Пишем платформу для голосования на JavaScript: Клиент и Сервер с Нуля

Автоматическое саммари по записи стрима: - Для создания простой системы голосования со ставками можно использовать модель перераспределения пула проигравших ставок среди победителей пропорционально их вкладам. - Использование Low-code платформ типа Baserow или NocoDB в качестве бэкенда может значительно ускорить разработку простого CRUD-приложения, предоставляя готовую базу данных и API. - Качество кода, генерируемого ИИ-ассистентом, напрямую зависит от детализации промпта. Важно описать архитектуру, модели данных, стек технологий и требования к стилю кода. - Для внутренних инструментов можно реализовать простую и безопасную аутентификацию с помощью персональных токенов, которые генерируются заранее и выдаются пользователям вручную. - При создании full-stack JavaScript приложения с нуля важно правильно настроить структуру проекта, инициализировать npm, сконфигурировать .gitignore и определить взаимодействие между клиентом и сервером. - Использование ИИ-ассистентов позволяет быстро сгенерировать каркас full-stack приложения, включая клиент на React, сервер на Node.js и даже базовые юнит-тесты. Чат вайбкодеров: https://t.me/+Fy4565yTVW83ZmIy Twitch: https://www.twitch.tv/pfrankov VK Видео: https://vkvideo.ru/@5pfrankov/lives Донаты: https://www.donationalerts.com/r/pfrankov О стримере: https://github.com/pfrankov TG-канал "Нейрон очка": https://t.me/neuronochka 00:00 — Вступление и технические настройки 04:22 — Постановка задачи: разработка системы для голосования 05:54 — Выбор названия для проекта и создание репозитория 12:50 — Инициализация Node.js проекта 17:38 — Формулирование основных требований к приложению 20:30 — Обсуждение математической модели и принципов работы ставок 30:29 — Начало написания детального промпта для ИИ-ассистента 37:40 — Ключевая механика: перераспределение денег проигравших 47:23 — Определение технологического стека: Frontend и Backend 50:50 — Выбор базы данных: Baserow или NocoDB 53:13 — Проектирование аутентификации через персональные токены 01:10:03 — Финальные требования к качеству кода и юнит-тестам 01:12:34 — Запуск генерации всего проекта с помощью ИИ 01:28:45 — Анализ сгенерированного кода и первая попытка запуска 01:31:20 — Локальный запуск приложения и разбор первой ошибки 01:33:26 — Подведение итогов и планы на следующий стрим