Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как настроить инструкции ChatGPT: чтобы ответы были в вашем стиле
Пошаговый гайд по постоянным инструкциям ChatGPT: что указать один раз, как не перегрузить настройки и проверить результат.
Как настроить инструкции GitHub Copilot для проекта и команды
Как задать Copilot правила репозитория: архитектура, команды проверки, стиль кода и ограничения без огромного бесполезного промпта.
Как оптимизировать инструкции DSPy через GEPA без утечки тестового набора
Разделяем примеры, метрику и reflection LM перед компиляцией GEPA; оцениваем итог на отдельном отложенном наборе.
Как задать path-specific инструкции для Copilot Code Review
Настройка .github/instructions/NAME.instructions.md с frontmatter applyTo: glob для точечного Copilot review TypeScript, миграций и других подсистем.
Как настроить Copilot Code Review через copilot-instructions.md
Репозиторные инструкции для Copilot Code Review в .github/copilot-instructions.md: готовый шаблон, проверка из head branch и тестовый pull request.
Как безопасно установить Agent Skill через gh skill preview
Как найти, просмотреть и установить внешний Agent Skill командами gh skill, не пропустив скрытые инструкции и опасные скрипты.
Как сохранять контекст диалога в OpenAI Responses API без повторной отправки истории
Диалог через previous_response_id: хранение цепочки, инструкции, ветвление, контроль владельца и тест на смешивание пользователей.
Что такое zero-shot и few-shot промпты: разница на простом примере
Когда достаточно инструкции, а когда нейросети нужны примеры правильного ответа для стабильного формата и тона.
Как перевести документ с ИИ и сохранить термины, таблицы и смысл
Практический способ перевода договора, инструкции или презентации: глоссарий, разметка, проверка чисел и финальная вычитка.
Как создать собственного GPT в ChatGPT без программирования
Пошагово объясняем, как собрать кастомный GPT: роль, инструкции, знания, тестовые вопросы и безопасная публикация.
Почему нейросеть игнорирует часть промпта и как исправить запрос
Разбираем конфликтующие инструкции, перегруженные запросы и способы получить более предсказуемый ответ без бесконечных повторов.
Как хранить данные в словарном state CrewAI Flow
Словарное состояние CrewAI Flow: запись кода и счётчика, чтение в следующем шаге, точный итог и защита от отсутствующего ключа.
Как объединить события CrewAI Flow через or_ и and_
Проверяемая разница or_ и and_ в CrewAI Flow: запуск после любого события или после всех, пример состояния и критерии выбора.
Как ограничить число шагов агента smolagents через max_steps
Настройка max_steps в smolagents на читающем инструменте: что именно ограничивается, тест успешного запроса, исчерпание бюджета и критерии.
Как передать результат одной задачи CrewAI в другую через context
Две последовательные задачи CrewAI с context: извлечение кода, формирование ответа, конкретный эталон и проверка отсутствия посторонних данных.
Как получить Pydantic-результат задачи CrewAI через output_pydantic
Структурированный TaskOutput в CrewAI через output_pydantic: схема заявки, конкретный вход, доступ к result.pydantic и предметная проверка.
Как проверить результат Task в CrewAI функцией guardrail
Детерминированный guardrail CrewAI для обязательного кода R-7: сигнатура TaskOutput, успешный и ошибочный тест, retries и ограничения.
Как сделать читающий инструмент smolagents через декоратор @tool
Пошаговый @tool в smolagents для чтения тестового справочника: типы, docstring, точный вход, проверка результата и безопасные границы.
Как сделать типизированный state CrewAI Flow через Pydantic
Типизированное состояние CrewAI Flow на BaseModel: code, attempts, изменение между шагами, проверка типов и отличие от словаря.
Как сохранить и восстановить состояние CrewAI Flow через @persist
Персистентный CrewAI Flow: @persist, SQLite по умолчанию, resume по inputs id, fork через restore_from_state_id и проверки истории.