Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Как пользоваться Google AI Studio: первый промпт, тестирование и безопасность
Практический старт в Google AI Studio: как создать ключ, проверить модель на задаче и не утечь с данными в тестовом проекте.
Как сделать прототип приложения с ИИ: сценарий, экраны и тестирование
Как превратить идею в кликабельный прототип, используя ИИ для черновика, но сохранив логику продукта и контроль данных.
Как создать eval для OpenAI API и измерять качество промпта до релиза
Практический eval для промпта: датасет, эталон, точные graders, LLM-судья, пороги релиза и разбор регрессий.
Как оценить качество нейросети на своей задаче: тесты вместо впечатлений
Как собрать набор примеров, выбрать критерии и сравнить модели честно, не полагаясь на один удачный ответ или рекламу.
Как составить набор тестов для ИИ-бота: кейсы, критерии и регрессия
Практический способ проверить ИИ-бота на реальных вопросах: собрать кейсы, задать критерии и не пропустить регрессии.
Как составить тест-кейсы с помощью ИИ и не пропустить граничные случаи
Как передать требования, получить сценарии проверки и отделить полезный черновик от выдуманного поведения продукта.
Как создать copilot-instructions.md командой copilot init
Практический запуск copilot init: анализ репозитория, проверка сгенерированных инструкций, безопасное редактирование и тестирование.
Как запустить Copilot Code Review в IntelliJ IDEA и других JetBrains IDE
Локальная проверка изменений в JetBrains IDE через Commit → Copilot: Review Code Changes: комментарии, Discard, навигация и тестирование перед commit.
Как использовать reasoning-модели OpenAI и проверить ответ на сложной задаче
Reasoning-модели OpenAI: постановка задачи, reasoning effort, проверяемый формат, инструменты и тестирование без запроса скрытой цепочки мыслей.
Cursor или Windsurf: обзор AI-редакторов кода для разработчика
Сравнение Cursor и Windsurf: работа с проектом, внесение правок, тестирование и чек-лист безопасного пилота в команде.
Как сделать Telegram-бота с помощью ИИ: от сценария до безопасного запуска
Понятный план создания Telegram-бота: сценарий, прототип с ИИ, токены, тестирование и границы того, что нельзя отдавать модели.
Как показать код рядом с ответом AI в Gradio через additional_outputs
Возвращаем текст и gr.Code как два выхода чат-функции; проверяем отсутствие кода при запросе вне сценария.
Как получить и проверить embedding текста в Sentence Transformers
Генерируем векторы для нескольких предложений, проверяем форму массива, версию модели, язык и сохранение связи с исходной строкой.
Как проверять агента в терминале через REPL OpenAI Agents SDK
Запускаем run_demo_loop, проверяем многошаговый контекст и streaming, составляем сценарий ручной приёмки и отделяем REPL от автоматических тестов.
Как безопасно копировать и удалять модели через Ollama API
Практический workflow для POST /api/copy и DELETE /api/delete: preflight по /api/tags, резервное имя, коды 200/404 и проверка после операции.
Как настроить lifecycle hooks в OpenAI Agents SDK для аудита вызовов
Подключаем RunHooks и AgentHooks, считаем вызовы модели и инструментов, не записываем секреты и проверяем порядок событий агентного запуска.
Как настроить ModelSettings в OpenAI Agents SDK и проверить фактические параметры
Настраиваем temperature, top_p, tool_choice, parallel_tool_calls, max_tokens и store; проверяем поддержку провайдером через ScriptedModel.
Как ограничить число шагов агента через max_turns в OpenAI Agents SDK
Практический гайд по max_turns и MaxTurnsExceeded: ограничиваем агентный цикл, сохраняем диагностику и проверяем сценарий с повторными tool calls.
Как подключить MCP-сервер к OpenAI Agents SDK через Streamable HTTP
Практическое подключение MCPServerStreamableHttp: авторизация, таймаут, кэш списка tools, approvals, проверка доступных инструментов и ошибок.
Как получить параметры и capabilities модели через Ollama API /api/show
Отправляем POST /api/show, читаем details, model_info, capabilities, template и parameters; включаем verbose только при необходимости и валидируем модель.