Пользователи загружают в сеть столько откровенной дичи, что скоро ИИ будет генерить исключительно её. )

Нормально. Хотя вот под значками времени чтения и кол-ва просмотров длинные тексты - теги или что… как-то не вписываются. И при этом внизу статьи тоже теги имеются.

Изучаю разные платформы, есть интересные решения. Пока есть время: болею, в ногах мышцы воспалились, набегался 😄

И вот Лобстер исследую, с виду такой простенький форум.

Возможно так и есть. В этом плане не особо разбираюсь, размер шрифтов, отступы…

А тут как воспринимается, интересно. На этом сайте: https://habr.com/ru/articles/1052354/

Если найду то только блоговые типажи и на wp. Но я про https://w3a.ru/about и немного https://sugata.ru/. Слишком прижаты тексты статей, читать не так удобно. Какое-то разделение думаю нужно, либо отступами, либо линиями, либо фоном. Но учитывая общий дизайн то фоном уже не подходит.

+ А так, смотря для чего те сайты, кто читает

Нет, я про https://w3a.ru/about и немного https://sugata.ru/

Ошибся немного. Этот движок вырос из WAP и конструктивно остался таким Вот ещё конкуренты этого движка: DCMS Wap-Motor Они скелетно очень похожи, поэтому не удивлюсь что это всё одно и тоже…

Переехал с forkbb.ru на https://forkbb.org/

Надеюсь не про этот дизайн, тут и так очень много пространства и отступов.

Больше пространства, а пример есть какой нибудь, где это удачно сделано?

Привет. Первый раз лет 10 назад смотрел на эти алгоритмы, ни фига не понял. А сейчас повторно, вроде проще стало. 😄

Читал про алгоритмы книгу, еще на учебе, если честно не понял практичесно нечего, но сам принцип ясен. Кстати, Женя привет, давно к тебе не заходил)

В общем, протестирую решение на w3a, после чего его можно будет перенести на LibArea. Там я использую довольно интересные подходы — возможно, на первый взгляд они покажутся сложными, но нужно оценить их эффективность. На Reddit эти методы уже проверены временем, а здесь их ещё предстоит протестировать.

Если внедрять их в libarea, то запросы для центральной страницы придётся полностью переписать. Это большой объём работы. Возможно, стоит привлечь ИИ для оптимизации кода и оценки потенциального выигрыша в производительности. Буду изучать этот вопрос.

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.

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. 😄