На что способен бесплатный Devin: тест на реальном проекте
Привет, Хабр! Меня зовут Завур, я фронтенд-разработчик в Selectel
Как собрать AI-контур на VPS: подписки ChatGPT и Claude, OmniRoute, LiteLLM и разработка без VPN
Думаю, практически каждый разработчик из России рано или поздно задавался вопросом: можно ли наконец перестать плясать с VPN и прокси, чтобы просто пользоваться нейросетями — и в собственных проектах, и непосредственно во время разработки?
Готовое решение из коробки. Финал саги: мой ИИ-ассистент на Hermes улетел на GitHub. Забирайте! А грабли расскажу следом
Формат: туториал + личный опыт. Сложность: средняя. Время чтения: ~9 минут.Это третья и финальная часть истории про моего личного ИИ-агента. Предыдущие - «Как я переезжал ИИ-агента с OpenClaw на Hermes и собрал все грабли» и «DeepSeek, бесплатная NVIDIA и Codex: как я научил агента думать дёшево и работать, пока я сплю». Сквозную нумерацию граблей продолжаю с того места, где остановился, - с №26. Читать предыдущие не обязательно: рекап будет. Больше частей не планирую - на этой я историю закругляю.
Старому Jetson Nano — домашнее облако: Nextcloud, Immich, CGNAT и три USB‑сбоя
После переезда я нашёл в коробке NVIDIA Jetson Nano, который несколько лет лежал без дела. Покупать готовый NAS не хотелось, поэтому решил собрать домашнее облако из того, что уже было: Jetson, старого SSD и VPS.В результате на четырёх гигабайтах памяти заработали Nextcloud, Immich, семейный чат, мониторинг и собственный REST API. Самой сложной частью оказались не Docker и не CGNAT, а USB‑хранилище: три разных сбоя заставили переделать подключение диска, загрузочные параметры и правила работы с репозиторием.
Архитектура ИИ-агента с желаниями или цифровой человек
У меня обычно так: я довожу проект до прототипа, доказываю себе, что моя идея работает — и теряю интерес. Проект lifemodel — один из таких. Это ИИ-агент, которого я строил не как чат-бота, отвечающего на вопрос, а как «цифрового человека»: с сердцебиением, энергией и желаниями, которые возникают сами и сами побуждают его действовать. Прототип заработал. А потом, как обычно, мотивация кончилась.
LLM Sandbox: пример реализации агента с песочницей [часть 2, практика]
ВведениеСтатья посвящена практической реализации агента с изолированной средой исполнения кода. Рассказываю как устроен агент, который пишет и исполняет код в Docker песочнице.
«ИИ-инженер» — новый курс в Практикуме PRO. От LLM до продакшн-систем
Бизнес давно вышел за рамки разовых экспериментов с нейросетями. Компании строят LLM-системы, которые живут в продакшне, обрабатывают реальные запросы и влияют на процессы. Специалистов, которые умеют это проектировать и запускать, на рынке всё больше — но спрос на них растёт быстрее предложения.В Практикуме PRO открылся курс «ИИ-инженер». За 4 месяца — полный цикл: LLM и управление генерацией, RAG-системы, агенты с оркестрацией, деплой и эксплуатация с мониторингом качества.Кому подойдёт
