Такие ИИ-напарники, как Dots от OpenAI, Muse от Meta и Bot от Grok, по сути, просто дают ИИ собственный компьютер.
Я собрал всю эту систему с нуля за чуть больше чем 2 часа и уместил весь процесс на этой схеме.
Он умеет бронировать авиабилеты и писать поставщикам письма с просьбой снизить цену. Если ему не хватает информации, вы можете взять управление его рабочим столом на себя и заполнить её. А то, что вы рассказали ему в личном чате, он вспомнит и в групповом.
Вот как читать эту схему.
В верхнем ряду — три архитектурные диаграммы. Сначала посмотрите на общую схему слева: кто с кем общается.
В центре показано, как сообщение проходит путь из чата к ИИ и обратно. Справа — как увидеть экран ИИ и взять управление его рабочим столом на себя. Ниже — 12 карточек с последовательностью сборки, слева направо и сверху вниз.
У всей схемы одна главная идея: сначала дать ИИ готовую библиотеку базовых компонентов, навыки и примеры, а затем поручить ему реализовывать функции и коммитить результат. Начиная с пустого проекта, по порядку настраиваем вход через Clerk, базу данных Neon, интерфейс чата, а затем подключаем фоновый worker, который не прервётся при обновлении страницы, и облачный компьютер Daytona для каждого бота. В конце добавляем групповую память, оплату и мониторинг ошибок через Sentry. Ничего сложного.
Если хотите сначала разобраться в одном месте, посмотрите на зелёный блок под архитектурной диаграммой: почему ИИ нельзя запускать на серверной части сайта и зачем для него нужен отдельный stateless worker.
Обновление страницы, сбой или деплой прервут долгие задачи — это важный момент, который нужно учитывать во всей архитектуре. Чтобы избежать типичных проблем, просмотрите красные метки: в песочнице бесплатного тарифа нет доступа к внешней сети, ИИ сам создаёт ветки, а деплой не проходит, потому что шаблон Next.js внутри навыка принимается за второе приложение.
Текст мелкий — увеличьте изображение, очень полезно. $NVDAB
Я собрал всю эту систему с нуля за чуть больше чем 2 часа и уместил весь процесс на этой схеме.
Он умеет бронировать авиабилеты и писать поставщикам письма с просьбой снизить цену. Если ему не хватает информации, вы можете взять управление его рабочим столом на себя и заполнить её. А то, что вы рассказали ему в личном чате, он вспомнит и в групповом.
Вот как читать эту схему.
В верхнем ряду — три архитектурные диаграммы. Сначала посмотрите на общую схему слева: кто с кем общается.
В центре показано, как сообщение проходит путь из чата к ИИ и обратно. Справа — как увидеть экран ИИ и взять управление его рабочим столом на себя. Ниже — 12 карточек с последовательностью сборки, слева направо и сверху вниз.
У всей схемы одна главная идея: сначала дать ИИ готовую библиотеку базовых компонентов, навыки и примеры, а затем поручить ему реализовывать функции и коммитить результат. Начиная с пустого проекта, по порядку настраиваем вход через Clerk, базу данных Neon, интерфейс чата, а затем подключаем фоновый worker, который не прервётся при обновлении страницы, и облачный компьютер Daytona для каждого бота. В конце добавляем групповую память, оплату и мониторинг ошибок через Sentry. Ничего сложного.
Если хотите сначала разобраться в одном месте, посмотрите на зелёный блок под архитектурной диаграммой: почему ИИ нельзя запускать на серверной части сайта и зачем для него нужен отдельный stateless worker.
Обновление страницы, сбой или деплой прервут долгие задачи — это важный момент, который нужно учитывать во всей архитектуре. Чтобы избежать типичных проблем, просмотрите красные метки: в песочнице бесплатного тарифа нет доступа к внешней сети, ИИ сам создаёт ветки, а деплой не проходит, потому что шаблон Next.js внутри навыка принимается за второе приложение.
Текст мелкий — увеличьте изображение, очень полезно. $NVDAB