Поиск.
Найдено: 0 моделей и 20 материалов
Материалы
Descript или CapCut: что выбрать для монтажа видео и подкастов
Сравнение Descript и CapCut для монтажа разговорных роликов, подкастов и коротких видео: расшифровка, субтитры, эффекты и удобство работы.
ElevenLabs или Descript для озвучки: что выбрать
Обзор ElevenLabs и Descript для голосовых дорожек: синтез речи, правка по тексту, монтаж подкаста и безопасное клонирование голоса.
Как проверить повторяющиеся meta description после AI-генерации
Ищем одинаковые meta description на разных страницах без выдуманного лимита символов: тестовый аудит Python.
Как собрать менеджера и подагента в smolagents через managed_agents
Минимальная иерархия smolagents: именованный подагент, description, managed_agents, точная задача, проверка делегирования и ошибки доступа.
Как создать класс Tool в smolagents с явной схемой входа
Класс Tool в smolagents для поиска учебного артикула: name, description, inputs, output_type, forward, модульная проверка и ошибки схемы.
Как получить JSON-аудит skills в GitHub Copilot CLI
Пошаговый JSON-аудит skills через copilot skill list --json: поля name, description, source, path и enabled, фильтрация с jq и CI-проверка.
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 сделать простой RAG-поиск в smolagents через retriever tool
Минимальный RAG в smolagents: детерминированный retriever tool, русский запрос, ожидаемый фрагмент, проверка источника и ограничения примера.
Как создать агента CrewAI с role, goal и backstory
Минимальный агент CrewAI с обязательными role, goal и backstory, ограничением max_iter, точным заданием и критериями проверки результата.
Как извлечь поля заявки из русского письма через Pydantic AI и output_type
Пошаговое извлечение темы и номера заявки в Pydantic AI: схема BaseModel, конкретное письмо, проверка полей и ошибки, которые не исправит одна валидация.
Как обработать named tool call в vLLM без произвольного выполнения кода
Требуем вызов одной безопасной функции, валидируем аргументы и не отдаём модели право запускать произвольные команды.
Как настроить два embedders в Meilisearch для разных типов запросов
Раздельные named embedders для краткого названия и длинной спецификации, выбор hybrid.embedder и тест несовместимых vectors.
Как получить проверенный JSON от LangChain-агента через response_format
Схема Pydantic, structured_response и обработка некорректных данных при извлечении полей из русского текста.
Как добавить личный skill из файла в GitHub Copilot CLI
Практическая установка личного skill из локального SKILL.md через copilot skill add с проверкой копирования, имени и доступности.
Как добавить project skill через copilot skill add --project
Установка skill только для репозитория через copilot skill add --project: копирование в .github/skills, проверка scope и подготовка к code review.
Как добавить skill по URL в GitHub Copilot CLI
Безопасная установка Copilot skill по прямому URL через copilot skill add: фиксация ревизии, предварительный просмотр и проверка результата.
Как использовать AGENTS.md для контекста Copilot Code Review
Практический AGENTS.md для Copilot Code Review: архитектурные инварианты, ближайший файл в дереве, шаблон для сервиса и проверка через pull request.
Как безопасно настроить allowed-tools в GitHub Copilot Agent Skill
Практическая настройка allowed-tools для Agent Skill: минимальные разрешения, shell-риски, проверка скрипта и негативный тест.
Как настроить Hybrid Search OpenSearch через normalization-processor
BM25 плюс k-NN, min_max/L2/z_score, weights, search pipeline, общие ACL-фильтры и оценка nDCG@10 на трёх baselines.