Let’s make friends chatGPT 3.5 with Google issue in Telegram bot / Habr

Short description

Summarize this content to 100 words In short, the idea of ​​the following:And if before answering a question to chatGPT, give him information from the first site in the Google issue for the same request?And this is what comes out of it:To implement this idea, we need to teach our Telegram bot to connect to Google search results and get information from the first site.Here’s a function to get a Google issue without having to get a Google API KEY:import requests
import urllib
import pandas as pd
from requests_html import HTML
from requests_html import HTMLSession

def get_source(url):
“””Return the source code for the provided URL.
Args:
url (string): URL of the page to scrape.
Returns:
response (object): HTTP response object from requests_html.
“””
try:
session = HTMLSession()
response = session.get(url)
return response
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(e)

def scrape_google(query, start):
query = urllib.parse.quote_plus(query)
response = get_source(“https://www.google.ru/search?start=”+str(start)+”&q=” + query)
links = list(response.html.absolute_links)
google_domains = (‘https://www.google.’,
‘https://google.’,
‘https://webcache.googleusercontent.’,
‘http://webcache.googleusercontent.’,
‘https://policies.google.’,
‘https://support.google.’,
‘https://maps.google.’)

for url in links[:]:
if url.startswith(google_domains):
links.remove(url)
return linksAfter we get the URL of the first site from Google output, we can process the text using chatGPT 3.5 and get the answer to the user’s question.Next, we can link the processing of the text from the received site and the chatGPT 3.5 response in the Telegram bot, which will display the response to the user in the chat.This is the resulting Telegram bot code:import os
import json
from telebot import types

import requests
from urllib.parse import urlparse
from idna import encode
import urllib
import time

import scrape_google as sg

import openai

os.environ[“OPENAI_API_KEY”] = openai.api_key

import telebot
bot = telebot.TeleBot(‘XXXXXX:XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX’)

import construct_index

class Context:
LOG = {}

@bot.message_handler(content_types=[‘text’])
def start(message):

if ‘/g’ in message.text:
res = ai_search(message)
bot.send_message(message.chat.id, res)
return

def ai_search(message):
query = message.text
promt = query
links = sg.scrape_google(query, 0)
res=””
count = 0
for l in links:
print(‘Анализируем сайт:’, l, promt)
bot.send_message(message.chat.id, ‘Анализируем сайт: ‘ + l)
ai_reply = custom_promt_AI(l, promt)
if ai_reply != [] and ‘Нет ответа’ not in ai_reply[0]:
res += ai_reply[0] + f’ (Источник: {l})’ + ‘\n—\n’
if len(res.split(‘\n—\n’)) > 0:
return res
time.sleep(10)
count += 1
if count > 2:
return ‘Не удалось найти ответ’
return ‘Не удалось найти ответ’

bot.infinity_polling(timeout=10, long_polling_timeout = 5)And now let’s use the example of one request to compare the response of our bot and the response of chatGPT itself.Here is a test query: “What is an ORM and how does it work in Ruby on Rails applications?”Here is our bot’s response:/g – means the command to search Google and send the results for analysis in chatGPTORM (Object-Relational Mapping) в Ruby on Rails является инструментом, который позволяет разработчикам работать с базами данных, используя объекты и методы Ruby вместо языка SQL.

ORM в Rails работает следующим образом:

1. Создание модели: Для каждой таблицы в базе данных создается соответствующая модель в Rails.

2. Определение атрибутов: Каждая модель состоит из атрибутов, которые соответствуют столбцам в базе данных.

3. Установка связей: Если имеются связи между таблицами, они могут быть определены в модели при помощи различных методов, таких как has_many и belongs_to.

4. Создание объектов модели: Объекты модели могут быть созданы с помощью конструктора модели, который принимает хэш атрибутов и создает новую запись в базе данных.

5. Выполнение запросов: ORM позволяет выполнить запросы к базе данных, используя методы модели, такие как find, where и order.

6. Изменение объектов: Объекты модели могут быть изменены при помощи методов, таких как update или save.

7. Удаление объектов: Объекты модели могут быть удалены из базы данных с помощью метода destroy.

ORM в Rails обеспечивает более простой и интуитивно понятный способ работы с базами данных, что повышает эффективность и скорость разработки приложений.


Источник: https://coderlessons.com/articles/ruby/orm-v-ruby-vvedenie And here is the answer directly from chatGPT: ORM (Object-Relational Mapping) представляет собой программное обеспечение, которое позволяет построить связь между объектно-ориентированным языком программирования и реляционной базой данных.

В приложениях на Ruby on Rails ORM представлено в виде ActiveRecord – это один из компонентов фреймворка, который обеспечивает удобные возможности для работы с базой данных, необходимые для создания приложения.

ORM ActiveRecord предоставляет удобный способ для выполнения таких задач, как создание, чтение, обновление и удаление данных в базе данных, используя объекты Ruby. Он также позволяет создавать ассоциации между таблицами базы данных, что делает его более интуитивно понятным для разработчиков, не имеющих специализированного образования в области баз данных.

В приложениях на Ruby on Rails, связь между моделями данных и базой данных настраивается через миграции, которые создают и обновляют таблицы в базе данных. ActiveRecord также позволяет создавать сложные запросы к базе данных, используя язык SQL или его альтернативные API.

Таким образом, ORM ActiveRecord позволяет разработчикам Ruby on Rails создавать приложения, взаимодействующие с базой данных, через удобные и простые средства объектно-ориентированного программирования, сокращая время и усилия, необходимые для разработки и поддержки приложения.As we can see, the answers vary widely. The main feature of the first option is that chatGPT focuses on real information and does not fantasize about itself.Let’s see some examples of requests and responses from such a bot:/g changes to the Civil Code in 2023В гражданском кодексе, начиная с 1 марта 2023 года, появятся новые главы о недвижимости, которые должны урегулировать отношения в этой сфере. Ожидается, что эти изменения дадут возможность упорядочить рынок недвижимости, защитить права потребителей и улучшить условия для всех участников сделок. Также будут введены новые требования по договорам аренды, правам собственности на объекты недвижимости и регулированию споров в этой сфере. В целом, эти изменения позволят существенно усилить защиту прав собственности и интересов граждан в сфере недвижимости.


Источник: https://elcode.ru/service/news/obzory-zakonodatelstva-dlya-sudey/28-12-21-s-1-marta-2023-goda-v-gk-rf-poyavyatsya-n/g How to implement Google OAuth 2.0 authentication in a Python program?Для реализации аутентификации с помощью Google OAuth 2.0 в приложении на Python, вы должны выполнить следующие шаги:

1. Создайте новое учетную запись проекта на Google Developers Console.
2. В разделе “api и сервисы” выберите “Учетные данные” и нажмите кнопку “Создать учетные данные”.
3. Выберите “OAuth-клиент ID” и выберите тип приложения “Другое”.
4. Введите название приложения и нажмите кнопку “Создать”.
5. Пройдите по шагам настройки OAuth 2.0, включая настройки полномочий, добавления списка авторизованных URI-адресов и создание конфигурационного файла с секретным ключом и клиентским идентификатором.
6. Установите библиотеку Python `google-auth` и используйте ее для выполнения аутентификации в вашем приложении.

Вот простой пример кода для аутентификации с помощью Google OAuth 2.0 в вашем приложении на Python:

“`python
from google.oauth2 import service_account

# Загрузка секретного ключа в переменную credentials
credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file(
‘path/to/config.json’)

# Использование credentials для выполнения запросов к API
# …
“`

В этом примере вы должны заменить путь к файлу конфигурации вашего проекта на Google Developers Console. Также помните о необходимости настройки параметров авторизации OAuth 2.0 для вашего приложения.


Источник: https://developers.google.com/analytics/devguides/config/mgmt/v3/mgmtPython?hl=ru/g where to sit in St. Petersburg on Friday?В Санкт-Петербурге множество мест, где можно провести пятничный вечер. Ниже представлены несколько вариантов:

1. Бар “Малая Колокольная”. Уютное заведение с широким выбором коктейлей и пива, атмосферой спокойствия и комфорта.

2. Ресторан “Terrassa”. Это заведение находится на крыше здания с панорамным видом на город. Здесь можно насладиться не только вкусной едой, но и прекрасным видом на Санкт-Петербург.

3. Клуб “Мутабор”. Один из самых популярных ночных клубов в городе с оригинальным интерьером и качественной музыкой.

4. Крафтовый паб “Jaws”. Здесь можно попробовать разнообразное пиво, а также перекусить вкусными закусками.

5. “Бархаты”. Это место подходит для тех, кто любит роскошь и элегантность. Здесь представлен широкий выбор коктейлей и блюд высокой кухни.

6. Ресторан “Felix”. Это заведение с многолетней историей и знаменитым интерьером. Здесь можно насладиться вкусной едой и атмосферой старой Европы.


Источник: https://www.tourister.ru/world/europe/russia/city/saint_petersburg/tips/7418/g How to do voice recognition in Python?Для распознавания речи на Python можно использовать библиотеку SpeechRecognition, которая поддерживает несколько API распознавания речи, включая Google, Microsoft и другие.

Вот пример кода для распознавания речи с помощью библиотеки SpeechRecognition:

“`
import speech_recognition as sr

# Создаем объект Recognizer
r = sr.Recognizer()

# Открываем файл с записью речи (или используем Microphone для записи в реальном времени)
with sr.AudioFile(‘audio_file.wav’) as source:
audio_data = r.record(source)

# Используем Google Speech Recognition для распознавания текста на основе аудио
text = r.recognize_google(audio_data, language=”ru-RU”)

# Выводим результат распознавания
print(text)
“`

В этом примере мы создаем объект `Recognizer`, который позволяет нам работать с записями звука. Затем мы открываем аудио файл и записываем данные аудио в переменную `audio_data`. Затем мы используем функцию `recognize_google` для распознавания текста на основе аудио. В результате мы получаем распознанный текст.

Библиотека SpeechRecognition также поддерживает распознавание речи в реальном времени с помощью микрофона, что может быть полезно для создания приложений для голосового управления.


Источник: https://vc.ru/dev/286441-raspoznavanie-i-analiz-rechi-s-pomoshchyu-biblioteki-speech-recognition-pyaudio-i-librosa/g What is geocaching and how to start doing this type of outdoor activity?Геокэшинг – это игра на открытом воздухе, в которой участники отыскивают спрятанные на заданных координатах контейнеры, содержащие записки или жетоны, которые можно обменять на другие призы. Это интересный способ активного отдыха и занятий спортом.

Чтобы начать заниматься геокэшингом, необходимо:

1. Зарегистрироваться на сайте геокэшинга (например, на geocaching.com или geocaching.su);
2. Найти тайник с помощью координат, указанных на сайте;
3. Найти контейнер и сделать запись в его блокноте или ответить на виртуальный вопрос;
4. Обменять найденный жетон или записку на другой приз;
5. Пополнить “коллекцию” найденных тайников и получить удовольствие от активного отдыха на свежем воздухе.

Для занятий геокэшингом можно использовать смартфон или GPS-навигатор для определения координат и поиска тайников. Кроме того, можно присоединиться к группе геокэшеров и участвовать в организованных поисках и соревнованиях.

Занятия геокэшингом отлично подходят для всех, кто любит проводить время на природе и в поисках приключений. Попробуйте это увлекательное занятие и получайте удовольствие от новых открытий и знакомств!


Источник: https://geocaching.su/?pn=110 /g What are some ways to reduce the level of stress in life? Существует множество способов, которые помогают уменьшить уровень стресса в жизни, вот некоторые из них:

1. Физическая активность: регулярные занятия спортом или физическими упражнениями помогают выпустить накопившееся напряжение и снизить уровень стресса.

2. Расслабляющие практики: медитация, йога, глубокое дыхание и другие расслабляющие практики помогают снять напряжение и улучшить качество сна.

3. Питание: здоровое и сбалансированное питание может помочь снизить уровень стресса.

4. Сон: достаточное количество качественного сна (около 7-8 часов в день) помогает организму восстановиться и справиться со стрессом.

5. Планирование: планирование своего времени и задач помогает снизить уровень стресса, предотвращая перегрузку и неожиданные ситуации.

6. Техники управления стрессом: такие техники, как позитивный подход к жизни, умение принимать решения и управлять своими эмоциями, могут помочь справиться со стрессом в повседневной жизни.

7. Общение: поддержка со стороны семьи, друзей или коллег может помочь снять стресс и преодолеть трудности.


Источник: https://www.wrike.com/ru/blog/13-sposobov-bystrogo-snyatiya-stressa-na-rabochem-meste/Conclusions:Using this approach to chatGPT queries, we get fundamentally different responses. I think that in some cases it can reduce the time to search for information.What do you think about this approach to finding information?If there are questions about the implementation of the bot, write to my TG.

Let’s make friends chatGPT 3.5 with Google issue in Telegram bot / Habr

In short, the idea of ​​the following:

And if before answering a question to chatGPT, give him information from the first site in the Google issue for the same request?

And this is what comes out of it:

To implement this idea, we need to teach our Telegram bot to connect to Google search results and get information from the first site.

Here’s a function to get a Google issue without having to get a Google API KEY:

import requests
import urllib
import pandas as pd
from requests_html import HTML
from requests_html import HTMLSession

def get_source(url):
    """Return the source code for the provided URL. 
    Args: 
        url (string): URL of the page to scrape.
    Returns:
        response (object): HTTP response object from requests_html. 
    """
    try:
        session = HTMLSession()
        response = session.get(url)
        return response
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(e)
        
def scrape_google(query, start):
    query = urllib.parse.quote_plus(query)
    response = get_source("https://www.google.ru/search?start="+str(start)+"&q=" + query)
    links = list(response.html.absolute_links)
    google_domains = ('https://www.google.', 
                      'https://google.', 
                      'https://webcache.googleusercontent.', 
                      'http://webcache.googleusercontent.', 
                      'https://policies.google.',
                      'https://support.google.',
                      'https://maps.google.')

    for url in links[:]:
        if url.startswith(google_domains):
            links.remove(url)
    return links

After we get the URL of the first site from Google output, we can process the text using chatGPT 3.5 and get the answer to the user’s question.

Next, we can link the processing of the text from the received site and the chatGPT 3.5 response in the Telegram bot, which will display the response to the user in the chat.

This is the resulting Telegram bot code:

import os
import json
from telebot import types

import requests
from urllib.parse import urlparse
from idna import encode
import urllib
import time

import scrape_google as sg

import openai

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = openai.api_key

import telebot
bot = telebot.TeleBot('XXXXXX:XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX')

import construct_index

class Context:
    LOG = {}

@bot.message_handler(content_types=['text'])
def start(message):
    
    if '/g' in message.text:
        res = ai_search(message)
        bot.send_message(message.chat.id, res)
        return
    

def ai_search(message):
    query = message.text
    promt = query
    links = sg.scrape_google(query, 0)
    res=""
    count = 0
    for l in links:
        print('Анализируем сайт:', l, promt)
        bot.send_message(message.chat.id, 'Анализируем сайт: ' + l)
        ai_reply = custom_promt_AI(l, promt)
        if ai_reply != [] and 'Нет ответа' not in ai_reply[0]:
            res += ai_reply[0] + f' (Источник: {l})' + '\n---\n'
            if len(res.split('\n---\n')) > 0:
                return res
        time.sleep(10)
        count += 1
        if count > 2:
            return 'Не удалось найти ответ'
    return 'Не удалось найти ответ'


bot.infinity_polling(timeout=10, long_polling_timeout = 5)

And now let’s use the example of one request to compare the response of our bot and the response of chatGPT itself.

Here is a test query: “What is an ORM and how does it work in Ruby on Rails applications?

Here is our bot’s response:

/g – means the command to search Google and send the results for analysis in chatGPT

ORM (Object-Relational Mapping) в Ruby on Rails является инструментом, который позволяет разработчикам работать с базами данных, используя объекты и методы Ruby вместо языка SQL. 

ORM в Rails работает следующим образом: 

1. Создание модели: Для каждой таблицы в базе данных создается соответствующая модель в Rails. 

2. Определение атрибутов: Каждая модель состоит из атрибутов, которые соответствуют столбцам в базе данных. 

3. Установка связей: Если имеются связи между таблицами, они могут быть определены в модели при помощи различных методов, таких как has_many и belongs_to. 

4. Создание объектов модели: Объекты модели могут быть созданы с помощью конструктора модели, который принимает хэш атрибутов и создает новую запись в базе данных. 

5. Выполнение запросов: ORM позволяет выполнить запросы к базе данных, используя методы модели, такие как find, where и order. 

6. Изменение объектов: Объекты модели могут быть изменены при помощи методов, таких как update или save. 

7. Удаление объектов: Объекты модели могут быть удалены из базы данных с помощью метода destroy. 

ORM в Rails обеспечивает более простой и интуитивно понятный способ работы с базами данных, что повышает эффективность и скорость разработки приложений.

---
Источник: https://coderlessons.com/articles/ruby/orm-v-ruby-vvedenie

And here is the answer directly from chatGPT:

ORM (Object-Relational Mapping) представляет собой программное обеспечение, которое позволяет построить связь между объектно-ориентированным языком программирования и реляционной базой данных. 

В приложениях на Ruby on Rails ORM представлено в виде ActiveRecord - это один из компонентов фреймворка, который обеспечивает удобные возможности для работы с базой данных, необходимые для создания приложения.

ORM ActiveRecord предоставляет удобный способ для выполнения таких задач, как создание, чтение, обновление и удаление данных в базе данных, используя объекты Ruby. Он также позволяет создавать ассоциации между таблицами базы данных, что делает его более интуитивно понятным для разработчиков, не имеющих специализированного образования в области баз данных.

В приложениях на Ruby on Rails, связь между моделями данных и базой данных настраивается через миграции, которые создают и обновляют таблицы в базе данных. ActiveRecord также позволяет создавать сложные запросы к базе данных, используя язык SQL или его альтернативные API.

Таким образом, ORM ActiveRecord позволяет разработчикам Ruby on Rails создавать приложения, взаимодействующие с базой данных, через удобные и простые средства объектно-ориентированного программирования, сокращая время и усилия, необходимые для разработки и поддержки приложения.

As we can see, the answers vary widely. The main feature of the first option is that chatGPT focuses on real information and does not fantasize about itself.

Let’s see some examples of requests and responses from such a bot:

/g changes to the Civil Code in 2023

В гражданском кодексе, начиная с 1 марта 2023 года, появятся новые главы о недвижимости, которые должны урегулировать отношения в этой сфере. Ожидается, что эти изменения дадут возможность упорядочить рынок недвижимости, защитить права потребителей и улучшить условия для всех участников сделок. Также будут введены новые требования по договорам аренды, правам собственности на объекты недвижимости и регулированию споров в этой сфере. В целом, эти изменения позволят существенно усилить защиту прав собственности и интересов граждан в сфере недвижимости.

---
Источник: https://elcode.ru/service/news/obzory-zakonodatelstva-dlya-sudey/28-12-21-s-1-marta-2023-goda-v-gk-rf-poyavyatsya-n

/g How to implement Google OAuth 2.0 authentication in a Python program?

Для реализации аутентификации с помощью Google OAuth 2.0 в приложении на Python, вы должны выполнить следующие шаги:

1. Создайте новое учетную запись проекта на Google Developers Console.
2. В разделе "api и сервисы" выберите "Учетные данные" и нажмите кнопку "Создать учетные данные".
3. Выберите "OAuth-клиент ID" и выберите тип приложения "Другое".
4. Введите название приложения и нажмите кнопку "Создать".
5. Пройдите по шагам настройки OAuth 2.0, включая настройки полномочий, добавления списка авторизованных URI-адресов и создание конфигурационного файла с секретным ключом и клиентским идентификатором.
6. Установите библиотеку Python `google-auth` и используйте ее для выполнения аутентификации в вашем приложении.

Вот простой пример кода для аутентификации с помощью Google OAuth 2.0 в вашем приложении на Python:

```python
from google.oauth2 import service_account

# Загрузка секретного ключа в переменную credentials
credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file(
    'path/to/config.json')

# Использование credentials для выполнения запросов к API
# ...
```

В этом примере вы должны заменить путь к файлу конфигурации вашего проекта на Google Developers Console. Также помните о необходимости настройки параметров авторизации OAuth 2.0 для вашего приложения.

---
Источник: https://developers.google.com/analytics/devguides/config/mgmt/v3/mgmtPython?hl=ru

/g where to sit in St. Petersburg on Friday?

В Санкт-Петербурге множество мест, где можно провести пятничный вечер. Ниже представлены несколько вариантов:

1. Бар "Малая Колокольная". Уютное заведение с широким выбором коктейлей и пива, атмосферой спокойствия и комфорта.

2. Ресторан "Terrassa". Это заведение находится на крыше здания с панорамным видом на город. Здесь можно насладиться не только вкусной едой, но и прекрасным видом на Санкт-Петербург.

3. Клуб "Мутабор". Один из самых популярных ночных клубов в городе с оригинальным интерьером и качественной музыкой.

4. Крафтовый паб "Jaws". Здесь можно попробовать разнообразное пиво, а также перекусить вкусными закусками.

5. "Бархаты". Это место подходит для тех, кто любит роскошь и элегантность. Здесь представлен широкий выбор коктейлей и блюд высокой кухни.

6. Ресторан "Felix". Это заведение с многолетней историей и знаменитым интерьером. Здесь можно насладиться вкусной едой и атмосферой старой Европы.

---
Источник: https://www.tourister.ru/world/europe/russia/city/saint_petersburg/tips/7418

/g How to do voice recognition in Python?

Для распознавания речи на Python можно использовать библиотеку SpeechRecognition, которая поддерживает несколько API распознавания речи, включая Google, Microsoft и другие. 

Вот пример кода для распознавания речи с помощью библиотеки SpeechRecognition:

```
import speech_recognition as sr

# Создаем объект Recognizer
r = sr.Recognizer()

# Открываем файл с записью речи (или используем Microphone для записи в реальном времени)
with sr.AudioFile('audio_file.wav') as source:
    audio_data = r.record(source)

# Используем Google Speech Recognition для распознавания текста на основе аудио
text = r.recognize_google(audio_data, language="ru-RU")

# Выводим результат распознавания
print(text)
```

В этом примере мы создаем объект `Recognizer`, который позволяет нам работать с записями звука. Затем мы открываем аудио файл и записываем данные аудио в переменную `audio_data`. Затем мы используем функцию `recognize_google` для распознавания текста на основе аудио. В результате мы получаем распознанный текст.

Библиотека SpeechRecognition также поддерживает распознавание речи в реальном времени с помощью микрофона, что может быть полезно для создания приложений для голосового управления.

---
Источник: https://vc.ru/dev/286441-raspoznavanie-i-analiz-rechi-s-pomoshchyu-biblioteki-speech-recognition-pyaudio-i-librosa

/g What is geocaching and how to start doing this type of outdoor activity?

Геокэшинг - это игра на открытом воздухе, в которой участники отыскивают спрятанные на заданных координатах контейнеры, содержащие записки или жетоны, которые можно обменять на другие призы. Это интересный способ активного отдыха и занятий спортом.

Чтобы начать заниматься геокэшингом, необходимо:

1. Зарегистрироваться на сайте геокэшинга (например, на geocaching.com или geocaching.su);
2. Найти тайник с помощью координат, указанных на сайте;
3. Найти контейнер и сделать запись в его блокноте или ответить на виртуальный вопрос;
4. Обменять найденный жетон или записку на другой приз;
5. Пополнить "коллекцию" найденных тайников и получить удовольствие от активного отдыха на свежем воздухе.

Для занятий геокэшингом можно использовать смартфон или GPS-навигатор для определения координат и поиска тайников. Кроме того, можно присоединиться к группе геокэшеров и участвовать в организованных поисках и соревнованиях.

Занятия геокэшингом отлично подходят для всех, кто любит проводить время на природе и в поисках приключений. Попробуйте это увлекательное занятие и получайте удовольствие от новых открытий и знакомств!

---
Источник: https://geocaching.su/?pn=110

/g What are some ways to reduce the level of stress in life?

Существует множество способов, которые помогают уменьшить уровень стресса в жизни, вот некоторые из них:

1. Физическая активность: регулярные занятия спортом или физическими упражнениями помогают выпустить накопившееся напряжение и снизить уровень стресса.

2. Расслабляющие практики: медитация, йога, глубокое дыхание и другие расслабляющие практики помогают снять напряжение и улучшить качество сна.

3. Питание: здоровое и сбалансированное питание может помочь снизить уровень стресса.

4. Сон: достаточное количество качественного сна (около 7-8 часов в день) помогает организму восстановиться и справиться со стрессом.

5. Планирование: планирование своего времени и задач помогает снизить уровень стресса, предотвращая перегрузку и неожиданные ситуации.

6. Техники управления стрессом: такие техники, как позитивный подход к жизни, умение принимать решения и управлять своими эмоциями, могут помочь справиться со стрессом в повседневной жизни.

7. Общение: поддержка со стороны семьи, друзей или коллег может помочь снять стресс и преодолеть трудности.

---
Источник: https://www.wrike.com/ru/blog/13-sposobov-bystrogo-snyatiya-stressa-na-rabochem-meste/

Conclusions:

Using this approach to chatGPT queries, we get fundamentally different responses. I think that in some cases it can reduce the time to search for information.

What do you think about this approach to finding information?

If there are questions about the implementation of the bot, write to my TG.

If you look events in Mykolaiv – https://city-afisha.com/afisha/

Related posts