Дмитрий анализирует токены в контексте FreeSWITCH-проекта: один файл — ~1000 токенов (2% окна в Codex, где лимит ~258k, но реально меньше), правила добавляют пару тысяч (всего 3%), каждый токен несёт смысл — либо из встроенных знаний модели (принципы языков, команды), либо из документа, без которых AI слепо. Сейчас правят и запускают модуль для теста работоспособности стенда, минимизируя overhead.
Подключайтесь по ссылке https://voxlink.ru/webinars/plastikovye-mozgi-itogi/ Задавайте спикеру вопросы в чате с хэштэгом #вопрос
Дмитрий объясняет workflow с AI в FreeSWITCH: активная работа — на подготовке документов и планов (всё фиксируется), дальше модель пишет код без галлюцинаций; в проекте поймали баг с абстракцией carriers в SMPP — код выглядел ок, тестовый сервер шлёт SMS и ловит delivery reports, но стандартный интерфейс для всех carriers не сходился с бизнес-логикой подсистемы сообщений. Сейчас разбирают на общем интерфейсе бизнес-части.
Подключайтесь по ссылке https://voxlink.ru/webinars/plastikovye-mozgi-itogi/ Задавайте спикеру вопросы в чате с хэштэгом #вопрос
Дмитрий подводит итоги модуля FreeSWITCH: >300 автотестов от модели (релевантных текущему коду, запускают сейчас — ждём результатов), код покрыт тестами (помогают разобраться в логике) и документирован — без этого в большом проекте AI теряет контекст, восстанавливая из массива доков. Процесс: общая модель → детальный разбор по кускам (бизнес-сценарии, SCTP-подключение); сначала SCTP-стек Sectra в бизнес-области, но после итераций — единый Camel-стек.
Подключайтесь по ссылке https://voxlink.ru/webinars/plastikovye-mozgi-itogi/ Задавайте спикеру вопросы в чате с хэштэгом #вопрос
