Поскольку про работу не могу писать из-за NDA, то пожалуй, буду больше рассказывать о своих пет-проектах, старых и новых 👨‍💻

Начну с самого большого из них – KFW (сокращение от Kung-Fu World), пошаговая текстовая ролевая игра с режимом hot seat. Разрабатывал её несколько лет начиная с 2013 года. Вдохновлялся преимущественно старыми фильмами категории "Б" о китайском кунг-фу, но не мог не добавить кучу отсылок на современную поп-культуру и немного кринжового юмора.

Действие происходит в мифологизированном китайском Фошане. Вы играете за начинающего адепта кунг-фу. Усердно тренируясь и принимая непростые решения на суровых улицах города, который ещё предстоит очистить от преступности, вы улучшаете свои боевые навыки, чтобы защищать слабых от угнетателей, соревноваться с другими адептами и однажды основать собственную школу боевых искусств. 😡

Особенности проекта:

* Можно играть одному или с друзьями (за одним экраном, по очереди, – это и есть hot seat)
* Можно также добавить нескольких ИИ-игроков для пущего веселья. Это не просто NPC, которые есть в игре в любом случае, а именно конкурирующие с вами полноценные игроки
* Много случайно генерируемого контента: десятки тысяч уникальных стилей, приёмов и т.д.
* Упоротая ASCII-”графика” для боевого режима, сам рисовал ❤️
* Стек – чистый Питон, никаких внешних зависимостей для собственно игры (хотя в процессе разработки использовал пару классических ML-библиотек)
* 12 тысяч строк кода (что конечно не много). Вот бы это когда-нибудь отрефакторить…
* ИИ для боёв обучен с помощью собственной реализации генетического алгоритма
* Прогнозирование исхода боя классическим машинным обучением (логистическая регрессия)

Выложил KFW несколько лет назад в репозитории на гитхабе, никогда особо не рекламировал и не продвигал (не люблю и не умею это делать), но вот сегодня решил поделиться, вдруг вам будет интересно🥰

Поделюсь одной полезной практикой, к которой часто прибегаю. Если вам, как и мне, приходится много читать, то вы наверное замечали, что прочтённое имеет свойство быстро забываться. 😭 Поэтому полезно делать заметки (т.н. "внешняя память"). Но писать заметки руками - долго и лениво. И вот тут здорово помогают LLM-ки - ими можно извлекать ключевые тезисы из текстов и куда-то сохранять для дальнейшего использования. Процесс у меня обычно такой:

1. Читаю текст с Android-девайса
2. Копирую текст и добавляю к нему один из промптов, сохранённых в паттерны автозамены в клавиатуре SwiftKey*
3. Отдаю текст + промпт LLM-ке
4. Отправляю заметку вместе со ссылкой на исходный текст в нужный топик в группу в Телеграме, специально созданную для сохранёнок

* - Т.е. вместо того, чтобы писать весь промпт заново или откуда-то его копировать, набираем короткую последовательность символов, например “sum”, и в подсказках клавиатурного приложения появляется вариант “распаковки” этой последовательности в целый промпт

Отдельные инструменты тут легко заменить на другие, более подходящие лично для вас. Например, кому-то удобнее читать с макбука, тогда вместо SwiftKey для быстрой вставки промптов можно взять, например, Punto Switcher, там есть “Автозамена”. Также и с моделями: для суммаризации на русском и английском лично я предпочитаю Sonnet 3.7, но вы можете использовать свою любимую модель. ❤️

Ещё у меня есть большой набор промптов, которые различаются, например, степенью желаемой детализации. Ниже несколько примеров вместе с шорткатами, забирайте, если понравятся:

“сум” = Выдели ключевые мысли из данного текста в виде буллет-поинтов
“сум3” = Вырази главные мысли (не более трёх) из этого текста в максимально краткой и лаконичной форме
“сум1” = Вырази самую суть этого текста в максимально краткой и лаконичной форме, одним предложением

А вы делаете что-то подобное? Может, как-то ещё применяете LLM-ки в повседневной жизни? Делитесь своими лучшими практиками в комментариях! 👍