Как четыре бытовых кейса превратились в инвестиционный офис из агентов — и почему человек из контура так и не выпал
Когда говорят о SDD, AI PDLC или HG PDLC, обычные люди считают эти аббревиатуры очень далёкими от реальной жизни и принадлежащими жёсткой корпоративной ИТ‑сфере. Расскажу на примере ряда своих опытов (от простого к сложному), как эти абстрактные понятия реализуются для личных идей и проектов.
Агенты стали новой средой разработки, которая фактически заменяет существующие IDE. В ней, имея лишь промпт, вы можете выполнять все те же самые функции, что и в любой другой IDE (написание кода, тестов, рефакторинг, синтаксический анализ и проч.). Просто способ написания кода изменился. Вы на естественном языке пишете, что хотите сделать, и модель это реализует: ищет файлы, правит код, запускает команды.
Андрей Карпатый, 2 февраля 2025 года (перевод с английского):
Здравствуйте дамы и господа. Меня зовут Васильев Стас и я, как многие участники этого прекрасного сообщества, пытаюсь научится эффективному использованию LLM и AI‑Агентов в разработке.
С моей стороны будет этично сказать, что данный материал был написан в соавторстве с LLM. Кто, если не LLM, знает и понимает как лучше с ней разговаривать и работать. Я рассматриваю работу разработчика и AI‑агента не как замену одного другим, а как симбиоз: человек задаёт направление, опыт и ответственность, а агент расширяет возможности разработчика
Когда я впервые начала использовать AI в работе, сценарий был довольно стандартным: открыть чат, вставить текст, сформулировать запрос, получить ответ.
Задача была простой: собрать дома собственный вычислительный блок для coding‑agent'ов и по возможности как можно меньше зависеть от облачных лимитов. Codex и Claude Code мне нравятся, но постоянно упираться в ограничения, а тем более платить за более дорогие тарифы 100 или тем более 200 долларов в месяц, я не хочу. Поэтому решил посмотреть, насколько далеко можно уехать на том, что уже есть.
Железо для эксперимента постарался подобрать с минимальными вложениями: Core i7-4790, 32 ГБ DDR3, ASUS Sabertooth Z97 Mark 2 и две RTX 3060 по 12 ГБ. Никакого NVLink, CUDA P2P между картами тоже нет. Зато суммарно есть 24 ГБ VRAM и желание выжать из них все соки.
Сначала я выбрал модель, которая отлично писала код. Подключил её к OpenCode и выяснил, что создавать файлы на диске она просто не умеет. Взял другую — та уверенно работала с файлами, но полностью поплыла на русском языке.
В итоге победила модель, которую я поначалу оставил «для экспериментов»: слишком большая, на грани по квантованию и, казалось, сплошной компромисс.
Ниже — о том, как я подбирал рабочую лошадку под WordPress и фронтенд на видеокарте с 16 ГБ памяти. Со скоростями, квантами и неожиданным экзаменом по русскому языку.
Это рассказ о моём эксперименте: что захотелось попробовать, что получилось и где пришлось пересмотреть свои ожидания. Я не ставлю здесь задачу кого-то обучить или доказать, как правильно устраивать память агентов. Просто захотелось поделиться этим опытом — вместе с результатами, ошибками и вопросами, на которые у меня пока нет ответа.
Недавно мне попалась статья SKILL.state: Scalable Long-Horizon Agent SkillsЧитать полностью »
Мне понадобилось обрабатывать десятки тысяч рекламных объявлений с помощью LLM. На выходе нужен был строго валидный JSON с датами, тегами, временем, стоимостью и другой структурированной информацией. Главные требования были простыми:
высокая точность;
стабильный Structured Output;
минимальная стоимость обработки.
Перепробовав множество вариантов, я обнаружил, что полностью бесплатные модели вроде OpenRouter действительно позволяют решить задачу без вложений, но на практике я столкнулся с двумя проблемами:
Использую node.js и php в разработке. А это означает, что постоянно приходится скачивать пакеты (npm, composer). И речь не только об объеме трафика, который каждый раз нужно гонять по сети, но и времени ожидания загрузки, синхронизации пакетов между рабочей станцией и ноутбуком. Ещё о том, что делать, когда интернет неожиданно заканчивается или оказываешься там, где его совсем нет или скорость оставляет желать лучшего.
В последнее время большинство обсуждений агентской разработки крутится вокруг Claude Code, Codex, Gemini CLI и других облачных инструментов. Но, с одной стороны, киты индустрии блокируют нам доступы снаружи, с другой — чиновничьи умы блокируют нам доступ изнутри, потому необходимо иметь под рукой локальный инструмент для агентской разработки.
9 июня 2026 вышла модель NorthMiniCodeЧитать полностью »
