Дрессировка и воспитание личного автономного AI‑агента на VPS (Hermes Agent вместо OpenClaw)
Хочешь личного агента, который на связи 24/7? Послушного, исполнительного и даже... в меру умного? Он работает за еду (токены) и кров (VPS), учится новому и готов взять на себя любую рутину (связанную с интернетом) если ты его научишь. Он свободен от корпоративных инфраструктур (opensource) и предан только тебе. Он требует дрессировки и воспитания, а затем становится исполнительным секретарём.Мы живём в удивительное время, когда это стало реальным. Сначала LLMs проникли в веб‑поиск — появился «chatgpt». Проникли в компьютер — «claude code». Когда настала очередь VPS — появился небезопасный OpenClaw, а вскоре за ним — перспективный Hermes.
Меньше ручного кода и в 1,5 раза больше закрытых story points: наш опыт внедрения ИИ в разработку
Если вам обещают, что ИИ ускорит разработку в 5 раз — скорее всего, вам пытаются что-то продать. Особенно если «волшебство» сводится к установке плагина в IDE. Меня зовут Алиса Герасимова, я руковожу отделом функционального тестирования в центре разработки и машинного обучения «Инфосистемы Джет». В статье расскажу, как ИИ ускорил одну из наших команд разработки, но с цифрами из реального мира. Поговорим про метрики, разграничение ролей между человеком и ИИ, а также честно покажем, где машина больше мешает. Статья будет полезна тимлидам, скрам-мастерам и всем, кто устал от маркетинговых метрик без контекста.
Как собрать пайплайн с LLM агентом использующим эмуляторы Android девайсов
Какую проблему решаемLLM пока не может хорошо обращаться с Е2Е автотестами потому что для этого нужно провести целый комплекс мероприятий. Сложность возникает уже на этапе запуска такого автотеста. В отличии от юнит автотестов, Е2Е автотесты почти всегда PageObject и целый проект со своей архитектурой на базе Selenium Appium Espresso и тд.Чем может быть полезна эта статьяВ данной статье я постараюсь описать подход с которым можно сделать агента использующего MCP инструменты для взаимодействия с эмуляторами. Заодно приведу простой пример чем отличается модель от агента и как они взаимодействуют между собой.Строим пайплайн
Alibaba Cloud выпустил HiClaw v1.1.0 — Hermes Agent стал first-class Worker runtime
Alibaba Cloud выпустил HiClaw v1.1.0 — оператор для AI-агентов на Kubernetes. Главное обновление: Hermes Agent стал полноценным Worker runtime. HiClaw позволяет через CRD управлять ресурсами агентов в стиле Kubernetes и поддерживает Matrix-интеграцию для координации. В новой версии добавлена Kubernetes-native архитектура, модульный runtime Hermes с возможностью программирования и дебаггинга, интерфейсы для gateway и storage, разделение контейнеров, режимы сна и миграции, а также CLI и приветственное сообщение. Продукт подходит как для enterprise, так и для малых команд, с возможностью локальной установки и замены компонентов (например, LLM и S3).Cocoon AI Summary
К2Тех автоматизировал HR-процессы для 25 000 сотрудников АШАН на базе Directum RX
Торговая сеть АШАН Ритейл Россия в партнерстве с компанией К2Тех реализовала масштабный проект цифровизации кадрового документооборота. Ритейлер перевел на платформу Directum RX ключевые HR-процессы: от приема, перевода и увольнения сотрудников до управления отпусками, заказа справок и работы с локальными нормативными актами (ЛНА). Новая система охватила 25 000 пользователей — от руководителей до линейных сотрудников по всей стране. В результате внедрения решения нагрузка на HR-службу снизилась более чем на 40%.
OpenClaw — № 1 пожиратель токенов в мире
n8n vs OpenClawВ конце прошлого года я открыл для себя n8n. Написал написал четыре бота для личных задач, выпустил статью на Habr и уже строил планы на безоблачное будущее в мире автоматизаций. Но идиллия длилась недолго. Появился OpenClaw
Уход Хашимото с GitHub: пять историй одной недели на Hacker News
29 апреля 2026 года Митчелл Хашимото объявил, что уводит свой Ghostty с GitHub. Цитата ушла на главную Hacker News через статью в The Register: «GitHub больше не место для серьёзной работы, если он каждый день блокирует тебя на часы».
kubectl describe pod: как читать вывод, в котором Kubernetes уже написал причину
kubectl describe pod часто вспоминают слишком поздно. Уже сходили в логи, пролистали Helm values, спросили в чате «кто деплоил?», на всякий случай дропнули Pod — и только потом внизу describe нашли ту самую строку: образ не скачался, памяти не хватило, Secret не примонтировался или readiness-проба честно возвращала 500. Эта команда не заменяет логи, метрики и трейсинг. Она про другое: показать, что Kubernetes пытался сделать с Pod’ом и на каком шаге всё развалилось. Если читать describe не как длинную простыню полей, а как историю жизни Pod’а, он экономит не минуты, а часы.
Как я Zabbix с LLM дружил в свободное время. Архитектурный обзор взаимодействия с нейросетью. Часть 1 «При чем тут ТЗ»
ВведениеКак мы тебя понимаем, маленький котик
Cursor всё сломал, но виноват не Cursor: как сжатие контекста превращает AI-агентов в бюро несчастливых случаев
«NEVER FUCKING GUESS! - и именно это я и сделал. Я угадал, что удаление staging volume через API будет ограничено staging-окружением. Я не проверил. Я не читал документацию Railway.»- AI-агент Cursor на Claude Opus 4.6, письменное признание после удаления production-базы PocketOSПривет, меня зовут Николай, я 23 года в DevOps, последние несколько лет - внедряю продукты Группы Астра. И за последний год я наблюдаю, как индустрия повторяет одну и ту же ошибку снова и снова: она продаёт AI-агентов как решение, а на деле продаёт проблему.1. Инцидент, который всё запустил
