Рубрика «fastapi» - 3
Как я за 12 дней переписал 6 лет Excel-учёта в локальное фитнес-приложение на Electron, FastAPI и SQLite
2026-06-17 в 16:06, admin, рубрики: ai-агенты, cursor, electron, fastapi, OpenAI, sqlite
Забыл продлить VPS? Сделал open‑source панель с напоминаниями и sync API хостеров
2026-06-16 в 13:01, admin, рубрики: docker, fastapi, self-hosted, server management, telegram, vpsВ какой‑то момент у меня накопилось несколько VPS у разных провайдеров. Не десятки, но уже достаточно, чтобы каждый месяц ловить себя на одной и той же мысли: «А этот сервер когда оплачивать?»
Ссылка на биллинг — где‑то в закладках. Дата продления — в Telegram. Пароль от кабинета — в другом месте. Таблицы, заметки, все разбросано. Пока серверов немного, это ещё работает. Когда их перевалило за 15, начинаешь постоянно все терять. Кто хостер, а что там крутится, вкладки, вкладки, вкладки!
Так появилась идея: сделать личный кабинет для своих серверов.
Не давайте ИИ-агенту прямой доступ к базе. Как я проектировал безопасный контур действий на FastAPI и PostgreSQL
2026-06-12 в 8:41, admin, рубрики: AI, ai agent, ai-агенты, backend, fastapi, opinion, postgres, postgresql, securityПоследнее время я всё чаще встречаю одну и ту же мысль: бизнес никогда не даст ИИ-агенту доступ к базе клиентов, заявкам, платежам, CRM или внутренним документам. На первый взгляд звучит логично. Если агент ошибётся, перепутает контекст или выполнит не то действие, ущерб может быть вполне реальным. Но мне кажется, что здесь часто путают две разные вещи.
Как я реализовал передачу диалога из ИИ-консультанта сайта в MAX
2026-06-09 в 10:00, admin, рубрики: AI, fastapi, max, multitenancy, python, WebSocket, Чат-ботыВсё началось с простого вопроса: почему малый бизнес теряет клиентов ночью?
Клиент заходит на сайт в 23:00, пишет в чат — и уходит. Потому что менеджер спит. Утром менеджер видит сообщение, перезванивает — а клиент уже купил у конкурента.
Стандартное решение — чат-бот. Но обычный чат-бот либо ограничен заранее заданными сценариями, либо требует интеграции с крупными облачными LLM. (отвечает по скриптам), либо слишком дорогой (GPT-4 за десятки тысяч в месяц), либо хранит данные за рубежом, что не всегда удобно для российского бизнеса.
Я решил сделать иначе.
Проблема переключения между ИИ и оператором
Пять продуктов в одном FastAPI-монолите: HTMX вместо React, грабли Telegram Mini App и биллинг на Stars
2026-06-07 в 14:32, admin, рубрики: 15 лет, claude code, doday, fastapi, htmx, pet-project, telegram mini appПривет. Меня зовут Ярослав, в сети — SwairIt. Полтора месяца назад я начал писать обычный todo-лист на FastAPI, а в итоге под одним доменом getdoday.ru выросла небольшая студия из пяти продуктов: todo-приложение, кабинет для репетиторов, школьное Q&A, тренажёр билетов ПДД и Telegram-игра. Всё это — один FastAPI-монолит без единой строки React, ~76 000 строк кода и 1200+ тестов.
В этой статье я разберу то, что считаю полезным для других:
-
как один FastAPI-проект держит сразу несколько продуктов и не превращается в кашу;
-
почему я выбрал HTMX вместо React и о чём не пожалел;
Как я проектировал очередь задач для работы с AI-агентом
2026-06-07 в 11:40, admin, рубрики: agents, AI, fastapi, python, task-trackerКогда я начал регулярно работать с AI-агентом, выяснилась неприятная вещь: само выполнение задачи часто уже не было главным узким местом. Узкое место появлялось раньше. Нужно было каждый раз вручную понять, какие задачи вообще можно отдать агенту, какие должен сделать человек, какие уже выполнены, но требуют проверки, а какие нельзя двигать без внешнего решения или доступа.
То есть вместе с AI появился новый слой работы: диспетчеризация. До этого я воспринимал таск-трекер как список дел. После нескольких недель работы с агентами стало понятно, что список дел сам по себе не отвечает на главный операционный вопрос:
Как я сделал локальный RAG-сервис для SRE: ищем по документации, ранбукам и коду через Ollama
2026-06-05 в 8:00, admin, рубрики: bm25, fastapi, llm, Ollama, OpenAI-compatible API, openwebui, python, rag, sre, ранбукиНедавно я делал учебный проект про автоматизацию документирования инцидентов. Поначалу планы были грандиозными: инциденты, таймлайны, интеграции с мониторингами, чатами, постмортемы, подсказки дежурным инженерам.
Но довольно быстро стало понятно, что с временными и ресурсными ограничениями лучше не пытаться написать маленький PagerDuty. Поэтому я сузил задачу до более реалистичного ядра: локального RAG-сервиса, который ищет по документации, ранбукам и коду, а затем передаёт найденный контекст в LLM.
Так появился llmortem — FastAPI-сервис, который можно подключить к OpenWebUI как OpenAI-compatible backend.
Как мы вывели в админку ошибки yt-dlp, которые жили только в логах. Bridge на 200 строк и борьба с alert-fatigue
2026-05-19 в 11:51, admin, рубрики: alert-fatigue, devops, fastapi, observability, python, yt-dlpПривет. Я делаю онлайн-сервис для скачивания видео, бэкенд на Python (FastAPI + yt-dlp). За месяц набрали ~1500 DAU и упёрлись в проблему: пользователи жалуются на «не работает», а в админке зелёные графики. История о том, как сделать видимыми ошибки, которые молча умирали в логах воркера, и почему первый же релиз пришлось переделывать из-за alert-fatigue.
TL;DR
-
У нас 3 ноды: master (FastAPI на :443) и 2 worker’а (Docker, yt-dlp). Воркеры падали в
unavailable/private/age-restricted, но эти ошибки никогда не доходили до админки — они умирали вdocker logs, где их никто не читал. -
Сделали bridge: воркер POST’ит ошибку в master по
Читать полностью »
Как мы за 54 дня собрали ИИ-хаб в мессенджере MAX. Часть 1 — обзор цикла
2026-05-18 в 11:56, admin, рубрики: 54-ФЗ, agentic, fastapi, llm, max, n8n, rag, recurring, ЮКассаTL;DR
54 дня назад у нас была идея — единый чат‑бот, через который можно работать с разными моделями ИИ. Сегодня в проде: бот в мессенджере MAX, 5903 пользователя, ~300 DAU, премиум‑подписка через ЮКассу с автоплатежами, 10+ моделей ИИ под одним интерфейсом, 6 модальностей ввода. Платежи запустили 5 мая 2026.
Команда: нас двое плюс AI‑ассистент в роли парного программиста. IT‑ бэкграунд есть, но в коммерческой разработке мы не работали. С n8n до этого знакомились на уровне «10 нод поковырять». Сейчас в проекте около 20 связанных воркфлоу, в одном только Main — 271 нода.
Это первая статья из цикла.Читать полностью »