да по хорошему нужно весь PdoTools подправить
тут писали давно что хотят обновить и тишина
Думаю заняться если Василий даст добро
Будет у меня первая такая штука

Плюс тебе за старания, но почему же ты не сделал публичный репозиторий для кода? Ну в целом в SendIt тоже есть пагинация и нет jQuery)))

Конюхов жалко. Теперь за лошадями ухаживают автомобили ))

И кучеры вымерли. Пришлось срочно выводить отдельную ветвь человека — таксистов. Трудно было, но справились. И сейчас справимся. ))

Например, так:

<img src="[[!Thumb3x?
    &sourceId=`2`
    &input=`[[*TV_proba]]` 
    &options=`w=520&h=520`

    &quality=`80`
    &format=`webp`

]]">

Параметр: &sourceId=`2` — id источника файлов, которое использует ваш TV

Очень рекомендую, когда ведете разработку и меняете параметры вызова сниппета, очищайте кэш картинок, для этого я специально кнопку в админке сделал

Айтишники официально никому не нужны. Студент из США закончил обучение в престижном вузе, откликнулся на вакансии 6 тысяч раз, но не смог устроиться даже в McDonald’s. Молодые специалисты не просто не нужны компаниям.

Мне нужны молодые специалисты. Ради эксперимента попробуйте хоть кого-нибудь, ну вот хоть 1 толкового на 100к нанять на удалёнку на полный рабочий день.

Работодатели легко избавляются от айтишников, заменяя их на нейросети.

Ага, ага. Чёт еще ни одно не заменил.
Каким образом нейронка заменяет программиста — не понятно, если нейрока — просто инструмент программиста. Перфоратор заменил человека?

У меня есть компонент работающий через migxDB и несмотря на тип поля JSON в MariaDB оно всеравно экранируется

`name` longtext CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin NOT NULL DEFAULT '{}' CHECK (json_valid(`name`)),

{\"uz\":\"Abdusattarov Axmadjon Abdiraxim o\\u2018g\\u2018li\",\"ru\":\"\\u0410\\u0431\\u0434\\u0443\\u0441\\u0430\\u0442\\u0442\\u0430\\u0440\\u043e\\u0432 \\u0410\\u0445\\u043c\\u0430\\u0434\\u0436\\u043e\\u043d \\u0410\\u0431\\u0434\\u0438\\u0440\\u0430\\u0445\\u0438\\u043c \\u0443\\u0433\\u043b\\u0438\",\"en\":\"\"}

Тут как вариант написать плагин который будет сохранять MIGX поля в отдельную таблицу где будет тип данных JSON

Можно создать свою таблицу через migxdb

поскольку MIGX сохраняет данные в JSON внутрь таблицы modx_site_tmplvar_contentvalues где значение является строка видимо это невозможно, вот я сам и дал себе ответ… Тут как вариант написать плагин который будет сохранять MIGX поля в отдельную таблицу где будет тип данных JSON и уже оттуда делать выборку когда потребуется. Но может есть тут юди кто тоже занимался решнием похожей пробелмы и подскажут более лучшее решение?

Обновил два магазина, сломал два магазина. Откатил обратно

Для тех, у кого не работает limit: нужно добавлять "&limit" и в

[[!looked?
	&limit = `10`
]]

и в

[[addLooked?
	&limit = `10`
]

у меня ai в timeweb плачу только за токены и бд, самое бд ~1800 токеты например deepseeak 500k 80 деревянных, GPT 5 660, сейчас у них самая дорогая CLOUDE и GROK по 1000
конечно если безлимит токеном нужен тогда и сервак GPU в копейку влетит

Используй:

transliterator_transliterate('Any-Latin; Latin-ASCII', $tag);

www.php.net/manual/ru/transliterator.transliterate.php

Можно использовать leftJoin с таблицей modResource (или msCategory), чтобы проверить статус родителя.
Вот так примерно:

[[!msProducts?
    &element=`msProducts`
    &parents=`[[*id]]`
    &tpl=`product.tpl`
    &sortby=`id`
    &sortdir=`DESC`
    &limit=`0`
    &leftJoin=`{
        "Remains": {
          "class": "msprRemains",
          "on": "msProduct.id = Remains.product_id AND Remains.remains > 0"
        },
        "Category": {
          "class": "modResource",
          "on": "msProduct.parent = Category.id"
        }
    }`
    &groupby=`msProduct.id`
    &select=`{
        "msProduct": "*",
        "Remains": "SUM(Remains.remains) as remains"
    }`
    &where=`{
        "Remains.remains:>": "0",
        "Data.favorite":"0",
        "Category.published": 1
    }`
]]

Речь о загрузки новой информации ей в БД и она будет ее брать от туда.

Вот ещё один пример заблуждения. Модель ничего не закидывает себе в базу. Все данные попадают в контекст запроса. У контекста есть лимит. Чем больше информации ты ей закидываешь, тем меньше остается для твоего промпта и больше риск, что она забудет предыдущую информацию и начнет глючить.

Почему никто не старается задуматься на тему, что не ты первый закидываешь эту документацию в модель, но модель почему-то ничего не знает про неё? И что в результате долгого общения модель начинает забывать начало дискуссии? Разве это не наводит на мысль, что модели не умеют дообучаться? Может ответ в том, что мы начинаем отвыкать думать? )

Чтобы модель знала о нужных тебе данных сама и не нужно было постоянно её тыкать носом в них, её можно файн тьюнить (сорян за написание :)
Но с общедоступными моделям это сделать нельзя. Понятно, и в целях безопасности, и по этическим соображением, и по техническим причинам. Но есть бизнес вариант моделей (и ChatGPT, и DeepSeek и др), который позволяет дообучить модель под свои задачи. Но это недёшево. Это бизнес-предложение для компаний. А собственный прокачанный вариант можно получить с помощью опенсорсных моделей (Llama, DeepSeek и т.д.). Покупай хорошую видюху, дообучай и юзай 😉

Для написания кода с новыми методами и документациями проще всего взять в нейротоксин закинуть новые доки и она все сделает правильно. Речь о загрузки новой информации ей в БД и она будет ее брать от туда. Я на deepseek так сделал

заменят еще как) просто на прям сейчас — а чуть позже. может год или два. или три
конюхи в начале 20 го века тоже говорили что автомобили их не заменят что это лишь игрушка.

Вот пишут из за океана.
Айтишники официально никому не нужны. Студент из США закончил обучение в престижном вузе, откликнулся на вакансии 6 тысяч раз, но не смог устроиться даже в McDonald’s. Кризис на рынке труда среди студентов с техническим образованием настолько жёсткий, что любому гуманитарию найти работу проще, чем программисту.

Молодые специалисты не просто не нужны компаниям. Работодатели легко избавляются от айтишников, заменяя их на нейросети. Только в 2024 году в США было уволено больше 150 тысяч айтишников, а в этом году уволили уже почти 90 тысяч человек.

Из-за отсутствия серьёзных навыков молодые айтишники не могут никуда устроиться, компании стали значительно требовательнее, а эпоха огромных зарплат в этой сфере официально закончилась, отмечают эксперты

до нас это тоже дойдет с некоторым временным лагом

Про такую рекурсию кода я еще не думал, хотя это конечно закономерно, если по сети расходятся куски кода от ИИ.

Пользуясь случаем, как говорится, во-первых хочу поблагодарить тебя за курс по VESP). Благодаря тому, что ты не выгнал меня сразу за трешевые вопросы, я после курса понял что нужно как-то образовываться, начал учить PHP и ощутимо лучше стал ориентироваться в MODX. Хотя в моем ведении больше контекстная реклама и SEO — базовое понимание кода не помешает. ИИ кстати тоже помогает. Чаты конечно, агенты пока не для меня. Причем стараюсь все-таки не лопатить оттуда все не глядя. Тем более что далеко не все работает сразу)). Но иногда вопрос, ответ на который искал несколько дней в сети удается решить за пару часов. Использую в основном DeepSeek и думал, что он вообще лучший. Но с некоторыми вопросами помогает ChatGPT. А Qwen, который больше всего мне косячил, недавно помог быстро настроить локальный сервер под MODX в Podman на моей Fedora.

А как грузить TV?

Я тоже продукт старой школы и привык к алгоритмическому мышлению. Использование нейронки в качестве крутого поисковика освоил давно. Как и большинство работчиков. По статистике таких больше 70%.

Что касается программирования. Простые вещи мне проще сделать самому, чем тратить время на составление промпта, его последующие коррекции и ревизию полученного результата. А для большой задачи нужно подключать дополнительные резервы мозга. А переключить мышление на другое, творческое полушарие очень нелегко. Чтоб стать полноценным «водителем» и подключить нейронку в проект, пока не дошел. Во-первых, чтобы перестроить мышление нужно время. Во-вторых, нужны соответствующие знания. А они тоже требуют времени. И в-третьих, по полученным знаниям нужно прокачать навык. И даже при всём желании на всё это сложно найти свободную минутку, особенно когда завален работой на месяцы вперед.
Но владение ИИ становится обязательным навыком программирование. Для рынке труда он уже маст хэв. Поэтому не нужно откладывать его изучение, надеясь, что это скоро пройдет. Но и сразу не получится стать гуру. Как говориться, слона нужно есть по кусочкам. Поэтому начинаю с небольших задач в курсоре.

Кстати, ещё одно из распространенных заблуждений, что ИИ самообучается. Типа с каждым днем модели становятся умнее. И никто не задумывается, зачем тогда выпускаются новые версии, которые дообучают на последних данных. Как пример, ChatGPT-3.5 обучен до 30 сентября 2021 года. А популярный ChatGPT-4o — до июня 2024 года. И этот факт тоже можно положить на весы недостатков ИИ.