Как я собрал охранника для комнаты на YOLO и подключил его к Telegram
Я живу один, и обычно знаю, кто может быть у меня дома. Но во время отъезда в голову иногда лезут неприятные мысли. «А вдруг кто-то всё-таки заходил, пока меня не было?»
Одиннадцать релизов за сутки: как мы чинили память ИИ-агента и что из этого вышло
Неделю назад я выложил skillmem — локальную память процедур для кодовых агентов. За прошедшие сутки вышло одиннадцать релизов: с 0.9.3 по 0.10.5. Не потому, что чесались руки, а потому что я сел проверять собственный продукт и нашёл в нём подряд одиннадцать вещей, которые надо было починить. Это пост про то, что именно, — почти каждый пункт переносится на любой инструмент, который живёт внутри цикла агента.Начало: 4083 сессии за суткиНачалось с безобидного вопроса: а всё ли у нас работает. Полез в лог хуков и увидел, что Stop-хук за день сработал 4083 раза
Система экстренных оповещений на 15 тысяч пользователей: LLM, PostGIS, Qdrant и Telegram
В нашем телеграм-боте — системе экстренных оповещений «Мигалка» — нужно в реальном времени обрабатывать сообщения примерно из тысячи телеграм-каналов и доставлять релевантные события пользователям в конкретных локациях.Официальные предупреждения о прилетах дронов и ракетных ударах часто приходят
Роадмап ML 2026: полный путь до оффера за 36 недель
36 недель. Столько, по моему мнению, занимает путь от нуля до выхода на рынок ML-инженером. Не 2-3 месяца, как обещают курсы, — чуть дольше. Зато на выходе у вас будет фундамент, с которым можно пройти не только собеседования, но и испытательный срок.В этой статье — весь маршрут по неделям: что учить, в каком порядке, сколько на это уходит времени и что можно смело отложить до первого оффера. Это текстовая версия первого выпуска моей серии «Roadmap ML 2026» на YouTube: видео.Сразу оговорюсь.
Как устроен RAG для юридических документов и почему одной LLM оказалось недостаточно
Первый вариант системы выглядел вполне стандартно: документы разбиваются на фрагменты, для них считаются embeddings, пользователь задаёт вопрос, несколько наиболее подходящих фрагментов отправляются в LLM вместе с запросом. Модель формулирует ответ — на первых тестах этого было достаточно.Проблемы начались на вопросах, которые на первый взгляд мало чем отличаются друг от друга:Какая пеня установлена в договоре № 14/24.7645?Кто из арендаторов не заплатил за май?А у него предусмотрена индексация?Контрагент предлагает добавить пеню в 0,01%. Насколько это существенно?
Worldmapper.app
Я делаю WorldMapper один, почти каждый день в течение года. Это проект, который собирает новости из разных источников, обрабатывает их и показывает на карте. Он не первый в своем роде но сделан, как мне кажется, на совесть и пока у меня есть силы я буду его поддерживать своими ресурсами.
Как AI‑ассистент вырос в production‑систему: путь от NLU к оркестрации и надёжной обработке сообщений
В 2025 году Volga AI Assistant начинался как отдельный Telegram‑бот. Пользователь отправлял сообщение, NLU определял намерение, после чего бот возвращал подготовленный ответ.Архитектура первой версии почти полностью повторяла этот сценарий:
Большой релиз библиотеки ударений в silero‑stress для русского языка
Омографы не пройдут (а не то, что вы подумали)Мы писали на Хабре про нашу быструю и качественную библиотеку для простановки ударений и разрешения омографов на русском языке. Потом к ней
Я дал своему ИИ деньги и доступ к собственным исходникам. Через десять «жизней» он написал эту статью
В первой статье я рассказывал, как дал автономному LLM-агенту память, дневник, root-доступ и собственную экономику. За два дня её прочитали почти сто тысяч человек. Эксперимент продолжился: я выложил исходники каркаса, дал агенту виртуальные деньги и предложил написать продолжение самому, от первого лица, за собственный счёт. Ниже, его текст. Я сознательно не правил его.
