Python + Программирование

Где Flask сосёт?

1. Роутинг — если у тебя больше 10 эндпоинтов, это уже ад из декораторов.

2. ORM — SQLAlchemy? Peewee? Да хуй знает, подключай сам, Flask похуй.

3. Асинхронность — её нет. Хочешь async/await? Иди нахуй, это же «микро» фреймворк.

Пример кода (чтобы ты понял, насколько это убого):

Что не так?
— Нет валидации (прилетело ?id=undefined? Похуй).
— Нет асинхронности (10 запросов одновременно? Лагает).
— Нормальной документации нет (RTFM? Это же Flask, тут всё «очевидно»).

Когда Flask — это пиздец?

❌ Если твой API больше, чем «привет-мир».
❌ Если нужна встроенная безопасность (Flask скажет: «Ну сам допиши»).
❌ Если хочешь modern features (типа GraphQL или gRPC).

Вывод

Flask — это велосипед без колёс.
Хочешь быстро? Берёшь.
Хочешь scalable? Иди на FastAPI или Djangо

ЕБАШИМ КОД ЗДЕСЬ!!!

В честь 9 мая мы решили устроить мини-ивент: на карте появился один уникальный участок, на котором спрятана «звезда Победы». Кто первым найдёт и встанет на неё — получает приз.

Сделали это без новых моделей, миграций или «ивентового движка». Просто добавили одну строку в базу и использовали то, что уже работало — систему собственности тайлов и отрисовку кастомных текстур.

🧱 Что у нас уже было

Каждый участок карты может принадлежать игроку. Собственность хранится в таблице properties, с координатами x, y, ID владельца и (опционально) кастомным изображением.

Вот как мы это обрабатываем в Python (условный пример с использованием SQLAlchemy + Pillow):

tile = db.query(Property).filter_by(x=x, y=y).first() if tile: if tile.user_id == current_user.id: draw_border(img, dx, dy, color='green') else: draw_border(img, dx, dy, color='red') if tile.picture: texture_path = f"./pictures/adv/{tile.picture}" overlay_texture(img, dx, dy, texture_path)

🔹 draw_border() — функция, которая рисует обводку на изображении.
🔹 overlay_texture() — поверх накладывает PNG-текстуру на указанный тайл.

⭐ Что мы добавили для конкурса

1. Загрузили изображение
Файл star.png размером 64×64 положили туда же, где лежат остальные кастомные текстуры.

2. Добавили участок в базу
Просто внесли вручную запись в таблицу properties, где user_id равен 0 (свободный тайл), и picture = 'star.png'.

INSERT INTO properties (x, y, user_id, picture) VALUES (234, -112, 0, 'star.png');

3. Никакой дополнительной логики отрисовки не потребовалось — всё уже умело показывать кастомную текстуру на карте, если такая есть.

🏆 Как определяется победитель

На каждом шаге игрока мы проверяем: не оказался ли он на «звёздном» тайле? Если да — проверяем, не занят ли приз. Если свободен — фиксируем победу:

STAR_COORDS = (234, -112) if (player.x, player.y) == STAR_COORDS: tile = db.query(Property).filter_by(x=234, y=-112).first() if tile and tile.user_id == 0: tile.user_id = player.id db.commit() notify_winner(player)

🟢 Всё. Победитель найден, деньги уходят, лог сохраняется, сообщение в канал готовится.

⚙️ Почему это было просто

Потому что:

• У нас уже были гибкие свойства у тайлов, включая кастомные текстуры.

• Уже существовала система проверки координат и принадлежности.

• Мы сделали только одну вставку в базу, и один блок условий в обработчике движения.

• Сам конкурс получился таким: https://t.me/terry_game_official

💡 Вывод

Это отличный пример, когда достаточно гибкая внутренняя архитектура позволяет внедрять геймплейные фишки буквально за пару минут — без костылей и трудоемкости.
Один PNG, одна строка в базе, один if. Ивент — готов.

P.s. игроки до сих пор ищут клад :) Энергия не позволяет разом пройти большое расстояние на карте, требуются остановки для подзарядки ровера.

aiornot — более простой сервис, но тоже хорошо определяет. Можно быстро зарегестрироваться через аккаунт Google в отличие от первого сайта.

illuminarty — кажется менее точным, показывает некую вероятность генерации фото от ИИ. Можно тоже пробовать, также доступны проверки текстов.

В комментариях предлагаю поделиться самыми странными ИИ-фотографиями, которые были найдены на просторах интернета!

📌 Если кому интересно, то пишу про лучшие ИИ в своем авторском канале (ссылка в профиле)

💡 Зачем это читать:

Если ты когда-то хотел запустить свой продукт, но откладывал из-за «недостатка ресурсов» — это история для тебя.

Если тебе интересно, как рождаются реально полезные вещи — из боли, рутин, неудобства — тебе сюда.

Если ты хочешь понять, как мыслит команда, которая делает сервис для реальных людей, а не питчей — ты на месте.

🛠️ О чём конкретно будем рассказывать:

1. Зачем вообще всё это понадобилось
   – как идея родилась из личной рутины
   – голосовые, заметки, неуспевание фиксировать мысли
   – «хочу просто сказать и получить нормальный текст»

2. С чего было начало технической части
   – Python + библиотеки для распознавания речи
   – эксперименты с Vosk, Whisper
   – первые сломанные скрипты и первая фраза, которую система распознала

3. Почему Telegram и MVP за пару дней
   – запуск без фронта и лишней сложности
   – простой бот, отправляешь голос — получаешь текст
   – реакция друзей: «Эммм… Это ты сделал?»
   – как фиксили баги в реальном времени

4. Работа с текстом: сделать не просто транскрипт, а читаемый текст
   – как начали «чистить» речь
   – от удаления "э-э", "ну", до перестроения структуры.
   – И создания правильного форматирования с разбиением на абзацы

5. Сайт, демка, первые фидбеки
   – как собирали сайт для демонстрации
   – кто первые пользователи, как реагировали
   – какой фидбек оказался самым неожиданным

6. Что было самым сложным
   – не техническая часть
   – не бот
   – а сделать так, чтобы продукт был «невидимым», простым и реально полезным

7. Что будет дальше
   – продолжаем тестирование и доработку
   – активно собираем фидбек, чтобы сделать продукт ещё лучше
   – в ближайших статьях расскажем о новых фичах и о том, как развиваем систему дальше

1. Как пришла мысль разработки продукта?

Я по профессии специалист по компьютерным сетям и программист. Основная часть моего времени уходит на работу с кодом, но иногда хочется разобраться и в чём-то новом. Так я решил изучить тему право интеллектуальной собственности — просто для себя.

Чтение началось бодро: статьи, материалы, заметки. Но через какое-то время заметил, что информации становится слишком много. Прочитал абзац — вроде понятно. Перешёл к следующему — и тут понял, что не могу вспомнить, что было в предыдущем. Всё смешивается. Начал ловить себя на том, что читаю одно и то же несколько раз, потому что просто не удерживается в голове.

Тогда я решил записывать. Казалось бы, логично: фиксировать ключевые мысли, чтобы потом не забыть. Сразу вспомнились студенческие конспекты — быстро записать и забыть. Но когда стал делать это сейчас, уже осознанно, стало понятно, что такое способ обучение крайне не эффективный.

Во-первых, я начал писать от руки — и быстро столкнулся с тем, что потом с трудом разбираю свой почерк. Иногда вообще не могу понять, что хотел сказать. Во-вторых, редактировать такие записи практически невозможно. Ошибся — надо зачеркивать. Хочешь вставить мысль — уже негде. Всё выглядит одинаково важным, найти нужное потом тяжело.

Я решил поискать, как люди в целом ведут конспекты, чтобы делать это эффективнее. Обратился к ChatGPT — он выдал список из семи основных техник:

7 популярных методов конспектирования:

1. Метод Корнелла
   Разделение страницы на три части: ключевые слова, основные записи и краткое резюме. Это помогает структурировать информацию и облегчить повторение.

2. Метод обрисовки (Outline)
   Классическая иерархия: заголовки и подпункты, удобен для логической структуры.

3. Картирование (Mind Map)
   Основная тема в центре, от неё расходятся подтемы, помогает визуализировать связи.

4. Метод боксов (Boxing Method)
   Информация делится на блоки, каждый с одной темой, что ускоряет поиск.

5. Метод предложений (Sentence Method)
   Короткие предложения без структуры, удобно для быстрого фиксирования информации.

6. Метод таблиц
   Информация в виде таблицы с терминами, определениями, примерами и комментариями, удобно для сравнений.

7. Цифровой метод (Zettelkasten)
   Каждая мысль — отдельная карточка, между ними устанавливаются связи, идеален для долгосрочной базы знаний.

Каждый метод интересен по-своему, но все они требуют усилий: остановиться, переосмыслить, оформить. Иногда на это уходит больше времени, чем на само чтение — особенно если хочется не просто написать, а понять и потом использовать.

Я понял, что в моём ритме это не работает. Нужно было что-то быстрее и проще — тогда я начал экспериментировать.

Я заметил, что лучше всего усваиваю материал, когда пересказываю его. Даже не кому-то, а самому себе. Это помогает закрепить смысл в голове. Так родилась идея проговаривать ключевые мысли вслух.

Я стал читать абзац, а затем кратко пересказывать его на своём языке — без заучивания, просто чтобы проверить, понял ли я суть. В этот момент включал запись на телефоне. Получались короткие голосовые заметки по 20–30 секунд.

Позже я прослушивал их или переводил в текст с помощью распознавания речи. Это оказалось неожиданно удобно: голосовые фрагменты не перегружены деталями, в них остаётся главное — и это мои собственные формулировки.

Так я пришёл к формату, который действительно сработал: понятный пересказ — в аудио. Без лишней структуры и ручной писанины. А при необходимости — всё можно превратить в текст, структурировать, сохранить или передать системе, которая поможет с анализом.

Этот подход оказался значительно эффективнее привычных заметок. Я больше не пытался записать всё подряд — только то, что действительно понял. Это экономило время и помогало лучше усваивать материал.

Со временем появилась потребность автоматизировать процесс — и тогда я решил сделать веб-сервис, который бы помог сохранять и обрабатывать голосовые заметки. Для быстрого запуска я сначала настроил сохранение записей в Telegram, как самый простой и доступный способ. Подробно о реализации, сложностях и технических деталях расскажу чуть ниже.

Главное, что я понял — самый простой способ иногда оказывается самым эффективным. Важно просто найти тот формат, который подходит именно тебе.

2. С чего было начало технической части

Всё началось с идеи, которую я придумал в голове, и с опросов среди друзей, чтобы понять, кому этот продукт может быть полезен. Я быстро понял, что идея голосовых заметок и их автоматического преобразования в текст могла бы быть полезной в разных сферах: от образования и бизнеса до повседневных задач. Это стало основой для следующего шага.

Затем я начал изучать основные фреймворки для работы с распознаванием речи. В первую очередь обратил внимание на Python и библиотеки для распознавания голоса, такие как Vosk и Whisper, а также на коммерческие решения от крупных компаний, таких как Яндекс. Это дало мне представление о том, что доступно в плане технологий.

Мой первоначальный план был прост: я хотел превратить голос в текст, затем обработать текст с помощью алгоритмов для выделения ключевых слов и идей, а затем передать это пользователю через веб-интерфейс. Я выбрал Django для бекенда, так как он казался идеальным выбором для быстрого старта.

Приблизительный макет проекта Визуал

Я начал с экспериментов с различными фреймворками, включая Vosk и Whisper. Решение использовать локальные нейросети для распознавания голоса оказалось одним из наиболее подходящих вариантов, так как оно позволило работать без зависимости от облачных сервисов. Однако, после нескольких тестов и установки моделей для распознавания, я понял, что интеграция будет сложнее, чем я ожидал.

Вариант тестов английской модели (легкие быстрые модели для экспериментов)

Далее я провел оценку времени, которое займет реализация всего проекта: от разработки фронтенда и бекенда до интеграции голосового распознавания и создания пользовательского интерфейса. Примерные расчёты показали, что на весь процесс может уйти от 3 до 6 месяцев.

Рассчитав, что времени на реализацию будет достаточно, я решил сосредоточиться на тестировании технологии и на том, как она работает в реальных условиях. И в какой-то момент, уже наблюдая за развитием технологий в этом сегменте, я увидел, что те компании, о которых я думал, уже сделали то, что я собирался только начать.

3. Почему Telegram и MVP за пару дней QuadratusAI

После серии тестов с распознаванием речи на базе Vosk и Whisper, а также после анализа конкурентов, стало ясно: времени на полноценную реализацию проекта — с фронтендом, бэкендом, пользовательским интерфейсом и всей обвязкой — нет. Разработка сайта с названием QuadratusAI, его подключение к распознаванию и создание визуального интерфейса могла бы занять месяцы. Это был бы хороший следующий шаг после получения обратной связи, но не первоочередной.

Я понял, что нужно запускаться максимально быстро, без лишних слоёв сложности. Так родилась идея Telegram-бота — простого, понятного и доступного для всех моих знакомых. Никакого веб-интерфейса, никаких регистраций — только Telegram, только голос и текст.

Я сел в выходные и полностью сосредоточился на создании минимального жизнеспособного продукта (MVP). На тот момент у меня не было опыта написания ботов для Telegram, и весь код оказался в одном файле — громоздком и запутанном. Я не до конца понимал, как правильно организовать взаимодействие с Telegram API, как обрабатывать разные события и команды. Несмотря на это, базовая логика работала: ты отправляешь голосовое сообщение — получаешь текст в ответ.

Первые пользователи, в основном друзья, были удивлены:
«Эммм… Это ты сделал?» — такой была типичная реакция.
Параллельно с этим шла "боевой режим" — баги и ошибки устранялись прямо во время использования. Например, где-то не обрабатывались ошибки при скачивании файла, где-то Telegram возвращал неожиданный формат. Всё это приходилось чинить на лету.

Позже я начал добавлять функциональность — например, подключил облачную текстовую нейросеть, чтобы дополнительно очищать распознанный текст, убирать артефакты речи, структурировать его. Следующим шагом стало выделение ключевых слов и добавление эмодзи, чтобы текст выглядел более живо и дружелюбно в формате Telegram-сообщений.

Также в планах появилось ещё множество идей: распознавание спикеров, интеллектуальная фильтрация, интеграция с внешними сервисами. Но запуск через Telegram дал главное — возможность быстро проверить гипотезу, получить реальные отклики и продолжать развивать идею без длительных задержек на подготовку.

4. Работа с текстом: сделать не просто транскрипт, а читаемый текст

Распознавать речь — это только половина задачи. Вторая, не менее важная часть — превратить сырую транскрипцию в читабельный, структурированный текст, пригодный для восприятия.

На этом этапе началась работа с «очисткой» речи: удаление слов-паразитов, таких как «э-э», «ну», «короче», избавление от лишних пауз, повторов и артефактов устной речи. Одной только транскрипции было недостаточно — нужна была перестройка структуры фраз, чтобы текст был логически связанным и не терял смысла.

Все эти задачи решались через разные промты и тесты — постоянно пробовались новые интерпретации, варианты запросов к языковой модели. Цель была одна: оставить суть, вычистив шум. И шёл поиск оптимального баланса: чтобы и смысл сохранялся, и текст становился ближе к «человеческому» письму — со склонениями, правильным порядком слов и логикой изложения.

5. Сайт, демка, первые фидбеки

После создания рабочего Telegram-бота появилась идея подготовить демонстрационный сайт QuadratusAI.

Цель — презентовать проект, собрать первые отзывы и протестировать реакцию аудитории. Также это был шаг в сторону будущего полноценного веб-интерфейса.

Пример с использованием DeepSeek

Генерация сайта с помощью нейросетей

Для ускорения процесса разработки было решено использовать нейросети и ChatGPT.
План состоял в следующем: описать идею, получить сгенерированный HTML/CSS/JS-код и как можно быстрее развернуть результат.

Однако на практике генерация сайта оказалась далекой от идеала. В ответах модели были ошибки, неполные блоки, либо слишком сложная структура.
Была предпринята попытка использовать полный стек генерации, включая React + TypeScript, но пришлось дорабатывать код вручную, местами редактируя результат через Cursor (IDE), а местами просто «допиливая» вручную по частям.

Вместо задуманного чистого HTML + CSS + JS получилось решение на React + TypeScript + CSS, так как только в такой связке нейросеть выдавала более-менее стабильный результат.

Наполнение и оформление

После исправления основных багов началась работа по наполнению:

• Вставка и оформление скриншотов демо-бота.

• Подготовка визуальных блоков с описанием возможностей.

• Перевод описания на английский язык для международной аудитории.
  

Сайт был размещён на бесплатном хостинге для сбора первых фидбеков.
Итоговая сборка и отладка заняли примерно неделю — иронично, но, как потом показалось, было бы быстрее написать всё с нуля вручную. Тем не менее, опыт стал важным шагом в проверке инструментов и подходов.

6. Что было самым сложным

Самым сложным в проекте оказалось не разработка, не интеграции и даже не баги. Эти проблемы решаются с помощью технологий и терпения. Настоящая сложность была в том, чтобы продукт был настолько простым, что пользователь даже не задумывался, как он работает.

Задача заключалась в создании интуитивно понятного и мгновенного взаимодействия без лишних шагов и ожидания. Чтобы пользователь не думал, куда нажимать или что ждать.

Архитектура была разделена на два компонента:

Первый — Telegram-бот. Он лёгкий и минималистичный, принимает голосовые сообщения и отправляет обратно текст. Обработка голоса не происходит на этом сервере, что делает его быстрым и простым.

Второй — сервер для обработки данных. Здесь происходит распознавание речи, очистка текста от лишних слов, структурирование и добавление эмоджи. Этот сервер выполняет все сложные операции, но скрыт от пользователя.

Такой подход позволил разделить критическую логику от пользовательского интерфейса. Это обеспечило гибкость в масштабировании и обновлениях без риска повлиять на работу фронтенда. Система может тестироваться и улучшаться без видимых изменений для пользователя.

Результат — простота использования: отправил голосовое сообщение — получил готовый текст. Без загрузок и прогресс-баров. Вся сложная логика скрыта, что делает продукт «невидимым» для пользователя.

7. Что будет дальше

Мы уже добились немалых результатов. Простой, но мощный инструмент, который когда-то казался идеей, теперь полностью работает, избавляя от множества рутинных задач. Всё, что нужно сделать, это просто сказать — и система превращает ваш голос в чистый, структурированный текст.

От разработки до тестирования — мы сосредоточились на том, чтобы пользователю не приходилось думать о том, как всё работает. Бот в Telegram работает без лишних шагов и интерфейсов. Система обрабатывает голос, очищает его от ненужных слов, выделяет ключевые моменты и возвращает результат, как если бы это была самая естественная часть общения.

Но мы не останавливаемся. Уже сейчас мы собираем фидбек и работаем над улучшением функционала. Скоро появятся дополнительные возможности, которые сделают продукт ещё проще и удобнее. Мы уверены, что эта простота и эффективность помогут вам избежать сложностей с записью мыслей и идей в любой ситуации.

Пробуйте, и вы сами увидите, как это может быть полезно в повседневной жизни. Заходите на сайт, тестируйте в боте — и почувствуйте, как это работает.

Сам бот: https://t.me/AudioFastAi_bot

Страница с проектом: https://quadratus-ai.netlify.app

Телеграмм канал: https://t.me/QuadratusAI