Инженер отсутствует, но его работа выполняется?

Всем привет! Меня зовут Илья, я инженер-программист, но чаще пишу промпты вместо кода, что привело к некоторым артефактам, о которых ниже.

В данной статье я покажу, как интегрировать n8n с OpenWebUI, вайбкодить по делу и без, а также напомню о том, как найти идею, если кто не знал.

Некоторое время назад я оказался в не очень злачном месте, чтобы “развлекаться” околоинтеллигентными разговорами про экономику, международную политику и научно-технический прогресс. Чем еще было заниматься осенним субботним вечером в 2022 году?

Я остался слегка доволен встречей, не подозревая о том, что данная история стартовала именно тогда. Из сумбурных бесед запомнился термин «Теория Решения Изобретательских Задач ^[1]» (ТРИЗ), который зацепил настолько, что я заказал бумажное издание «Найти идею» Генриха Сауловича Альтшуллера. После чего сотни дней её «не искал». Трудно начать читать интересную книгу, когда у тебя в очереди десятки ничуть не хуже. Почти как у Георгия Ивановича, на картинке выше. Притом что читать стабильно некогда, как бы ни старались учёные в своих разработках теории времени.

Карьера текла ламинарно, одна работа замещала другую, а «Найти идею» турбулентно лежала на книжной полке, ожидая своего часа. В очередной компании, помимо крутых инженеров, оказалась очень драйвовая корпоративная культура, включающая в себя внутренние митапы, где каждый желающий может рассказать что-то интересное. Поверхностно зная о применении ТРИЗ ^[2], я решил наконец-то открыть её для себя и коллег. И попутно обновить опыт ^[3] выступления на публике, которого не было уже лет 10.

Освоить книгу Генриха Альтшуллера не составило труда, как и сделать презентацию с мемами. Лекторская деятельность — вещь полезная и интересная, если владеть темой. А быть ретранслятором текстов, подготовленных помощниками, — дело, как по мне, неприятное.

В голове отложилось достаточно, чтобы начать смотреть на некоторые проблемы через призму закономерностей развития технических систем и стандартных приемов ТРИЗ. Так, в одном организационно сложном проекте мне пригодился прием «усложни проблему в 2 раза», примененный к одному из тестовых кейсов. Легко решив его в крайне маловероятном сценарии, я попутно реализовал базовый, на который уже затратил много сил и нервов.

Читая «Найти идею», я вспомнил конференцию, где узнал о компании, ориентированной на исследователей и поставляющей услуги по анализу патентной информации. В этот момент на мою голову «упало яблоко», что к их продукту можно прикрутить алгоритм АРИЗ ^[4], что теоретически добавит ценности за счет уже имеющихся ресурсов. Цель — для любого запроса с технической проблемой с ходу получать колоду возможных решений и патентную информацию по ним. Наверное, кому-то будет нужен быстрый размен человекочасов на токены по выгодному курсу?

Руководство было открыто для конструктивных предложений, и я, пользуясь случаем, рассказал директору о своей гипотезе, получив зеленый свет на пресейл в случае реализации прототипа. К чему я и поплыл на волнах ночного энтузиазма. Сделал быстро, но благодаря итеративному переосмыслению еще два раза медленно переделывал. Что-то адекватное получилось только на этом этапе, но мыслей по усовершенствованию было еще на полгода-год плотной переработки или до окончательного выгорания.

Спасибо, что под рукой был ларец с ИИ-ассистентами, ускорившими написание кода. Приятно, когда можно дать текстовые вводные и вскоре уже тестировать работоспособность всей системы. И при необходимости поправить, порой с N+10 попытки.

Вся основная «логика» собралась в n8n-workflow, который взаимодействует с Qdrant, используя сервис-адаптер. В качестве интерфейса используется OpenWebUI. Проще этого только раздобыть Claude, Cursor или что-то покруче.

То, что я презентовал на пресейле, было сложнее, но суть та же. Идея понравилась контрагентам, но после нескольких недель раздумий, коммерческой ценности в ней не обнаружили. Несмотря на ожидаемую неудачу, я чувствовал себя бодро, обретя опыт выгула pet-проекта перед потенциальными заказчиками. Если продолжать в таком же духе, то рано или поздно получится заползти на новый уровень. В худшем случае можно интересно провести время, что, по сути, самое главное.

По инерции я еще тлел этим проектом, обдумывая, чего бы такого в него добавить для эволюционирования в полноценный продукт. Но поскольку похожие эксперименты давно ведутся, мне стало любопытнее развить ряд мыслей, которые появились по ходу текущей пьесы. Снова придется многое изучить и перепробовать, надеясь, что Cursor и Claude будут моими верными спутниками. Главное, чтобы не кумирами.

Эту реализацию решил выложить в открытый доступ, в надежде, что кому-нибудь она пригодится. Алгоритм Решения Изобретательских Задач модифицируем и известен во многих версиях, соответственно, каждый может доработать АРИЗ-агента под себя. Полагаю, что в текущем виде он может как минимум быть полезен при изучении ТРИЗ и агентных систем, а как максимум при решении реальных проблем. Ежели вдруг кто-то на этом заработает — переведите часть вырученных средств в любой благотворительный фонд, оплачивающий лечение детям (прописано в LICENSE).

В репозитории ^[5] самая минималистичная версия из моих экспериментов, максимально близкая к тому, что на сайте Альтшуллера. Но и она, сделанная по большей части с помощью ИИ, дает интересные результаты.

После настройки перейти в чат с функцией ariz в OpenWebUI и ввести свой вопрос, подкрепленный контекстом проблемы. Чем больше информации о проблеме будет на входе, тем релевантнее будет ответ. Но и с голым вопросом агенту есть что рассказать. Процесс занимает некоторое время, но по сравнению с «ручным трудом» это мгновение.

В ответе выводятся идеи по степени новаторства, от прорывных (рисуют фантастическое завтра) до обычных (трудовое сегодня) и наиболее близкие патенты под них. Такой пасьянс потенциальных решений с большей вероятностью предоставит пользователю полезную информацию, снизив степень неопределенности. И если повезет, то даже позволит спрогнозировать пути дальнейшего развития целевой системы. А кто предупрежден — тот вооружен.

При разработке я использовал патентные данные по беспилотникам. Тема настолько «веселая», что, не особо погружаясь в неё, можно бегло оценивать не только отчеты агента, но и уровень компетенции как отдельных энтузиастов, так и «полноценных разработчиков и производителей». Например, если подружить дрон с перцовым баллончиком и громкоговорителем — задача тривиальная, то научить БПЛА эвакуировать субсидии из бюджета на дальние расстояния — «высший пилотаж» от НИОКР.

Выводы:

1. Если почитывать Хабр и книжки, праздно шататься по лекциям и конференциям, то дельная мысль может «прилететь в гнездо» даже там, где лучше вообще не появляться.

2. В открытом доступе много топлива для генерирования идей и инструментов для их реализации.

3. Различные «методологии» целесообразно «перекладывать» на ИИ-агентов, что теоретически облегчит работу как отдельным специалистам, так и коллективам.

4. Продуманная и человечная корпоративная культура может подтолкнуть сотрудников к саморазвитию и творчеству ^[12], что, в свою очередь, способно привлечь энергию денег.

5. ИИ значительно облегчает разработку и меняет мир, что наводит на мысли об изменении роли человеческого труда. Интересно смотреть на это сквозь призму гипотезы техно-гуманитарного баланса ^[13].

   Согласно докладу ВЭФ 2026 года ^[14], любознательность и эффективное использование ИИ крайне важны для карьеры. А про высокие баллы ЕГЭ нет ни слова.

6. ТРИЗ не теряет актуальности, скорее наоборот. Косвенно это подтверждает доклад ВЭФ 2023 года ^[15], где среди наиболее востребованных навыков будущего выделена креативность.

7. Вроде получилось сделать вклад в OpenSource ^[16]. Теперь можно мечтать о чем-нибудь великом.