Telemax — показал проект на Хабре и получил бан на GitHub
15 августа я показал здесь Telemax — мост, который приносит переписку из MAX в Telegram. Пост прочитали 14 тысяч раз, под ним набралось 48 комментариев.Каждый чат MAX — отдельная тема в группе Telegram. Здесь геолокация ушла в MAX, а в ответ пришёл видео кружок.
Своя нейросеть дома, доступная из любой точки мира
Надоели лимиты токенов, дорожающие подписки и ощущение, что каждый запрос логируется. Дома стоит нормальная машина — почему бы модели не крутиться на ней? Рассказываю коротко, как собрать личный LLM-сервер.ЖелезоCPU 8 ядер, 32 ГБ RAM
AGI обыкновенный: как я завёл дома второй мозг размером с ладонь
Всем привет! Я Слава, AI продакт менеджер в крупном банке. Больше 4 лет строю AI/ML продукты с нуля, набивал много шишек и думал, что мало что сможет удивить после стольких лет использования и построения продуктов с нуля. Но кое что этим летом заставило пересмотреть мой подход к тому, как я отношусь к нейронкам в своем использованииВ середине лета Anthropic отключил мой аккаунт, который я исправно оплачивал больше 2 лет с своей личной карты. Историю чатов разрешили забрать, формально всё честно, но факту я получил коробку с логами вместо среды, в которой жил кусок моей головыТам были:
Flowise закрыли, я его форкнул — и выяснил, что форкать было нельзя
Flowise — визуальный конструктор для LLM-приложений: перетаскиваете на холст модель, векторное хранилище, инструменты и память, соединяете их линиями и получаете чат-бота, RAG-поиск по документам или агента. У проекта 55 тысяч звёзд на GitHub, 25 тысяч форков и почти 7 миллионов скачиваний Docker-образа. Его разворачивают у себя компании, которым нельзя отправлять данные в облачные конструкторы.
Хорош хардкодить кривые MCP: превращаем любой скрипт в инструмент LLM за 2 секунды
Давайте будем честны: текущее состояние вызова функций (Function Calling) у LLM и экосистемы MCP (Model Context Protocol) вызывает изжогу в лучшем случае. Чтобы дать агенту возможность сделать curl или дернуть локальный скрипт, современному разработчику предлагают:Описать килобайты монструозных JSON-схем прямо в системном промпте (и спалить 15-30k токенов контекста еще до первого вопроса пользователя).Написать полноценный сетевой MCP-сервер со своим бойлерплейтом, SDK и зависимостями.Завернуть всё это в жирный Docker-контейнер, выделив 200 Мб ОЗУ ради выполнения элементарного скрипта на три строки.
Речевая аналитика на домашнем «чайнике»
Как я собрал офлайн-пайплайн для телефонных звонков на одной игровой карте — и зачем там вообще LLM, если «кто что сказал» нас почти не интересует.Написано с помощью ИИРепозиторий: antirek/calls-pipelineПересмотрел запись вебинара про речевую аналитику. Вспомнил, что после конференции год назад хотел собрать такой пайплайн сам — потому что на вопрос из зала докладчик ответил примерно: «Все бы мы хотели…».
Garmin записывает всё. ChatGPT — ничего. Разрыв длиной в один вечер и один скрипт
Garmin записывает почти всё: сон, HRV, стресс, Body Battery, пульс на тренировке, каждый подход в зале. ChatGPT ничего этого не видит. Чтобы спросить у него, как прошла неделя, нужно было сначала открыть Garmin Connect, переписать цифры руками и вставить их в чат.Один вечер, один скрипт. Забрать сон и HRV за сегодня, сложить в файл. Никакой архитектуры, просто раздражение от того, что данные есть, а спросить их некому.Сейчас это открытый пайплайн: локальный кэш, агентный Telegram-бот, локальная модель на Ollama, веб-мастер настройки, Windows-дистрибутив и заявка на акселератор Sber500. По пути пришлось несколько раз пересобрать саму задачу.
