Эта статья совсем небольшая. Когда работаешь с широким спектром решений в проекте, то технологический стек может охватывать разные аспекты и языки. В голове все держать практически невозможно (говорю про себя). Можно спрашивать ИИ, прояснить тот или иной технический момент или сразу написать листинг. Но иногда достаточно шпаргалки (cheatsheet) в одном месте. В последнее время я начал писать документацию по своим решениям, т.к. количество и подходы реализации в виде кода стали сложными и объемными. А писать начал используя разметку markdown (.MD). Написать можно документ, но за его визуализацию отвечают функции рендеринга в HTML, когда документ приятно читать. И вот, иногда работая в Jupyter среде бывает полезно подсматривать кое-что по Python. 

Недавно столкнулся с вполне ясной и скорее всего распространённой задачей когда необходимо создать имя файла из набора переменных и последняя часть должна включать в себя имя компании. Т.к. файл в процессе кочует по серверам и его конечная точка для пользователя - это хранилище S3, то решено было максимально позаботиться о 2-х моментах: в имени файла не должно быть пробелов, имя файла состоит строго из латинских символов, хоть S3 (если разработан на правильных стандартах) и поддерживает Unicode. 

Для начала, "встройка" - это встраиваемое приложение и в Битрикс24 CRM API есть возможность встроить приложение. Это может быть хук, а может быть прямой вызов php-срипта. В моем случае мне пришлось написать свое приложение, разместив его на своем хостинге и позволить вызвать его через меню карточки одной из сущностей (сделка, лид, компания или контакт). Т.к. работаю я с облачной версией, то приходится мириться с разными видами ограничений. И вот при вызове такого приложения из карточки в режиме слайдера загрузится визуализация вашего скрипта, а визуальная часть iframe-а по высоте мала настолько, что придется скролить, а сроллбар есть еще у основного окна приложения - уже 2 скролла. Решим эту проблему.

Современная разработка и исследование в области искусственного интеллекта всё чаще требуют взаимодействия с облачными API ведущих поставщиков ИИ-моделей. Работа с такими API позволяет быстро интегрировать мощные алгоритмы обработки естественного языка, компьютерного зрения и других технологий без необходимости самостоятельно обучать сложные модели. В этой задаче актуально создание удобных инструментов для отправки запросов к ИИ-сервисам и получения развернутых, легко интерпретируемых результатов.