Краткая история использования ChatGPT o1 pro для создания ассистента С утра мне в голову пришла идея - а что, если создать свою ChatGPT, которая будет хранить заметки и списки вещей для поездок? Чтобы можно было просить компилировать списки из старых поездок и сверяться с ними голосом во время сборов. Хотелось именно пройти весь путь от начала до конца, чтобы посмотреть, как можно интегрировать красивых голосовых ассистентов под рукой со своим API. Но руки были частично заняты сборами, поэтому работу свалил на ChatGPT. Запустил новую сессию и в течение дня уточнял задачу и критиковал результаты. Один пункт - один запрос. (1) Начал с запроса о минимальном API для бэкенда заметок и списков: нужны основные методы и эндпойнты. (2) Посмотрел результаты и уточнил, что не требуется «голый CRUD». Предпочтение — «LLM-friendly» методы, ориентированные на логику, плюс заранее определённые теги. (3) Попросил рассмотреть идею объединить заметки и списки в единую сущность. «Комментарии» станут обычными пунктами со специальным статусом, а хранение будет через виртуальную файловую систему. Естественно, переписать все под новую парадигму. (4) Неплохо. А если добавить иерархические идентификаторы (в стиле «1.1.1»), чтобы каждый список был древовидной структурой? (5) Так, а теперь добавим логику транзакций. Пусть LLM может отправлять в API все изменения одним батчем с откатом при ошибке. (6) Напиши-ка мне пример реализации на Python (в одном файле) с Pydantic и тестами на pytest. (7) Ничего так. Но лучше переписать в Go, с хранением списков в памяти и JSON-файлах, используя метод ApplyTransaction. (8) ядро есть, теперь оберни все в API, а данные сохраняй на диск (9) А теперь нужно это все описать в виде документации для LLM-ассистента — как тот может считывать списки, добавлять или изменять пункты, менять статус, всё через один транзакционный вызов. (10) А теперь сделай мне OpenAPI спецификацию, я ее загружу в CustomAction. (11) Финальный аккорд - собери выжимку разговора за день — этот список тезисов и последовательность шагов, чтобы передать общую картину разработки бэкенда для персонального ассистента. В промежутке между 10 и 11 я еще скомпилировал бинарь, запустил его на сервере и вытащил его по секретному url. Этот url вместе с инструкцией вставил в CustomAction и добавил в своего ChatGPT. Написал только 3 строчки кода - `handle_path` в прокси сервере. В итоге оно работает. Не так хорошо, как хотелось бы - CustomGPT не поддерживают пока новый красивый голос, а LLM у них под капотом пока туповата. Но потенциал быстрого создания своих ассистентов, которые всегда под рукой - интересный. Ваш, @llm_under_hood 🤗