
OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
bot = Bot(token=TELEGRAM_BOT_TOKEN)
dp = Dispatcher(bot)
openai.api_key = OPENAI_API_KEY
@dp.message_handler()
async def chat_with_gpt(message: types.Message):
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": message.text}]
)
await message.reply(response["choices"][0]["message"]["content"])
if __name__ == "__main__":
executor.start_polling(dp, skip_updates=True)
Почему AI иногда несёт полную чушь (и как этого избежать)
Вы когда-нибудь читали текст от нейросети и думали: "Что за бред?"
Если да, то вы не одиноки. Искусственный интеллект — мощный инструмент, но иногда он выдаёт нечто совершенно абсурдное. Почему так происходит? Можно ли этого избежать? Давайте разбираться.
Как отправлять сообщения в WhatsApp через API?
Чтобы отправлять сообщения в WhatsApp через API, можно использовать WhatsApp Business API или сторонние сервисы, предоставляющие интеграцию с WhatsApp. Разберём оба варианта.
curl -X POST 'https://graph.facebook.com/v17.0/YOUR_PHONE_ID/messages' \
-H 'Authorization: Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"messaging_product": "whatsapp",
"to": "RECIPIENT_PHONE_NUMBER",
"type": "text",
"text": {
"body": "Привет! Это тестовое сообщение через API."
}
}'
Почему AI иногда теряет логическую связь в тексте?
Модель не может бесконечно удерживать весь предыдущий текст. У неё есть ограниченный контекстный "буфер" (например, 4K или 8K токенов в зависимости от версии). Когда этот лимит исчерпан, старые части текста заменяются новыми, что может привести к потере нити повествования.
AI работает по принципу предсказания следующего слова на основе предыдущих, а не по строгой логике. Это похоже на работу ассоциативной памяти: иногда он сбивается с курса, особенно если текст сложный или содержит резкие переходы.
🔥 Какие KPI в маркетинге можно прокачать с помощью AI?
Внедрение искусственного интеллекта в маркетинг – это не просто «чтобы было». Это реальный способ повысить ключевые показатели эффективности (KPI), которые напрямую влияют на продажи, лояльность клиентов и прибыль компании.