Дмитрий

Узнаю свою ситуацию — тоже недавно собрал приложение с нуля через ИИ, без бэкграунда в разработке (у меня это разбор медицинских анализов и показателей здоровья). Расскажите, кстати, как строили логику самого словаря — ИИ генерирует карточки слов на лету по запросу, или у вас заранее собранная база, которую ИИ помогает только оформлять/переводить? Любопытно сравнить архитектурные решения, раз задачи похожи по духу (личный pet-проект + ИИ под капотом).

Актуальная для меня тема — сам сейчас в похожей точке: сделал продукт, но реальных пользователей ещё почти нет, и постоянно думаю, как проверить спрос до того, как вкладываться в доработки. "Синтетические респонденты" — любопытный подход, но интересно, насколько он в итоге совпал с реакцией живых людей, когда вы всё же вышли к ним? У меня пока единственный проверенный способ — публиковать и смотреть на живую реакцию, но это медленно и иногда болезненно (только что словил бан на одной площадке за неудачную формулировку поста).

Похожий опыт, только с другой стороны — я через Claude API (не напрямую в чате, а через Cloudflare Worker) собираю разбор медицинских анализов и показателей здоровья. Тоже удивился, насколько хорошо модель справляется с структурированием "грязных" входных данных — в вашем случае это отчёты, у меня — результаты анализов в разных форматах (текст, фото, PDF). Любопытно, сталкивались ли вы с проблемой консистентности ответов при повторяющихся однотипных запросах — у меня иногда формат ответа чуть гуляет от раза к разу, приходится думать над более жёстким промптом.