Рубрика «open source» - 9

В IT-сообществе принято считать, что мы живем в золотой век меритократии. Ты учишь стек, приносишь пользу бизнесу, растешь в грейдах и капитализируешь свои знания. Но если присмотреться к трансформации рынков за последние 10 лет, становится заметно: старые правила «капитализма свободных агентов» заменяются чем-то, что больше напоминает неосословную иерархию.

Сегодня ты не просто создаешь продукт — ты арендуешь право на существование у владельца инфраструктуры. Давайте разберем, как изменились социальные лифты в мире, где контроль над «облаком» стал важнее владения заводами.


Читать полностью »

в 5:16, , рубрики: AI, meeting, open source

Задача по созданию AI-ассистента очень интересная и востребованная на рынке.

Для чего она?

Читать полностью »

Привет! Меня зовут Александр и я Flutter-разработчик. В этой статье хочу рассказать о том как я подружил ИИ-агентов с интеграционными тестами Flutter, какой инструмент пришлось для этого написать и что вообще из этого вышло. Летс гоу.

Проблема

Представьте, что вы попросили агента написать для вас интеграционный тест. На моих проектах очень часто это выглядело следующим образом:

  1. Агент изучает код

  2. Пишет тест

  3. Запускает flutter test

  4. Тест не проходит

  5. Агент пытается понять в чем дело, делает фикс

  6. Переходит к пункту 3

Читать полностью »

Иногда нужна языковая модель, которая работает без интернета — на борту самолёта, в закрытом корпоративном контуре и т.д. В других случаях интернет есть, но платить за подписку не хочется. В этой статье — пошаговый разбор двух сценариев: локальный запуск через LM Studio и четыре бесплатных облачных агента, которые работают прямо в IDE.

Статья также доступна в формате видео.

Выбор модели

Для примера буду использовать Qwen3.5Читать полностью »

Проблема: тяжёлые AI-агенты на маленьком железе

Последнее время я экспериментировал с AI-агентами на Raspberry Pi 5.

И довольно быстро столкнулся с проблемой: большинство существующих агентных фреймворков оказываются слишком тяжёлыми для небольшого железа.

Типичная архитектура таких решений включает:

  • Python-фреймворк

  • несколько фоновых сервисов

  • orchestration слой

  • иногда векторную базу

  • довольно сложную конфигурацию

На сервере это нормально работает. Но на Raspberry Pi всё начинает ощущаться иначе:

Я веду несколько проектов параллельно. Как и многие, прошёл путь от Trello через Notion к Linear. Каждый раз одна и та же история: первую неделю всё красиво, потом доска превращается в кладбище карточек, которые никто не двигает. Потому что переключаться между кодом и трекером — это отдельная работа, на которую нет ни времени, ни желания.

В какой-то момент я понял: проблема не в инструменте. Проблема в том, что трекер — это отдельное окно. Отдельный контекст. Отдельное усилие.

Идея

Читать полностью »

И такое бывает

И такое бывает

Что-то пошло не так

Читать полностью »

Всем привет! Знаете это чувство, когда ты ищешь решение какой-то конкретной проблемы, а находишь целое новое хобби? Вот у меня примерно так и вышло.

Как значит было дело. Сидел я, как обычно, никого не трогал, починял примус... а если конкретнее - делал небольшую игру-платформерЧитать полностью »

У многих из нас есть «кладбище» аудиозаписей: интервью, лекции, длинные совещания. Когда мой архив перевалил за сотню часов, я понял, что пора что-то менять. Облачные сервисы либо кусаются по цене, либо выдают «кашу» без нормальной пунктуации и разделения спикеров.

В этой статье я расскажу, как собрал локальный конвейер на базе WhisperX, почему 40 ГБ оперативной памяти важнее мощной видеокарты и как метод «вайб-кодинга» помог мне превратить одиночный скрипт в модульное приложение с пакетной обработкой.

Почему не ванильный Whisper?

Оригинальный Whisper от OpenAI хорош, но для моих задач у него было три фатальных недостатка:

  1. Читать полностью »

https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js