Разработка AI-плагина для Chrome: Детектор токсичных сообщений в реальном времени

Автоматическое саммари по записи стрима: - Можно создать Chrome Extension для анализа текста на токсичность в реальном времени, используя локальные AI-модели для самоконтроля. - AI-ассистенты, такие как Cursor, позволяют быстро сгенерировать основу Chrome Extension и ускорить процесс разработки и отладки. - Для работы с AI без отправки данных в облако подходят локальные серверы, например, Ollama или LM Studio, которые совместимы с OpenAI API. - Использование 'structured output' в запросах к AI-модели — ключ к получению надежного JSON ответа, необходимого для работы плагина. - Финальный вид подсветки токсичного сообщения можно настроить с помощью CSS, используя Box Shadow и HDR-цвета для заметного эффекта на совместимых дисплеях. Чат вайбкодеров: https://t.me/+Fy4565yTVW83ZmIy Twitch: https://www.twitch.tv/pfrankov VK Видео: https://vkvideo.ru/@5pfrankov/lives Донаты: https://www.donationalerts.com/r/pfrankov О стримере: https://github.com/pfrankov TG-канал "Нейрон очка": https://t.me/neuronochka Музыка на фоне: https://www.youtube.com/watch?v=kn95mnqdv_M 00:00 — Введение: Идея AI-плагина для самоконтроля 02:52 — Зачем это нужно? Проблема непреднамеренной токсичности 03:23 — Концепция: Как будет работать подсветка сообщений 06:39 — Начало разработки: Поиск аналогов и создание проекта 10:33 — Вайбкодинг: Пишем код расширения с помощью AI (Cursor) 14:09 — Техническое задание для AI: Логика работы плагина 26:30 — Первая сборка: Установка и настройка расширения в Chrome 31:39 — Отладка: Поиск и исправление ошибок в коде и запросах 55:49 — Проблема со structured output: Исправляем запрос к AI 01:05:00 — Решение проблемы с сервером: Переход на LM Studio 01:07:27 — Успех! Первое срабатывание детектора токсичности 01:28:20 — Улучшение визуала: Создаем эффектную подсветку 01:50:00 — Финальная демонстрация и тестирование плагина 01:52:45 — Итоги и планы на будущее