Для тех, у кого не работает limit: нужно добавлять "&limit" и в

[[!looked?
	&limit = `10`
]]

и в

[[addLooked?
	&limit = `10`
]

у меня ai в timeweb плачу только за токены и бд, самое бд ~1800 токеты например deepseeak 500k 80 деревянных, GPT 5 660, сейчас у них самая дорогая CLOUDE и GROK по 1000
конечно если безлимит токеном нужен тогда и сервак GPU в копейку влетит

Используй:

transliterator_transliterate('Any-Latin; Latin-ASCII', $tag);

www.php.net/manual/ru/transliterator.transliterate.php

Можно использовать leftJoin с таблицей modResource (или msCategory), чтобы проверить статус родителя.
Вот так примерно:

[[!msProducts?
    &element=`msProducts`
    &parents=`[[*id]]`
    &tpl=`product.tpl`
    &sortby=`id`
    &sortdir=`DESC`
    &limit=`0`
    &leftJoin=`{
        "Remains": {
          "class": "msprRemains",
          "on": "msProduct.id = Remains.product_id AND Remains.remains > 0"
        },
        "Category": {
          "class": "modResource",
          "on": "msProduct.parent = Category.id"
        }
    }`
    &groupby=`msProduct.id`
    &select=`{
        "msProduct": "*",
        "Remains": "SUM(Remains.remains) as remains"
    }`
    &where=`{
        "Remains.remains:>": "0",
        "Data.favorite":"0",
        "Category.published": 1
    }`
]]

Речь о загрузки новой информации ей в БД и она будет ее брать от туда.

Вот ещё один пример заблуждения. Модель ничего не закидывает себе в базу. Все данные попадают в контекст запроса. У контекста есть лимит. Чем больше информации ты ей закидываешь, тем меньше остается для твоего промпта и больше риск, что она забудет предыдущую информацию и начнет глючить.

Почему никто не старается задуматься на тему, что не ты первый закидываешь эту документацию в модель, но модель почему-то ничего не знает про неё? И что в результате долгого общения модель начинает забывать начало дискуссии? Разве это не наводит на мысль, что модели не умеют дообучаться? Может ответ в том, что мы начинаем отвыкать думать? )

Чтобы модель знала о нужных тебе данных сама и не нужно было постоянно её тыкать носом в них, её можно файн тьюнить (сорян за написание :)
Но с общедоступными моделям это сделать нельзя. Понятно, и в целях безопасности, и по этическим соображением, и по техническим причинам. Но есть бизнес вариант моделей (и ChatGPT, и DeepSeek и др), который позволяет дообучить модель под свои задачи. Но это недёшево. Это бизнес-предложение для компаний. А собственный прокачанный вариант можно получить с помощью опенсорсных моделей (Llama, DeepSeek и т.д.). Покупай хорошую видюху, дообучай и юзай 😉

Для написания кода с новыми методами и документациями проще всего взять в нейротоксин закинуть новые доки и она все сделает правильно. Речь о загрузки новой информации ей в БД и она будет ее брать от туда. Я на deepseek так сделал

заменят еще как) просто на прям сейчас — а чуть позже. может год или два. или три
конюхи в начале 20 го века тоже говорили что автомобили их не заменят что это лишь игрушка.

Вот пишут из за океана.
Айтишники официально никому не нужны. Студент из США закончил обучение в престижном вузе, откликнулся на вакансии 6 тысяч раз, но не смог устроиться даже в McDonald’s. Кризис на рынке труда среди студентов с техническим образованием настолько жёсткий, что любому гуманитарию найти работу проще, чем программисту.

Молодые специалисты не просто не нужны компаниям. Работодатели легко избавляются от айтишников, заменяя их на нейросети. Только в 2024 году в США было уволено больше 150 тысяч айтишников, а в этом году уволили уже почти 90 тысяч человек.

Из-за отсутствия серьёзных навыков молодые айтишники не могут никуда устроиться, компании стали значительно требовательнее, а эпоха огромных зарплат в этой сфере официально закончилась, отмечают эксперты

до нас это тоже дойдет с некоторым временным лагом

Про такую рекурсию кода я еще не думал, хотя это конечно закономерно, если по сети расходятся куски кода от ИИ.

Пользуясь случаем, как говорится, во-первых хочу поблагодарить тебя за курс по VESP). Благодаря тому, что ты не выгнал меня сразу за трешевые вопросы, я после курса понял что нужно как-то образовываться, начал учить PHP и ощутимо лучше стал ориентироваться в MODX. Хотя в моем ведении больше контекстная реклама и SEO — базовое понимание кода не помешает. ИИ кстати тоже помогает. Чаты конечно, агенты пока не для меня. Причем стараюсь все-таки не лопатить оттуда все не глядя. Тем более что далеко не все работает сразу)). Но иногда вопрос, ответ на который искал несколько дней в сети удается решить за пару часов. Использую в основном DeepSeek и думал, что он вообще лучший. Но с некоторыми вопросами помогает ChatGPT. А Qwen, который больше всего мне косячил, недавно помог быстро настроить локальный сервер под MODX в Podman на моей Fedora.

А как грузить TV?

Я тоже продукт старой школы и привык к алгоритмическому мышлению. Использование нейронки в качестве крутого поисковика освоил давно. Как и большинство работчиков. По статистике таких больше 70%.

Что касается программирования. Простые вещи мне проще сделать самому, чем тратить время на составление промпта, его последующие коррекции и ревизию полученного результата. А для большой задачи нужно подключать дополнительные резервы мозга. А переключить мышление на другое, творческое полушарие очень нелегко. Чтоб стать полноценным «водителем» и подключить нейронку в проект, пока не дошел. Во-первых, чтобы перестроить мышление нужно время. Во-вторых, нужны соответствующие знания. А они тоже требуют времени. И в-третьих, по полученным знаниям нужно прокачать навык. И даже при всём желании на всё это сложно найти свободную минутку, особенно когда завален работой на месяцы вперед.
Но владение ИИ становится обязательным навыком программирование. Для рынке труда он уже маст хэв. Поэтому не нужно откладывать его изучение, надеясь, что это скоро пройдет. Но и сразу не получится стать гуру. Как говориться, слона нужно есть по кусочкам. Поэтому начинаю с небольших задач в курсоре.

Кстати, ещё одно из распространенных заблуждений, что ИИ самообучается. Типа с каждым днем модели становятся умнее. И никто не задумывается, зачем тогда выпускаются новые версии, которые дообучают на последних данных. Как пример, ChatGPT-3.5 обучен до 30 сентября 2021 года. А популярный ChatGPT-4o — до июня 2024 года. И этот факт тоже можно положить на весы недостатков ИИ.

Даже я, известный старовер, потихоньку начал пользоваться Алисой Про и Deepseek.

Но они не пишут мне код, я больше с ними советуюсь, как с резиновыми уточками. Например спрашиваю, какое ПО подойдёт для решения задачи, то есть использую как поисковик. Недавно вот понадобилось развернуть прокси для запросов в Youtube — узнал про tinyproxy, отлично работает.

Ну или надо было разробраться как работать с API Телеграм через tdlib, а это вовсе не то же самое, что Bot API. Готовых примеров для PHP я просто не нашёл, и вот здесь нейросети меня здорово выручили своими подсказками.
Что интересно, они генерировали нерабочий код, точнее код, который уже не работал с текущей версией tdlib, потому что использовал устаревшие методы. Но мне этого хватило написать свою, рабочую версию, по их примерам.

Так что да, я согласен, что нейросети разработчиков не заменят, но уже стали отличным инструментом и помошником. В том же PhpStorm неплохо прокачали автодополнение кода, например.

Я не программист. Я не строитель.

При этом у меня есть два сайта, один Магазин, второй достаточно разноплановый блог с кучей всяких модулей. А ещё у меня неплохой ремонт в квартире и несколько хороших построек на даче у родителей. Если бы у меня не было шуруповёрта, перфоратора, лобзика и ещё с десяток достаточно хороших инструментов — этот ремонт я делал бы пару десятилетий, ведь я помню как в детстве сверлил дырки в дереве ручной дрелью, а в бетон вгонял дюбели молотком чтобы потом вбить туда деревянный шкант для подвески полки.

То что было до того как появился ИИ для меня абсолютно равнозначно: Молоток+Дюбель+Шкант трансформировался в перфоратор, пластиковый дюбель саморез. Скорость возросла в сотни раз, моя экспертность не особо подросла, я это делаю для себя, но могу сделать гораздо больше потому что быстрее. Тоже самое сейчас произошло с ИИ, раньше я часами ковырял сотни статей в интернете в поисках того, где вырезать нужный кусок кода, сейчас я в вожу несколько текстовых запросов в одном месте, А ГЛАВНОЕ, могу протестировать, работает ли то что мне выдали, это кстати важно, что в программировании ИИ действительно хороший инструмент, ведь например при написании статей, то что тебе подсказывает ИИ проверить на точность на столько же трудно, на сколько самому найти нужную информацию.

НО, продвинуться дальше без человеческого понимания проблем конкретного проекта попросту невозможно, не заменит тот ИИ, который у нас есть, человека, просто ни как. ИИ крутой инструмент, очень здорово что он появился, но профессиональных строителей, которые понимают зачем им этот инструмент и как им пользоваться станет нужно только больше. Все кто думают что ии отнимет работу, либо с ним не работали либо занимаются заработком в такой узой сфере, которую он действительно заменит, например переводчики)

Ты не ухватил мысль. Европа является идиологом зеленой энергетики.ЕС планирует через 10 лет отказаться от выпуска автомобилей на традиционном топливе. Т.е. ПОЛНОСТЬЮ перейти на электромобили. Что невозможно с практической точки зрения как сказал Ковальчук. Он это говорил много лет назад. А в контексте текущей геополитики, когда Европа остервенело убивает свою энергетику, планы на переход на электротранспорт выглядит ещё более утопическим.
А ещё, я думаю, что ЕС очень хочет включится в гонку больших ИИ. А это тоже огромные энергетические затраты. Сейчас только Франция, которая в отличие от других, не отказалась от ядерной энергетики, ещё худо бедно может конкурировать со своим мистралем. Но у других нет на это ресурсов.

Что касается Китая. Он не навязывает зеленую идеологию. Он делает то, что умеет лучше всего — удовлетворяет спрос. Именно поэтому твой комментарий про 10% электромобилей в Китае попал в молоко.
Я небольшой специалист по Китаю, но мне почему-то кажется, что даже он не сможет осилить 100%-ный переход на электротранспорт. И по техническим причинам, и по экономическим и по социальным.

П.С. Но не надо думать, что те, кто двигает зеленую повестку в Европе на одном интеллектуальном уровне с Гретой Тумберг. Это просто бизнес по продаже технологий и квот. И он не имеет никакого отношения к экологии. Новый неоколониализм ;)

Комментарий про Китай был написан потому, что в P. S. несколько раз упоминался запад с его утопическими идеями. А в качестве железобетонного контраргумента был приведен комментарий г-на Ковальчука. А опыт Китая показывает, что замещение обычных авто электромобилями уже происходит. А Тесла это еще 100 лет назад предсказал. Нашим бы эффективным менеджерам еще 100 лет сидеть на нефтяной игле.

Пакеты->Thumb3x кнопка «Очистить кэш»

По поводу «хуже» подтвердить не могу. Не замечал. Но и получить с первого раза нужный код получается не всегда. Отсюда, кстати, есть ощущение, что в ближайшем будущем качество продуктов будет падать. Ибо сейчас, даже судя по нашей компании, идет сокращение издержек на IT разработчиков (увольнение, не повышают ЗП, отмена бонусов). Потому что бизнес уверен, что ИИ — это альтернатива хорошему, но дорогому инженеру. Нужно просто в помощь ИИ нанять недорогого промпт-инжерера.

Есть интересные исследования гугла и других исследовательских компаний о влиянии ИИ на продуктивность разработчиков. И результат очень неоднозначный ;)
Время на код-ревью увеличилось в 2 раза. Это в компаниях, которые следят за качеством продуктов. Они понимают ценность инженерных кадров, дорожат ими. А компаниям, которым качество не важно (херак, херак и в продакшн), достаточно недорогих вайб-кодеров. Поэтому у них скорость разработки выросла, но не сильно. И уж точно не в 2 раза ))

Что ещё отметил из опыта разных разработчиков — они рассказывают, что ИИ помогает писать тесты. Ведь тесты очень важны! Но при этом упускают момент, что ИИ пишет тесты (в частности модульные) для методов делая анализ кода. И если в методе написано, что 2 х 2 = 5, то нейронка и напишет соответствующий тест на равенство пяти. Я ещё не встречал совета, что в тестах нужно писать промпт с постановкой задачи из ТЗ. Что тест должен проверять, что метод реализован как задумывалось в задаче. Поэтому тест, написанный нейронкой по коду, никогда не найдет ошибок.

И ещё встречал случаи, когда анализ написанного нейронкой кода, разработчик перекладывал опять на нейронку. Круг замкнулся )

П.С.
А комментарий выше про Китай… Мне сказать нечего. Я про одно, комментарий про другое. Выглядит как комментарий ради комментария. Можно ещё сказать, что на солнце есть пятна ))

А куда кешируется все это дело и как очистить кеш?

Китай в принципе идет особняком… очень тяжело по нему смотреть общемировые тренды.

По поводу ИИ по коду, он становится все хуже…
потому как ранее он читал интернет созданный человеком, а теперь читает свои-же ответы что приводит к еще большей энтропии)))
на серьезных щах выдавать непонятно откуда взятый кусок кода как правду — это вообще тема)))
доки он так и не научился читать, а теперь еще и доки пишут через ии, что вообще их до водит до состояния «эльфийский с бодуна»

а уж задания пошли от заказчиков вообще держись)))

ЗЫ
Александр, плюсанул, дабы выровнить справедливость.

Мысли понятные. Только причем здесь Запад со своими утопиями — в Китае уже электромобилей порядка 10% (ок. 40 млн.) от общего количества судя по открытым цифрам. И это будет только возрастать с каждым годом.