RiseOnly Community

Ну что я могу сказать. Это будет лучшим что когда либо было создано для спортсменов и путешественников. Кратко скажу насчет функций потому что я ОЧЕНЬ дико устал, короче: Сначала вы становитесь участником Maps, затем ищите друзей, принимаете в друзья строго по заявке (текущие друзья в соц сети не учитываются) В фоне записываются ваши графы (линии) по тому где выходите, эта информация конфиденциальна и вы можете скрыть ее ото всех либо показать всем вашим друзьям в Maps В фоне так-же когда вы заходите в приложение, показываются все фотки что вы нафоткали (спокойно, эта информация происходит локально без отправки на сервер, как черновик) вы выбираете нужные фотографии что будут отправлены в медиасетку (которые тоже были созданы как черновики пока вы гуляли и делали фотки в разных местах) и только выбранное вами отправляется на сервер как ваша память о путешествиях, остальное из черновиков вы можете либо оставить на устройстве, либо очистить. (видео принимаются <1 мин бтв) Медиасетки создаются с промежутком в расстоянии 25 метров друг с другом, тоесть если будет сделана фотка и рядом в расстоянии 25 метров будет настоящая медиасетка или драфт медиасетке, то фотка будет причислена к ней. Чем больше вы ходите по одному и то-му же месту, тем сильнее меняется ее «температура»: голубой -> синий -> зеленый -> желтый -> оранжевый -> красный, и остывает оно по умолчанию полностью от красного до голубого за 7 дней. Все данные по быстроте смены температуры и ее остыванию, можно кастомизировать под себя, под свой темп. Графы можно просматривать по разным промежуткам времеги, от 1 дня до «Всё время» Медиа сетку так же можно создавать и по клику на вашу линию Карандашиком можно выделить например страну где вы путешествовали, вы выбираете все ваши нужные медиатеки и фотки что будут отправлены на публику, и можете создать обычную публикацию, где пользователи смогут не только посмотреть на абстрактные фотки вашей поездки в японию, но и ваши графы в вашей выделенной области, где вы побывали, какие фотки засняли и тд и тд, все что хотите показать вы (ахринительная связь с медией 🔥) тоесть это не только тупо статистика но и потенциальный контент где другие люди тоже смогут пойти путешествовать зная то, где какие красивые места, как бы, путешествуя с вами Ваш дом либо можно переназначить через настройки, либо оно автоматически назначается спустя 2-3 дня если вы долго зажнрживаетесь на одном и том же месте (что и трактуется как местожительства) Можно кидать реакции друзьям, причем можно использовать любые доступные по умолчанию эмодзи и так-же кастомные эмодзи и даже лотти анимации (просто забавная фича) Можно просматривать список друзей своих друзей и тоже добавлять их в друзья (тоже настраиваемо из настройки конфиденциальности, там можно отключить просмотр списка твоих друзей) Умное определение скорости и анимации вашего огня противоположно вашему движению, которые становятся длиннее в зависимости от вашей скорости. В будущем эти анимация будут кастомными и абсолютно разными Умное определение вашего текущего статуса: в машине, пешком, гуляет, дома, кушает, в зале и тд (статусы отмечаются эмодзи статусом) Считывание количества проведенного времени в том или ином обьекте, считывание заряда и статуса заряжаетесь вы или нет Все данные защищены, безопасность на высшем уровне, а каждую информацию о себе на картах вы можете скрыть для всех / показать только для друзей Maps / сделать исключения кому показывать, кому скрывать. Вроде всё, спасибо что прочитали пост, активно ведется исправление всех возможных багов и подготовка к продакшену ⚠️🔨🔨

Создал движок гайдов 😁🥳 Короче рассказываю проблему. Я почему то наивно думал, что в нашем уже и так очень большом приложении, все смогут спокойно разобраться как пользоваться всеми фичами, даже учитывая что в проекте оч много функционала. В итоге в закрытом бета-тесте заметил, что многие из тестеров, тупо не используются какие-то прикольные фичи, они не могут их найти и быстро сдаются, конечно не все, но всё же. Даже логика продукта показывает плохие результаты. Поэтому я решил что придется делать движок гайдов, чтобы новые аккаунты получали введения в какие либо страницы, чтобы они понимали, что можно делать в приложении, помимо базовых функционалов, при этом могли бы пропустить гайд, но если же они хотят пересмотреть его, то это можно сделать через настройки -> гайды. Эта фича оч важна в проде, потому что многие могут годами пользоваться чем-то не осознавая что были какие то фичи, даже я, пользуюсь телеграмом где то 5 лет, во время ресерча функционала телеграма/инстаграма/дискорда, замечал какие-то не особо заметные но прикольные фичи, на которых я не мог выйти. Эта система поможет новичкам разобраться в приложении, без скучных инструкций статей и тд 🤯 Красная панда просто ведет пользователя по настоящим экранам и показывает что нажать. Она работает очччееень умно. Гайд ничего не нажимает за пользователя, только подсвечивает нужную кнопку и ждет действий, ждет сам факт подтверждения какого либо действия. Всё происходит на реальных экранах, реальных щитах и меню, никаких нарисованных копий. Подменяются только данные. Например обьект который ты создаешь в гайде, никуда не уходит, все данные например чатов выдуманные но при этом могут спокойно идти вместе с реальными данными. После завершения гайда все страницы и обьекты пропадают, и пользователь возвращается на то же место откуда и начинался гайд Подсветка живая, едет за кнопкой при скролле и прячется когда сверху открывается щит. Есть песочница со стеной, тоесть что бы ты ни нажал внутри гайди, на сервер ничего не улетит И самое КЛАССНОЕ что сами гайды это не код. Они тупо лежат на сервере и редактируются в админке, так что новый гайд для любого экрана появляется без релиза, например если я захочу рассказать про сторис или какой-то другой функционал, то я просто добавляю пару якорей и пишу шаги Оч интересная и классная система получилась 😳👍

с чего я начинал) https://t.me/nicsfrontend/490

Идет бета тест, исправляются последние баги перед выходом в прод (На первом скрине можете заметить голосовые каналы ;))

desktop - rust gpui одна кодовая база для макос, линукса и винды оч удобно и без костылей, рекомендую

Бета тест идет полным ходом, благодаря тестерам понял приоритеты и осознал насколько приложение сейчас находится в проблеме клиенте. По хорошим новостям что бэкенд работает очень достойно, выдерживает очень много даже на стейджинг сервере, вообще не чувствуя никаких спайков и нагрузки, как будто бы тестеров и не запускал вообще По плохим это то что в приложении сейчас очень большие проблемы оптимизации которые очень трудно решить на поверхности, поэтому сейчас я принимаю решение делать движок и архитектуру очень похожую на телеграм, отказываясь от своей архитектуры и стека под капотом

Открыт набор в закрытый бета тест IOS приложения Условия: Условий нет, можно постить, общаться, трогать, пытаться найти уязвимости на сервере, кнопки разные тыкать и в нашей закрытой беседе тестеров обсуждать мобильное приложение, подкидывать идеи ну или же жаловаться на дизайн с функционалом :)) Пожалуйста напишите в лс @nics51, вышлю небольшую анкету и выберем подходящих Сразу скажу что у вас должен быть iPhone чтобы участвовать в закрытой бете

В ближайший месяц будет закрытый бета тест, затем открытая бета по ссылке с лимитом скачиваний и разными контент мейкерами :) 😊😐

Всё это было свайбкожено за пару часов… История: Была проблема. Моя конечная цель это выйти в закрытую бету этим летом, а потом и в релиз если получится. Я понял, что у меня афигеть как много задач, даже не как по обьему, а по количеству, и следить за всем, просто анреал. Поэтому возникла идея, попросить ИИ составить мне приблизительный список задач по проекту Вначале, я отметил свои планы, большие задачи типо цели за неделю закончить то, за неделю это и тд по соц сети. оно посмотрело весь мой код абсолютно все фичи и составила детальные 150+ файлов .txt с грамотными тудушками и даже подзадачами. я не хотел просто ебашить и вручную файлы все менять, следить за всеми 150 задачами, а что если бы я выполнил какую то задачу сам того не подозревая? в итоге она стояла бы как невыполненная оч долгое время, сама мысль об этом бесит, ведь ты не можешь точно следить за своим прогрессом по проекту. в итоге я сказал composer 2.5 сделать амбициозный проект, сначала просто сказал визуализировать задачи и показывать их в index.html локально парсить мои файлы и показывать грамотно их. дальше сказал добавить теги, возможно редактировать, удалять и создавать таски. создавать свои теги, куча фильтров и другого разного функционала. даже добавил визуализацию через канвасы и статистику работы, + прогнозы по тому, мой текущий темп приведет ли к успеху по завершению всех тасков в дедлайны или нет? в итоге пошли огромные идеи, о том чтобы еще и подключить cursor sdk чтобы без моего ведома в определенное время, или вручную через кнопку, прогонять ИИшку, чтобы она проверяла каждое место которое мы затронули, проверяла и отмечала сама автоматически все задачи, на «Готово» «Нуждается в правках» «Имеет ошибки» и тд и тд. Для этого пришлось делать свой трекер файлов, трекать свои changes, а после ревью от ИИ, удалять историю changes чтобы трекать по новой. + препромпт чтобы на всякий случай уточнять что именно ты изменил если не лень (экономит токены) Ну и куча других мелких удобств Конечно же чтобы все работало в фоновом режиме, нужно приложение, ведь вебсайт так не может. Поэтому я сказал ИИ, взять и переписать сайт на таури с использованием html js и rust. После этого реализовал все фичи которые хотел, было оч трудно и было куча багов, но в итоге всё работает. В результате я получил своего ИИ Ассистента, Проджект менеджера, и технического аналитика, всё в одном. Результат просто невероятный. Теперь я могу просто выполнять задачи по своему проекту, ИИ будет запускать ревью каждый день и отмечать то что я сделал за сегодня, помечать все задачи по разным правильным статусом, а я время от времени буду поглядывать на его ревью, на его решения, и кайфовать, смотря на реальную статистику по прогрессу в социальной сети по задачам и срокам. Данный проект вообще сумбурный, возник просто так, просто случайно. Мой поток фантазий, после какой либо фичи не перестал прекращаться, в итоге это привело к такой афигенной локальной программке. Самое крутое в том, что это экспериментальный проект, локальный и никогда в проде, либо где-то еще, никогда не будет использован. Поэтому я мог без совести, промптить и «вайбкодить», ведь здесь реально, важен только результат, и всё равно, получится или нет, всё равно на дизайн и на качество кода. Тратить на это время без ИИ, было бы абсолютной бессмыслицей и даже безумием. Именно поэтому даже если бы получился кринжовый дизайн, или кринжовая архитектура (она там ужаснейшая кстати, но мне абсолютно плевать ведь это локальная прога для моего удобства по трекам тасков) если основные фичи работают, то можно спокойно считать проект «завершенным» для себя афигеть крч 😊😐😐😐

"Я переписал свое мобильное приложение с React Native на Swift за пару дней, и вот к чему это привело." Скоро

================ Комментарии от меня: ML микросервис и система рекомендаций в целом, это самая важная и сложная штука в соц сетях. Потому что это не только модель, а инженерка данных. Если события приходят криво, то любая формула будет выдавать говно. А важно это потому, что с грамотной системой реков, остается вовлеченность пользователей Контракт событий и разделение сервисов дали реально заметный апгрейд, и если ingestion сломан, то никакой ml не спасёт ================ Какие фичи на очереди: 1. Перевести текущие рекомендации полностью на новый семантический пайплайн 2. Дальше усилить сигналы по событиям уже поверх similarity и дальше в ранжировании 3. Сделать обновление индекса и переэмбеддинг без простоя 4. Дожать интеграцию под Rust tch-rs так чтобы ML обучение и переэмбеддинг шло параллельно с продом Всем удачи!

День 618 | Переписывание ML микросервиса рекомендаций Хай всем, небольшой быстрый пост о переписывания ML микросервиса который был переписан полмесяца назад. Сразу к делу. ================ Backend: --------- Переписал ML сервис рекомендаций с Python на Rust, но главный апгрейд был не в языке, а в нормализации событий и переходе на event-driven пайплайн. Качество выросло не из-за модели, а из-за данных. Сначала был ml-service на питоне, его делал как простой сервис для embeddings и поиска похожих постов И в нем схема была такая: SentenceTransformer делает embedding FAISS IndexFlatIP в памяти процесса ищет похожие Redis кэширует эмбеддинги по hash текста gRPC методы были GetEmbedding и GetSimilarPosts Ну как я и говорил всегда, что это был прототипный микросервис рекомендаций, ничего серьезного, и я всегда знал что когда нибудь перепишу его. Там была главная проблема Качество и стабильность упирались не в модель, а в то как это жило в рантайме. FAISS индекс жил только в памяти воркера, и при рестарте его надо было снова накачивать. Индекс пополнялся только когда кто то дергал GetEmbedding с post_id, а это не всегда совпадает с тем когда пост реально становится доступным, а события и поведение юзера не были приведены к одному стабильному формату, поэтому дальше ранжирование и апдейты начинали плясать от того что успело обновиться Работало, но по ощущениям это было хрупко --------- Потом я переписал это на Rust, tch-rs направление И теперь это нам дает большие плюсы, потому что: 1. Данные приходят через один стабильный контур событий 2. Апдейты эмбеддингов и состояние считаются предсказуемо, а не по приходу каких то gRPC вызовов алгоритм меньше зависит от того, живет ли индекс в памяти прямо сейчас 3. дедупликация событий и нормальная инвалидизация кэшей убирают часть шума и дерготню 4. Поддержка cargo workspace, и свои утилиты на расте Сейчас Rust ml-service отвечает за embeddings и кандидатов, а логика апдейтов синхронизируется с событиями получается нормальная связка, а не набор разрозненных кусочков Чтобы это реально стало похожим на инстаграм систему рекомендаций, надо делать не один костыль, а правильную двухэтапку Этап 1 генерация кандидатов: берем кандидатов topK по semantic similarity, то есть чем ближе по смыслу текст поста к тому что юзер уже показывал интерес, тем выше candidate. Это делает Rust слой, он отдает similarity_score и посты Этап 2 ранжирование кандидатов: дальше нужен нормальный rerank, который сочетает 1) семантику base_sim 2) силу вовлечения engagement 3) свежесть recency 4) маленький персональный boost если юзер уже лайкал По формуле это прям как классическая Instagram логика base_sim = similarity_score engagement_raw = likes + 0.7*favorites + 0.4*comments + 0.05*views engagement_score = ln(1 + engagement_raw) age_hours = age_ms / 3600000 recency_score = exp(-age_hours / 48) personal_boost = 1 если is_liked_by_user иначе 0 final_score = 0.6*base_sim + 0.2*engagement_score + 0.15*recency_score + 0.05*personal_boost Если так делать, то получается кандидаты уже семантически релевантные и дальше ранжирование показывает то что реально цепляет людей и не умирает через день --------- И параллельно я сделал event-collector-service Потому что если ingestion грязный, то ML потом можно хоть сколько переписать, качество все равно будет плясать event-collector-service принимает events.ingest, валидирует JSON, вытаскивает event_type, требует user_id, ставит timestamp если его нет и добавляет collected_at_ms, потом он батчит вставку в Postgres и публикует enriched события в analytics.events по типу события В сухом остатке ML воркеры получают один и тот же формат EnrichedEvent и не ловят мусор в рантайме Алгоритмы начинают работать как инженерная система, а не как гадание