JavaRush
AI Academy
new
Акция
Университет
Java FullStack
Python FullStack
AI Native Developer
new
Web FullStack
Обучение
Курсы
Задачи
Опросы
Игры
Помощь
График пинков
Стажировка
Сообщество
Пользователи
Форум
Чат
Статьи
Истории успеха
Активности
Отзывы
Подписки
Светлая тема

Лекции

  • Отзывы
  • О нас
  • CS50
Начать
Начать обучение
Начать обучение
  • Мое обучение
  • Курсы
  • Университет
  • Карта квестов
  • Лекции
  • Как GPT решает вызвать инструмент: модель tool-call и роль описаний

    ChatGPT Apps
    4 уровень,0 лекция
    В этой лекции разбираем «мозг» ChatGPT Apps: как модель выбирает между обычным текстовым ответом и вызовом инструмента ( tool-call), что именно она видит (system prompt, список tools, историю диалога), почему критичны name/ description/ inputSchema, как выглядит вызов на уровне API ( tool_calls, finish_reason), и как пермишены/аннотации ( readOnly, destructive) влияют на поведение модели и UX.
    Открыта
  • Описание инструментов: JSON Schema, типизация, annotations

    ChatGPT Apps
    4 уровень,1 лекция
    В этой лекции разбираем, как описывать инструменты в MCP и ChatGPT Apps через JSON Schema: как устроен inputSchema, почему это часть «промпта» для модели, как правильно писать description, когда использовать enum и ограничения ( minItems, format). Затем собираем «single source of truth» на TypeScript через Zod + zod-to-json-schema, обсуждаем проблемы optional-полей, и показываем роль _meta/annotations (например, readOnlyHint, destructiveHint, openai/outputTemplate) для UX и безопасности.
    Открыта
  • Серверная реализация инструментов: от вызова до ответа

    ChatGPT Apps
    4 уровень,2 лекция
    Разбираем серверный путь вызова инструментов в экосистеме Apps SDK + MCP: как ChatGPT вызывает tool через JSON-RPC, где в Next.js-шаблоне живёт MCP-сервер ( app/mcp/route.ts), как проектировать inputSchema и возвращать результат через content и structuredContent, как привязать UI через _meta и openai/outputTemplate, а также как делать валидацию, авторизацию, работу с внешними API, логирование и обработку ошибок.
    Открыта
  • Обработка результатов инструмента в виджете: ToolOutput → UI

    ChatGPT Apps
    4 уровень,3 лекция
    Разбираем полный путь данных от server tool до React‑UI в ChatGPT Apps: как ToolOutput приезжает в виджет через Apps SDK, чем отличаются structuredContent, content и _meta, как безопасно читать toolOutput через хуки ( useWidgetProps) вместо прямого доступа к window, и как строить UI‑состояния (loading/empty/error) вокруг результата вызова инструмента.
    Открыта
  • Ошибки, идемпотентность и дизайн «безопасных» инструментов

    ChatGPT Apps
    4 уровень,4 лекция
    В этой лекции разбираем, почему в ChatGPT Apps один и тот же tool может вызываться повторно (ретраи, Regenerate, сетевые сбои), как проектировать идемпотентные операции через idempotency_key, как возвращать ошибки так, чтобы их одинаково понимали и модель, и UI ( ok/ error, code, retryable), а также как безопасно настраивать виджет через text/html+skybridge и _meta (CSP, домен, визуальные флаги).
    Открыта
Обучение
  • Курсы программирования
  • Регистрация
  • Курс Java
  • Помощь по задачам
  • Цены
Сообщество
  • Пользователи
  • Статьи
  • Форум
  • Чат
  • Истории успеха
  • Активности
Компания
  • О нас
  • Контакты
  • Отзывы
  • FAQ
  • Поддержка
JavaRushJavaRush — это интерактивный онлайн-курс по изучению Java-программирования c нуля. Он содержит 1200 практических задач с проверкой решения в один клик, необходимый минимум теории по основам Java и мотивирующие фишки, которые помогут пройти курс до конца: игры, опросы, интересные проекты и статьи об эффективном обучении и карьере Java‑девелопера.
Подписывайтесь
Язык интерфейса
Русский
English Українська
"Программистами не рождаются" © 2026 JavaRush
MastercardVisa
"Программистами не рождаются" © 2026 JavaRush