Ця Неділя: Створюємо Вашого Особистого AI-Тренера з Нуля!
Привіт, друзі! Ліла Гарт на зв’язку, і сьогодні я з радістю ділюся новиною, яка, сподіваюся, розбудить вашу зацікавленість. Пам’ятаєте, як ми мріяли про персональних помічників, що знатимуть нас краще, ніж ми самі? Що ж, ця мрія стає реальністю.
Минулої суботи, за ранковою кавою, мій давній друг, розробник, зауважив, що штучний інтелект відійшов від абстракцій і перестав бути лише надбанням “техніків”. Він розповів про те, як AI став нашою новою “куховаркою”, “референтом” і навіть “коучем”. Саме ця ідея про AI-тренера захопила мою уяву. Уявіть: у вас є власний ментор, що знає все про ваші улюблені теми, може структурувати ваші знання, підказати, як краще запам’ятовувати, чи навіть допомогти розібратися в найскладніших питаннях. Звучить як наукова фантастика? Аж ніяк!
Цієї неділі, 26 жовтня, об 11:00 за центральним часом, я проведу свій перший у житті стрім, де ми разом крок за кроком будуватимемо такого AI-тренера. Це буде не просто Q&A сесія. Це буде справжня пригода – створення повноцінного AI-агента з використанням найновіших AI-помічників для кодування. Обіцяю, буде цікаво!
Навіть якщо ви читаєте це вже після ефіру, не хвилюйтеся! Посилання на запис буде в описі. Ми не просто покажемо, як використовувати AI-помічників для створення будь-якого AI-агента. У нас буде особливий гість – AI-тренер, про якого я говорила. Його буде натреновано на моєму YouTube-контенті. Так-так, саме так! Це ваш особистий AI-гід по моїх відео, який допоможе вам знайти потрібну інформацію, структурувати знання та отримати максимум користі від каналу. І це тільки початок, адже ми плануємо розширювати його базу знань і далі.
Ми будемо будувати його з нуля разом. І я вже не можу дочекатися, щоб поділитися з вами цим досвідом! Тож переходьте за посиланням на стрім в описі, вмикайте сповіщення, щоб не пропустити! Це буде неділя, 26 число, 11:00 за центральним часом. Готуємо нашого персонального AI-тренера!
Розділ 1: Звідки починається шлях? Наша “кулінарна книга” знань
Якби я мала описати, що таке сучасний AI-агент, я б порівняла його з надзвичайно розумною бабусею, яка має не просто кулінарну книгу, а цілу “комору” з усіма можливими рецептами. І не просто рецептами, а з історіями, як кожен інгредієнт додавався, чому саме в такий момент і як це впливало на кінцевий смак.
Більшість AI, з якими ми стикаємося, – це як додатки, що намагаються вгадати, який фільм вам сподобається. Вони аналізують ваші перегляди, вподобання, коментарі – і пропонують щось схоже. Це зручно, але поверхнево. Нам потрібен “глибокий” AI, який розуміє контекст, нюанси, навіть недомовлене.
Наш майбутній AI-тренер буде саме таким. Його буде “начитано” всім моїм YouTube-контентом. Це якби ви могли мати всю мою бібліотеку знань, але в інтерактивній та доступній формі. Погодьтеся, це зручніше, ніж передивлятися сотні відео, коли шукаєш відповідь на конкретне питання?
Цікаво знати: Якщо ви думали, що AI – це суто про код, то ви помилялися! Це ще й про розуміння та структурування інформації. Майже як готуватися до іспиту: потрібні конспекти, схеми, ключові тези. Наш AI-тренер стане вашими “конспектами” на стероїдах!
Розділ 2: Інструменти Маестро: Python, Pyantic AI та Творчість
Отже, вирішено будувати AI-тренера. Але на чому? На якій “технічній базі”? Якщо ви давно зі мною, то знаєте мою любов до Python. Це мова, яка наче українська вишиванка – красива, функціональна та універсальна. Тому, звісно, наш AI буде написаний на Python.
Але сам по собі Python – це лише фундамент. Нам потрібен “каркас” для AI-агента. І тут на сцену виходить Pyantic AI. Це не просто ще один фреймворк, це справжній “інтелектуальний двигун” для створення AI-агентів. Він дозволяє нам будувати складні взаємодії, керувати “думками” AI та надавати йому “інструменти” для роботи.
Уявіть, що ви кухар, і у вас є всі продукти (Python), але вам потрібні правильні інструменти: гострий ніж, зручна дошка, сковорідка потрібного розміру. Pyantic AI – це наші найгостріші ножі та найзручніші сковорідки.
Які “інструменти” ми йому дамо? Його головним завданням буде “досліджувати” мої YouTube-відео. Але не просто так, а “розумно”. Ми дамо йому інструменти для:
- Вилучення даних: Щоб він міг “читати” відео, витягувати транскрипти, метадані – назви, описи, навіть тайм-коди. Це якби ви могли миттєво отримувати “резюме” будь-якого відео.
- Розумного пошуку (RAG – Retrieval-Augmented Generation): Це найцікавіше! Наш AI зможе не просто знайти відео за ключовим словом. Він зможе зрозуміти, що ви шукаєте, і знайти найточнішу відповідь, навіть якщо вона розкидана по кількох відео. Уявіть, що ви запитуєте: “Як правильно розрахувати складність алгоритму для моєї задачі?” – і AI не просто надає вам посилання на відео, а витягує потрібний фрагмент, пояснює його простою мовою, посилаючись на конкретний момент у відео.
- Гнучкості LLM: Мені важливо, щоб наш AI не був прив’язаний до одного “мозку”. Тому ми зробимо його універсальним, щоб він міг працювати з різними моделями – OpenAI, Anthropic, Olama, Open Router. Це якби ви могли обирати, з яким шеф-кухарем працювати, залежно від кухні, яку хочете приготувати.
Гумористичне застереження: Пам’ятаю, якось я намагалася навчити AI розпізнавати шрифти, і він вперто вважав, що “Times New Roman” – це ім’я якогось британського лорда. Тому, коли ми говоримо про “розумний пошук”, майте на увазі, що інколи AI може дивувати! Але саме тому ми й будемо працювати над цим разом.
Розділ 3: Від Бабусиної Комори до Хмарних Сховищ: Наші Дані
Уявіть, що ви приходите до бабусі, а вона каже: “Онученьку, вся моя мудрість – десь там, у сараї, серед старих фотографій, конспектів і кулінарних книг”. Важко знайти потрібне, правда? Так само і з нашими даними для AI.
Щоб наш AI-тренер працював як швейцарський годинник, йому потрібен надійний “дім” для всієї інформації. І цим домом стане Superbase. Це наче наша цифрова “комора”, де ми збережемо:
- Самі відео: Звісно, куди ж без них.
- Транскрипти: Текстове відтворення всього, що сказано в відео.
- Ембеддінги (Embeddings): Це як “відбитки пальців” кожного шматочка тексту. Вони дозволяють AI розуміти схожість між різними фрагментами інформації. Це ключовий елемент для нашого RAG-пошуку.
- Метадані: Додаткова інформація – назви, дати, описи. Вона допоможе нам проводити більш точне фільтрування.
Саме завдяки Superbase ми зможемо будувати складні запити. Наприклад, знайти всі відео, де я згадую термін “blockchain” у контексті безпеки, і при цьому отримати найточніший фрагмент транскрипту, який відповідає на ваше запитання.
І ще один важливий момент: я хочу, щоб цей AI-тренер був не просто інструментом для мене, а й для вас, моїх глядачів. Тому ми додамо аутентифікацію, щоб кожен міг отримати доступ до свого персонального AI-тренера. Це буде справжній, готовий до хмари додаток!
Для поціновувачів: Якщо ви цікавитеся базами даних, Superbase – це фантастичний вибір. Він надає багато переваг PostgreSQL, але зі зручним API та хмарною інфраструктурою. Тому ми будемо використовувати найкращі інструменти!
Розділ 4: Шматок за Шматком: Секретний Інгредієнт для Точності
Ви коли-небудь намагалися прочитати книгу, де всі речення злилися в один суцільний текст? Важко зрозуміти, де початок, а де кінець, правда? Так само і з AI. Якщо ми “згодуємо” йому цілі відео без поділу, він заплутається.
Для точного пошуку інформації (нашого RAG) нам потрібно розбити текст на логічні “шматки” (chunks). І тут нам допоможе один крутий інструмент – Dockling. Чому він особливий? Бо він дозволяє нам робити гібридне chunking.
Уявіть, що ви читаєте статтю. Ви можете прочитати всю сторінку, але часто вам зручніше читати абзац за абзацом, або навіть речення за реченням. Dockling дозволяє нам робити щось схоже. Він може розбивати текст на такі “шматки”, які найбільш логічно пов’язані між собою. Це особливо важливо для довгих транскриптів YouTube-відео, де одна думка може розвиватися протягом кількох хвилин.
Завдяки Dockling наш AI-тренер зможе знайти не просто релевантну частину тексту, а найточніший і найповніший фрагмент, який відповідає на ваше запитання. Це якби ви просили у бабусі рецепт борщу, а вона не просто дала вам книгу, а виписала саме той, перевірений вами рецепт, і ще й додала пару секретних порад.
І ще один бонус: Dockling добре працює з локальними моделями. Це означає, що багато обчислень будуть відбуватися “у вас вдома” (на вашому комп’ютері, якщо ви захочете його локально запускати), що робить процес значно швидшим. А в недалекому майбутньому ми зможемо розширити цю функціональність, щоб він міг працювати і з PDF-файлами, і з іншими джерелами.
Як це “на око”? Думайте про це як про нарізку сиру. Якщо ви наріжете один величезний шматок, то важко буде його їсти. А якщо нарізати на невеликі, зручні скибочки – тоді насолода буде повною! Dockling робить наше “нарізання” інформації ідеальним.
Розділ 5: Магія Кодування: AI-помічники та Наш “Архітектор”
Ми вже говоримо про AI, який будує AI. Але хто ж допомагатиме йому писати код? Тут на сцену виходять AI-помічники для кодування! Знаєте, як раніше програмісти мали писати все з нуля, а зараз у них є “розумні” помічники, які підказують, доповнюють, виправляють помилки? Оце воно!
Під час стріму я використовуватиму Claude code. Це один з найкращих помічників, який може розуміти контекст, пропонувати цілі блоки коду, допомагати з рефакторингом. Він як ваш досвідчений колега, який завжди поруч і готовий допомогти.
Але я не обмежуватимуся лише одним інструментом. Я покажу, як такі помічники працюють загалом, і як ви можете адаптувати це до будь-якого AI-помічника, який вам до вподоби.
Що ж до “архітектора” цього процесу – мого власного інструменту – то це Archon! Це мій відкритий проєкт, розроблений для того, щоб поліпшити ваш досвід роботи з AI-кодерами. Archon допомагає керувати завданнями, автоматизувати робочі процеси та робити все це максимально ефективно. Якщо ви хочете вивести своє кодування з AI на новий рівень, Archon – це те, що вам потрібно.
Комбінуючи AI-помічників та Archon, ми отримуємо потужний робочий процес, який дозволяє будувати складні системи швидко та ефективно. Це як мати геніального інженера, який керує цілим оркестром роботів-будівельників.
Для любителів деталей: Ми не просто будемо “махати шашкою”. Ми покажемо конкретні приклади, як AI-помічник допомагає написати функцію для роботи з API, або як Archon допомагає структурувати команди для генерації нового модуля.
Розділ 6: Курс, що Змінить Правила Гри: Agentic Coding
А тепер, друзі, справжній сюрприз! Цей стрім – не просто окрема подія. Це ще й святкування виходу мого нового, довгоочікуваного курсу – Dynamous Agentic Coding Course!
І я вам серйозно кажу: якщо ви хочете стати справжнім майстром AI-кодування, навчитися створювати надійні, повторювані системи, які дають результати, про які ви навіть не мріяли – цей курс для вас. Я дослідила безліч ресурсів, і можу гарантувати: ви не знайдете нічого кращого.
Курс випускається частинами в межах спільноти Dynamis, і кожен випуск супроводжується живими воркшопами. Це буде надзвичайно цікаво!
Що вас там чекає:
- Фундаментальні моделі AI-кодування: Ми розберемо, як “думає” AI, як правильно ставити йому завдання, щоб отримувати кращі результати.
- Побудова персоналізованих систем: Ви навчитеся створювати системи, оптимізовані саме під ваші потреби та проєкти.
- Автоматизація та інтеграція: Як змусити AI працювати з вашими існуючими додатками та оптимізувати ваші робочі процеси.
- Просунуте AI-кодування: Включаючи віддалене кодування та цікаві, “незвичні” методики, як-от PRP framework, BMAD method та GitHub spec kit.
Мета – взяти весь ландшафт AI-кодування і підняти ваші навички до такого рівня, який вам, можливо, важко уявити.
Між нами кажучи: Ключова ідея, яку я там розкриваю: кожна помилка AI – це не проблема, а можливість еволюціонувати вашу систему. Замість того, щоб просто виправляти код, ви вдосконалюєте свою систему так, щоб вона в майбутньому краще справлялася з подібними завданнями. І коли ви повторюєте цей цикл, ви отримуєте систему, яка ідеально підійде саме вам. Це ваша конкурентна перевага!
Тож посилання на курс – також в описі. Обов’язково завітайте!
Висновок: Майбутнє вже Тут, і Ми Його Будуємо Разом!
Ну що ж, друзі, ось ми й дійшли до завершення нашої короткої розповіді про майбутню подію. Від створення вашого особистого AI-тренера до глибокого занурення у світ Agentic Coding – все це наша реальність вже цього тижня.
Що далі?
- Вмикайте сповіщення: На стрім цієї неділі, 26 жовтня, об 11:00 за центральним часом. Посилання – в описі.
- Вивчайте курс: Якщо ви справді хочете стати профі в AI-кодуванні, загляньте на Dynamous Agentic Coding Course. Навіть якщо ви ще не готові почати, збережіть посилання – знадобиться!
- Експериментуйте: Ніколи не бійтеся пробувати нове. AI – це не магія, це інструмент. А будь-який інструмент потребує практики.
Підсумовуючи все вищесказане, я хочу наголосити: ми живемо в неймовірні часи. Технології розвиваються зі швидкістю світла, і AI – це вже не десь там, у далекому майбутньому. Це тут, зараз, і він може стати вашим найпотужнішим союзником.
Ми будемо будувати AI-тренера, який допоможе вам краще розуміти контент, навчатися, розвиватися. Ми покажемо, як AI-кодери можуть стати вашими надійними помічниками. Ми закладемо фундамент для вашого майбутнього у світі, де AI відіграватиме все більшу роль.
Я запрошую вас стати частиною цієї захопливої подорожі. Приєднуйтеся до стріму, ставте питання, діліться своїми думками. Разом ми зможемо створити щось справді дивовижне!
До зустрічі на стрімі, і пам’ятайте: найцікавіші відкриття – це ті, які ми робимо разом!
