Попытка копировать Лобстер, полностью заставила вернуться к статье Джеффа Этвуда: Code: It’s Trivial от 06 июля 2009 года. Это про то, как некоторые программисты писали: да мы повторим Stack Overflow за выходные.
https://libarea.ru/articles/226/kod-eto-trivialno
Вот с Лобстером вышло тоже самое. Это не простая система, очень не простая. 😄
Очень важен выбор самой ИИ. Какая ошибается по-разному. Кто-то больше, кто-то в малом и почти идеально помогает. Тут надо выбирать, тестировать.
Это верно, есть такое дело. На бесплатном например у меня начала беседа накапливаться и как-то чую что советы пошли уже куда-то не туда.
но это, в нем я работала с wp, но было дело выдал с ошибкой, что код не работал, а так как я вообще профан и не программист, проверить где конкретно не могу. Но на второй раз выдал рабочий код уже)). Исправился
Платные лучше. Тут узнал: оказывается у них есть галлюцинации, потеря контента и т.д. Проблемы возрастают, когда проект становится больше, беседа дольше.
За ИИ не то, что следить, а проверять каждый шаг…. если конечно сам понимаешь что делаешь:) Я вообще с трудом представляю, что ему (ИИ) можно доверить хоть что то из программирования. Он даже в таких вопросах как продажи на маркетплейсах или подсчете минимальной прибыли так косячит - что мама не горюй:) Хотя конечно для каких то справочных сведений или общих понятий наверное годится. Хотя наверное есть и профессиональные модели за деньги…. те наверное и накодить что то смогут.
Помню PHP-Nuke:) Одна из первых cms с которой началось мое знакомство со всей этой кухней:)
Это аналог DLE или движкам, которые сделаны на базе PHP-Nuke
Это как мини Reddit для общения, форум лаконичный. Больше упор на текстовые сообщения.
Лучше всего в этом плане из доступных справляется именно chatgpt, gemini тоже справляется но много воды льет и порой такой бред выдает, qwen так вообще тупит. Я когда libarea дорабатывал под себя, мне именно chatgpt во всем помог, и стиль свой доработать, да и что удобно, ему ссылку на репозиторий даёшь, он сам анализирует структуру и подсказывает где и что, да были моменты обращался к Евгению для уточнений каких-то моментов, но все же, ГПТ помог разобраться в сложном.

Качество обучающих материалов по программированию для ИИ в будущем может существенно снизиться. Это касается и других источников данных. Причина — загрязнение контента: ИИ сам генерирует материалы (например, код на GitHub), которые затем используются для дальнейшего обучения, создавая эффект «замыкания петли» и накопления ошибок.