Effector становится все более привлекательным инструментом для изучения.
Сейчас я не вкладываю много сил в документацию, так как недавно участвовал в программном комитете Podlodka React Crew #2, а также продолжаю дописывать контент для frontend.vision и активно стараюсь не выгореть.
Количество материалов по effector растет с каждым днём, я даже не успеваю вычитывать все новые статьи, поэтому активно использую некоторые AI-технологии для создания контента.
Например, я выкачал всю документацию и статьи, разбил на кусочки и посчитал эмбеддинги, чтобы в дальнейшем крайне быстро и точно искать по содержимому. Это супер сильно помогает при написании статей.
Вообще, это подход так называемого RAG (Retrieval-augmented generation), но вместо использования полноценного инструмента я собрал свой RAG дома на коленке используя NodeJS + SQLite запуская в CLI.
По сути, собираю уникальную пачку чанков из документации последовательным поиском, а дальше либо читаю глазами результат, либо компилирую в единый ответ через LLM.
Если интересно, расскажу как это работает подробнее