JavaRush
AI Academy
new
Акція
Університет
Java FullStack
Python FullStack
AI Native Developer
new
Навчання
Курси
Задачі
Опитування
Ігри
Допомога
Графік стусанів
Стажування
Спільнота
Користувачі
Форум
Чат
Статті
Історії успіху
Дії
Відгуки
Передплати
Світла тема

Лекції

  • Відгуки
  • Про нас
  • CS50
Почати
Почати навчання
Почати навчання
  • Моє навчання
  • Курси
  • Університет
  • Карта квестів
  • Лекції
  • Як GPT вирішує, коли викликати інструмент: модель tool-call та роль описів

    ChatGPT Apps
    4 рівень, 0 лекція
    У цій лекції розберемо «мозок» застосунків ChatGPT: як модель обирає між звичайною текстовою відповіддю та викликом інструмента ( tool-call), що саме вона бачить (system prompt, список tools, історію діалогу), чому критично важливі name/ description/ inputSchema, як виглядає виклик на рівні API ( tool_calls, finish_reason) і як дозволи/анотації ( readOnly, destructive) впливають на поведінку моделі та UX.
    Відкрита
  • Опис інструментів: JSON Schema, типізація, анотації

    ChatGPT Apps
    4 рівень, 1 лекція
    У цій лекції ви розберетеся, як описувати інструменти в MCP і ChatGPT Apps за допомогою JSON Schema: як влаштований inputSchema, чому це частина підказки (prompt) для моделі, як правильно писати description, коли використовувати enum та обмеження ( minItems, format). Далі ви зберете «єдине джерело істини» на TypeScript через Zod + zod-to-json-schema, розберете типові проблеми з полями optional і побачите роль _meta/анотацій (наприклад, readOnlyHint, destructiveHint, openai/outputTemplate) для UX і безпеки.
    Відкрита
  • Серверна реалізація інструментів: від виклику до відповіді

    ChatGPT Apps
    4 рівень, 2 лекція
    Розгляньмо серверний шлях виклику інструментів в екосистемі Apps SDK + MCP. Поговоримо про те, як ChatGPT викликає інструмент через JSON-RPC; де в Next.js‑шаблоні розташований MCP-сервер ( app/mcp/route.ts); як проєктувати inputSchema і повертати результат через content та structuredContent; як привʼязати UI через _meta і openai/outputTemplate. Також розберемо, як організувати валідацію, авторизацію, інтеграцію із зовнішніми API, логування й обробку помилок.
    Відкрита
  • Обробка результатів інструмента у віджеті: ToolOutput → UI

    ChatGPT Apps
    4 рівень, 3 лекція
    Розглянемо повний шлях даних: від серверного інструмента до React‑інтерфейсу в ChatGPT Apps. Ви побачите, як ToolOutput потрапляє у віджет через Apps SDK; чим відрізняються structuredContent, content і _meta; як безпечно читати toolOutput через хуки ( useWidgetProps) замість прямого доступу до window; а також як будувати UI‑стани (loading/empty/error) навколо результату виклику інструмента.
    Відкрита
  • Помилки, ідемпотентність і дизайн «безпечних» інструментів

    ChatGPT Apps
    4 рівень, 4 лекція
    У цій лекції розберемося, чому в застосунках ChatGPT той самий інструмент може викликатися повторно (повторні спроби, Regenerate, мережеві збої), як проєктувати ідемпотентні операції через idempotency_key, як повертати помилки так, щоб їх однаково розуміли і модель, і UI ( ok/ error, code, retryable), а також як безпечно налаштовувати віджет через text/html+skybridge і _meta (CSP, домен, візуальні прапорці).
    Відкрита
Навчання
  • Курси програмування
  • Реєстрація
  • Курс Java
  • Допомога із задачами
  • Ціни
Спільнота
  • Користувачі
  • Статті
  • Форум
  • Чат
  • Історії успіху
  • Дії
Компанія
  • Про нас
  • Контакти
  • Відгуки
  • FAQ
  • Підтримка
JavaRush JavaRush — це інтерактивний онлайн-курс вивчення Java-програмування з нуля. Він містить 1200 практичних задач із перевіркою розв'язання одним клацанням, необхідний мінімум знань із теоретичних основ Java, а ще мотивувальні «фішки», які допоможуть пройти курс до кінця: ігри, опитування, цікаві проєкти й статті про ефективне навчання та кар'єру Java‑девелопера.
Підписуйтесь
Мова інтерфейсу
Русский English
Українська
Програмістами не народжуються © 2026 JavaRush
MastercardVisa
Програмістами не народжуються © 2026 JavaRush