Привет! В одной из прошлых статей мы рассказывали о создании клиентской части навыков для виртуальных ассистентов на веб-технологиях и обещали вернуться с обзором создания сценарной части на NodeJS. Торжественно сдерживаем своё обещание!
Недавно мы выложили в открытый доступ фреймворк SaluteJS. Он позволяет создавать сценарии для виртуальных ассистентов Салют, используя стандартные методы JavaScript. Поскольку взаимодействие с NLP-платформой реализовано по http, мы подумали, что было бы круто писать сценарии примерно так же, как мы пишем обычные веб-сервисы, используя NodeJS. Вы можете интегрировать SaluteJS с любыми фреймворками вроде next.js, express, hapi или koa. Интеграция выполняется посредством middleware, где вы можете выражать обработку команд ассистента и голосовых команд пользователя, которые приходят в виде обычного http-запроса. Ниже покажу на конкретном примере, как это работает.
Недавно Cбер запустил Салют — семейство виртуальных ассистентов, которые работают на разных платформах. Мы в SberDevices, кроме самого ассистента, занимаемся разработкой инструментов, которые позволяют любому разработчику удобно создавать навыки, которые называются смартапы. Кроме общеизвестных диалоговых сценариев в формате чата — ChatApp, можно создавать смартапы в формате веб-приложения на любых известных веб-технологиях — Canvas App. О том, как создать простейший смартап такого типа на JS, и пойдет сегодня речь.
Перед вами история интегрирования БЭМ-методологии в React-вселенную. Материал, который вы прочитаете, построен на опыте разработчиков Яндекса, развивающих самый масштабный и нагруженный сервис в России — Яндекс.Поиск. Мы никогда раньше не рассказывали настолько подробно и глубоко о том, почему делали так, а не иначе, что нами двигало и чего мы действительно хотели. Внешнему человеку доставались сухие релизы и обзоры на конференциях. Лишь в кулуарах можно было услышать нечто подобное. Я как соавтор негодовал из-за скудности информации снаружи каждый раз, когда рассказывал о новых версиях библиотек. Но в этот раз мы поделимся всеми подробностями.
Все слышали о методологии БЭМ. CSS-селекторы с подчёркиваниями. Компонентный подход, о котором говорят, имея в виду способ написания CSS-селекторов. Но про CSS в статье не будет ни слова. Только JS, только хардкор!
Буквально на днях к нам приходили наши друзья из «Яндекса» и рассказывали о том, как и зачем они в разработке используют OpenSource проекты. О том как они развивают БЭМ методологию, как ее используют в сервисах «Яндекса» и какие инструменты пишут для всего сообщества. Было очень круто и огромное им за это спасибо, а все подробности, материалы и что мы из этого вынесли под катом.
Я очень люблю фреймворк Ruby On Rails, он правда очень и очень крут. Он позволяет в кратчайшие сроки реализовать твои замыслы. Раньше я много писал на нем, но сегодня я front-end разработчик. Когда я узнал о методологии БЭМ, я был в полном восторге, потому что так или иначе ты сам приходишь к чему-то подобному. Хорошо, когда дзен-процесс сокращается в разы. О том, что такое БЭМ можно прочитать тут и тут. Недавно прошедший BEMup окончательно расставил все на свои места. Мне были просто необходимы инструменты для работы с БЭМ в рамках проектов на Ruby on Rails. Конкретных решений не существовало, а bem-tools не подходит по вполне понятным причинам, описанным ниже. Я решил написать bem-tools на Ruby.
