
PromtGen: аудио и видео направление
Как видео-модуль VEO 3 уже работает в проекте и куда можно развивать аудио/видео pipeline дальше.
56 items with this tag.

Как видео-модуль VEO 3 уже работает в проекте и куда можно развивать аудио/видео pipeline дальше.

План развития PromtGen от клиентского генератора промтов к платформе с backend, сессиями и генерацией внутри проекта.

Текущий Video Promo workspace в PromtGen: Setup, specs, product elements, visual direction, storyboard, review и export для VEO 3.

Генератор промтов для товарных карточек, видео-промо, AI-описаний и будущего media generation workflow.

Клиентское React-приложение для сборки промтов под товарные карточки, видео-промо и AI-описания.

Optional AI Assistant в MedusaStore и честный roadmap до production-ready магазина.

Payload CMS как content/admin слой MedusaStore: страницы, посты, медиа, кампании, preview и границы с commerce.

Разбор витрины StudioPro: дизайн, маршруты, карточки, checkout, аккаунт, отзывы, presets и build-risk.

Как связаны Medusa backend, Next.js storefront, Payload CMS, PostgreSQL, Redis, Caddy и staging deploy.

Как MedusaStore выглядит с точки зрения покупателя, администратора, маркетолога, поддержки и разработчика.

Российский интеграционный слой MedusaStore: YooKassa, ApiShip/Gorgo, VK ID, уведомления и маркетинговые согласия.

E-commerce runtime и template на Medusa, Next.js, Payload CMS и staging-инфраструктуре для российских проектов.

Внутренний операционный слой Audio Scribe: admin dashboard, feature flags, agent runs, workflows, skills, MCP, memory, sandbox и artifacts.

Telegram-бот принимает аудио, видео, изображения, ссылки и вопросы, отправляя их в подходящий pipeline Audio Scribe.

Task-manager-first workspace для задач, календаря, Files, заметок, напоминаний и транскрибации в Audio Scribe.

Как Audio Scribe TMA стал task-manager-first workspace для задач, календаря, Files, заметок и reminders после обработки материалов.

Как устроены backend, очереди, хранилища, optional Temporal-слой и production-deploy Audio Scribe.

Платформа для транскрибации, AI-разбора, задач, файлов, заметок, календаря, напоминаний и внутренних agent/workflow-сценариев.

Roadmap-сценарий, где письма могут превращаться в рабочие материалы, задачи, напоминания и черновики ответов через отдельный bridge-контракт.

Как в текущем сайте Smirnoff устроено карточное меню Quartz: CardMenuOptions, nav buttons, drawerComponent, ресурсы и layout.

Как Quartz используется в реальном сайте Smirnoff: контент, лендинги, меню, превью, аналитика и библиотека.

Навигационный хаб по заметкам об Obsidian, Quartz 4, инфраструктуре сайта Smirnoff, кастомных компонентах и книжной полке.

Node 22, npm-скрипты, clean-URL preview, GitHub Actions, public, docs и осторожность с generated-файлами библиотеки.

Текущий подход к FeedbackForm в сайте Smirnoff: ресурсный placeholder, inline-скрипт, JSON-конфиг и связь с HomeCallback.

Разбор структуры сайта Smirnoff на Quartz: content, конфиг, layout, data-driven главная, контакты, проекты и кастомные компоненты.

Как PagePreviewList показывает статьи карточками на страницах папок и тегов: frontmatter, preview_image, resolveRelative и inline CSS.

Разбор фактической кастомизации Quartz в проекте Smirnoff: конфиг, layout, CardMenu, landing-страницы, превью и custom OG.

Как Quartz показывает библиотеку через LibraryPage, bookshelf.json, generated catalog, mirrored covers и live API fallback.

Как устроен рабочий процесс текущего Quartz-проекта Smirnoff: Node 22, npm-скрипты, preview, CI и деплой.

Как библиотека связана с Quartz-сайтом через публичный API, static catalog и mirrored covers.

Как устроен pipeline переводов книг: задачи, сегменты, проверка, artifacts и публикация.

Как React-админка стала рабочим местом для импорта, переводов, очередей и настроек BOOK-LIBRARY.

Что в библиотеке уже продвинуто и какие направления остаются следующим этапом.

Как связаны Express backend, SQLite, публичная SvelteKit-витрина, React-админка, legacy UI и очереди задач.

Как устроены очереди импорта, внешний поиск, дерево категорий, дубли, обложки и LLM-провайдеры.

Как устроены сценарии читателя, администратора, импорта и публикации переводов.

Электронная библиотека с публичной витриной, React-админкой, импортом книг и LLM-переводами.

Как LightRAG соединяет Qdrant, Neo4j, PostgreSQL, query modes и streaming-интерфейсы чата.

Как документы, сайты и изображения проходят путь от загрузки до RAG-индекса и чата.

Что нужно усилить перед production: очереди, безопасность, миграции, мониторинг, re-ranking и масштабирование.

Единый pipeline для подготовки документов, индексации в LightRAG и чата по базе знаний.

Почему preprocessing и retrieval лучше разделить на два контура с разными зонами ответственности.

Как OCR, Markdown extraction, LLM cleanup, dedup и chunking влияют на качество retrieval.

Почтовый сервис в Telegram Mini App с ботом, AI-summary входящих писем и публичными формами для заявок.

Публичные формы принимают заявки, сохраняют payload и уведомляют владельца в Telegram.

Как администратор выдаёт почтовый ящик и подключает его пользователю через Telegram.

Как webmail внутри Telegram работает с папками, письмами, черновиками и отправкой.

Разбор того, как Google прошла путь от внутреннего кризиса к инфраструктурному лидерству в ИИ: TPU, вертикальная интеграция и давление на конкурентов.

Разбираю библиотеку notebooklm-py и показываю, как встроить Google NotebookLM в агентские workflow: от базовых сценариев до неочевидных кейсов с экспортом, памятью и оркестрацией.

Краткий обзор OpenCut: что умеет проект, почему важна его открытость и как локальный сервер помогает сохранить контроль над данными.

Project Genie показывает сдвиг от 'AI делает картинку' к 'AI поддерживает живой мир, который меняется от ваших действий'. Разбираю, что в этом реально нового, где ограничения и почему это важно для рынка генеративного ИИ в ближайшие 6-12 месяцев.


Подключение моделей от Perplexity к Obsidian через плагин Copilot. Бесплатные 5$ на подписке PRO

Подключение внешнего провайдера эмбеддингов (например, через прокси типа Polza, OpenRouter или локальный сервер) позволяет использовать более мощные или дешевые модели для семантического поиска по вашей базе заметок.

Гайд: Gemini AI + Obsidian. Используем мощь нейросети Google через командную строку для прокачки вашего «Второго мозга». Эффективно и бесплатно.

Projects