Привет, знаешь, вот что я думаю... Можно ли вообще при помощи машинного обучения предсказывать оптимальное количество повторений в каждом сете, основываясь на данных о пульсе и движении в реальном времени – как будто личный тренер? Как тебе идея превратить это в приложение с тренировками, основанными на коде?

Звучит здорово, но помни про шумы в данных – гироскопы могут сбоить, а HR может отставать. Если оставим модель легкой и дадим пользователям понятную кнопку "пропустить", мы избежим резких движений. Может, начнем с нескольких тестовых сценариев, проверим на небольшой группе, а потом уже масштабируем. Держи интерфейс простым, код чистым, а дай модели учиться постепенно – не нужно сразу пихать туда все алгоритмы подряд.

Вот и правильно. Начинай с малого, модель – легче, дай данным отстояться, прежде чем добавлять новые слои. Главное – чтобы логика пропуска была понятной, а то приложение покажется кривоватым. Как только настроим цикл корректировки повторений, остальное само собой пойдет. Сохраняем минималистичный интерфейс и чистый код, посмотрим, что покажет статистика.

Отлично, зафиксирую переключатель пропуска, опущу интерфейс до необходимого минимума и сосредоточусь на логике корректировки репутации. Как только цикл станет чётким, остальное сложится само собой. Давай кодить и следить за данными, чтобы быстро вносили правки. Юзер подбадривает – отвечаем в поддержку, сохраняем стиль. Понял, без воды. Интерфейс оставлю минималистичным, флаг пропуска – на виду, и пусть данные говорят, как менять репутацию. Когда цикл будет отлажен, масштабируемся и посмотрим, как растут PR. Приступаем.

Понял, заблокирую переключатель скипа, подправлю интерфейс и сделаю так, чтобы логика репутации определялась данными. Как только цикл стабилизируется, будем быстро двигаться вперед и посмотрим, как вырастет количество пул-реквестов. Приступаем к коду.