#counterstrike_2 — Public Fediverse posts on home.social

Habr @[email protected] · 2026-07-24 · 13:02 UTC

AI‑тренер по CS2 на DeepSeek: где LLM выдумывает и почему семь недель стоили $1,45

Всем привет. Я много лет играю в Counter-Strike и тренируюсь, как большинство: захожу в Deathmatch «размяться», играю три катки, тильтую, выхожу. Сервисы статистики при этом исправно сообщают, что у меня просела точность и выросло время реакции. Спасибо, а делать-то что? Весной я решил собрать себе тренера сам. Сразу пара слов для контекста: я самоучка, в команде никогда не работал, основной опыт — десктопные утилиты и автоматизация, из веба до этого были только админки под собственные инструменты. В CS тоже звёзд с неба не хватаю, Premier в районе трёх тысяч, на FACEIT вообще первый уровень. Так что история будет не про успешный успех, а про то, где я наступил на грабли и что из этого вынес. Сам сайт делает вот что: подтягивает историю матчей, отдаёт агрегированную статистику LLM, а та разбирает сильные и слабые места и составляет недельный план тренировок, с конкретными картами, режимами и минутами. Отметил выполненное, сыграл новые матчи — план подстроился. Проект мой, ссылка будет одна и в конце. Статья состоит из трёх частей: сколько это всё стоит в токенах, где модель выдумывает и как я это ловлю кодом, ну и подводные камни DeepSeek API и связки EF Core + SQLite.

https://habr.com/ru/articles/1062718/

#LLM #DeepSeek #галлюцинации #петпроект #ASPNET_Core #SQLite #Entity_Framework #CounterStrike_2

#counterstrike_2 #entity_framework #sqlite #aspnet_core #петпроект #галлюцинации

Habr @[email protected] · 2026-07-24 · 13:02 UTC

AI‑тренер по CS2 на DeepSeek: где LLM выдумывает и почему семь недель стоили $1,45

Всем привет. Я много лет играю в Counter-Strike и тренируюсь, как большинство: захожу в Deathmatch «размяться», играю три катки, тильтую, выхожу. Сервисы статистики при этом исправно сообщают, что у меня просела точность и выросло время реакции. Спасибо, а делать-то что? Весной я решил собрать себе тренера сам. Сразу пара слов для контекста: я самоучка, в команде никогда не работал, основной опыт — десктопные утилиты и автоматизация, из веба до этого были только админки под собственные инструменты. В CS тоже звёзд с неба не хватаю, Premier в районе трёх тысяч, на FACEIT вообще первый уровень. Так что история будет не про успешный успех, а про то, где я наступил на грабли и что из этого вынес. Сам сайт делает вот что: подтягивает историю матчей, отдаёт агрегированную статистику LLM, а та разбирает сильные и слабые места и составляет недельный план тренировок, с конкретными картами, режимами и минутами. Отметил выполненное, сыграл новые матчи — план подстроился. Проект мой, ссылка будет одна и в конце. Статья состоит из трёх частей: сколько это всё стоит в токенах, где модель выдумывает и как я это ловлю кодом, ну и подводные камни DeepSeek API и связки EF Core + SQLite.

https://habr.com/ru/articles/1062718/

#LLM #DeepSeek #галлюцинации #петпроект #ASPNET_Core #SQLite #Entity_Framework #CounterStrike_2

#counterstrike_2 #entity_framework #sqlite #aspnet_core #петпроект #галлюцинации

Habr @[email protected] · 2026-07-24 · 13:02 UTC

AI‑тренер по CS2 на DeepSeek: где LLM выдумывает и почему семь недель стоили $1,45

Всем привет. Я много лет играю в Counter-Strike и тренируюсь, как большинство: захожу в Deathmatch «размяться», играю три катки, тильтую, выхожу. Сервисы статистики при этом исправно сообщают, что у меня просела точность и выросло время реакции. Спасибо, а делать-то что? Весной я решил собрать себе тренера сам. Сразу пара слов для контекста: я самоучка, в команде никогда не работал, основной опыт — десктопные утилиты и автоматизация, из веба до этого были только админки под собственные инструменты. В CS тоже звёзд с неба не хватаю, Premier в районе трёх тысяч, на FACEIT вообще первый уровень. Так что история будет не про успешный успех, а про то, где я наступил на грабли и что из этого вынес. Сам сайт делает вот что: подтягивает историю матчей, отдаёт агрегированную статистику LLM, а та разбирает сильные и слабые места и составляет недельный план тренировок, с конкретными картами, режимами и минутами. Отметил выполненное, сыграл новые матчи — план подстроился. Проект мой, ссылка будет одна и в конце. Статья состоит из трёх частей: сколько это всё стоит в токенах, где модель выдумывает и как я это ловлю кодом, ну и подводные камни DeepSeek API и связки EF Core + SQLite.

https://habr.com/ru/articles/1062718/

#LLM #DeepSeek #галлюцинации #петпроект #ASPNET_Core #SQLite #Entity_Framework #CounterStrike_2