#бот — Public Fediverse posts

Как школьная идея «списка желаний» превратилась в сервис на 70 000 пользователей

У меня обычная семья. Я и жена — айтишники, 2 сына, собака. Обычная работа, обычная школа, обычные прогулки в парке. Старший сын Егор — стандартный школьник. Ходит на информатику, получает там пятерки, сидит за компом до глубокой ночи — то в играх, то в Blender. В какой-то момент открывает для себя вайбкодинг и между делом приносит новости типа “я сделал нейронку внутри Майнкрафта, она там сама живет”, или “мой блог с анимацией набрал 30к подписчиков”, а через неделю забивает на проект. Весной 2025го Егор приносит идею. Простую, даже немного наивную. “Хочу сделать бот — список желаний в Telegram и отправлять его родственникам. Потому что вы не знаете, что я хочу, и дарите фигню”. Хорошее описание боли, понятный вариант решения. Идея оказалась настолько очевидной, что сразу зацепила. Не как «давайте сделаем стартап», а как «А ведь это правда неудобно. Сделай, мы будем пользоваться». Первый код бота он навайбкодил за пол дня. Это был не продукт. Это был набор кнопок, который позволял добавить несколько желаний и получить ссылкуна их список. Всё работало не идеально, с ошибками в текстах, местами ломалось, но это можно было использовать. Жена помогла развернуть код на сервере, чтобы бот жил не только на локальной машине. Мы отдали бота посмотреть друзьям. Папа (я) сделал сайт Fishlist.ru на Tilda и запустил рекламу на 1000 рублей. Первые пользователи появились очень тихо. Никто не писал восторженных отзывов. Никто не говорил «это гениально». Люди просто начинали пользоваться: добавляли подарки, шарили вишлисты друзьям.

https://habr.com/ru/articles/1022808/

#стартап #зерокодинг #вайбкодинг #вайбкодинг #монетизация #бот #телеграм #телеграмбот #макс #мессенджер

Борьба Добра со Злом в играх со скрытой информацией. Боты

Заинтересовавшись теорией игр, вы найдёте огромное количество статей, посвящённых самых различным теоретическим изысканиям и их приложениям. Но, чаще всего, признаемся честно, лишь для тривиальных случаев с точки зрения игровой динамики. В этой статье мы будем рассматривать игры со скрытой информацией, с ветвистыми и глубокими деревьями решений . Несмотря на то, что математика теории игр не перестаёт работать для выбранной нами области, использовать чисто математические абстракции становится недостаточным. На первое место выходит инженерный подход с глубоким погружением в предметную область. Под инженерным подходом я подразумеваю тяжелые длительные вычисления, поиск и перебор множества вариантов, а также прочие точечные ML решения. Итак, что будем делать? Будем писать ботов и, со временем, средства их обнаружения. И тут важно согласиться, что боты – это не всегда Зло. Боты – это лишь инструмент в руках Зла. Или Добра... Выбрать сторону)

https://habr.com/ru/articles/867750/

#бот #конечные_автоматы #покер #система_принятия_решений #machinelearning #теория_игр #агентное_моделирование