За последние лет 5 компании поумнели и работают через HR. И им вакансии размещать особого смысла нет, база и так далеко не пустая и работают точечно по задачам и компетенциям. Мне за год пришло штук 10 офферов, 3 на head-seo в стартапы, 2 продукт-оунера с уклоном привлечения лидов на трафик с ПС, остальные штатные SEO. От студий часто прилетает, но это такая себе история.
При том офферы не через сайты работы, меня там просто нет (ну или не обновляю информацию годами).
Ты не построишь исключительно на AI адекватный и охватывающий конкурентов документ. От слова совсем. У АИ нет такого функционала (из известны). Ты даже интент на кластер из 30-40 запросов получить не сможешь. Но сможешь забрать их из специализированных сервисов. Но даже кластер ты нормально не получишь на интент, такие дела. Т.к. у тебя порезка на 30% соответствия страниц. И фиг её обойдёшь. Плюс проблема соответствия данных к дате, у сервисов она не реалтайм (часто - совсем не реалтайм).
И, дальше, от шума по интенту ты тоже кластер не почистишь, если будешь поштучно собирать данные страниц. А твой сценарий - это откровенный примитив.
en.wikipedia.org/wiki/AP_Stylebook
en.wikipedia.org/wiki/The_New_York_Times_Manual_of_Style_and_Usage
Есть готовые типовые требования.
Прогнал 3 текста на детекторе text.ru (который сюда кидал оба варианта + ещё 2). Результат - текст написан человеком. Но эти детекторы так себе работают, конечно.
По сути, всё дело в промте стилистики и фактуры, чем сложнее задача, тем более не похожим на ИИ становится текст.
И, да, ещё раз: синонимы не влияют на уникальность с АИшность. )
Я бы такую задачу решал двумя вариантами.1. Создал бы свою модель с помощью PyTorch и обучил бы ее. На выходе полная независимость, после обучения сможет работать на дохлых компах. Но требует хороший датасет с примерами.2. Взял бы небольшую модель, хорошо работающую с русским языкоми дообучил бы ее. Тут уже не нужен большой датасет, она по нескольким примерам поймет, что от нее хотят. Вот тут уже простор для творчества.- Прикрутить pymorphy2 - он умеет спрягать автоматически.- Синонимайзер, только не так как у автора - иметь огромную базу данных. Достаточно примеров.
- DeepPavlov - чтобы корректировать такие перлы как у автора про читать чай)- RAG - чтобы дообучать модель на примерах существующих магазинов.В итоге получится полная автоматизация.
А зачем им платить, если в кубышку можно складывать? Они то больше не заплатят того, что ты перечислил.
Может да, может нет. Вопрос в % и объёме. Мы же не знаем, какой больничный будет. Может - МРОТ. И, может, человек более 4 месяца в году (ну и декреты там всякие).
в ПФР и медфонд есть платежи.
ИП не должен платить взносы по страхованию на случай временной нетрудоспособности и материнства, но если он хочет получить право на социальные пособия (больничные, декретные, по уходу за ребенком), то ему нужно перечислять эти взносы добровольно. Сумма взноса в 2025 году составляет 7 809,12 рубля,
Мне желательно, чтобы я отдал строчки таблицы и получил максимально читаемый заголовок.
Не Форель стейк, а стейк из форели; не судак заморозка, а судак замороженный, не лосось икра слабая соль, а икра лосося слабосолёная.
Если под каждый тип делать свой шаблон, то для этого не нужны сторонние решения, для этого подойдёт if and else внутри скриптов. Тогда, в крайнем случае, внешнее решение должно получать таблицу и приводить падежи и род в нужный вид или получать данные типа: "рыба - ж.р., заморозка - ед.ч, ж.р, р.п".
Суть практической задачи при работе со словарями я написал. Как это реализовать в шитс/экселях - тоже. Думаю, на AI с этим тоже проблем не будет, даже не подключая библиотек по работе со словами.
Соответственно, если шаблон надо писать самому, то вот как раз этот шаблон можно было бы интегрировать в софт (порядок полей), а из самого словаря подтягивать правильные словоформы.
