SQLite.

Система авто-оценки качества вебинаров на Claude Code за неделю

TL;DRМетодисты вручную пересматривали вебинары - не масштабируется. Собрал конвейер: видео → локальная расшифровка (whisper.cpp на Apple M4) → LLM-судья по рубрике с цитатами → SQLite → письмо и дашборд. Боевое ядро заработало примерно за неделю.Главное в LLM-судье - не промпт, а методика: рубрика как данные (YAML, который правят методисты), калибровка под живых экспертов и честность про пределы текста.Claude Code тут - быстрый дисциплинированный джун: ускоряет «как написать» в разы, но надежность, идемпотентность и гардрейлы надо прямо навязывать.

продолжить чтение

Медицинский архив семьи в SQLite: Claude как аналитик данных

TL;DRВрач за 30 минут приема не успевает разобраться в пачке из 247 PDF за 12 лет, и принимает решения по тому, что вы вспомнили распечатать. Решение - приносить врачу не пачку, а структурированный список проблем (problem list, по методике POMR Лоренса Уида, 1968): тренды, текущие проблемы с приоритетами и привязкой к гайдлайнам, что показано и что нет, что уже сделано. Под капотом: SQLite-архив с полным raw_text

продолжить чтение

Я собрал Telegram-бота с лентой новостей, которая учится на твоих реакциях — и хостится за $5 в месяц

Я собрал Telegram-бота, который показывает только хорошие новости — и хостится за $5 в месяцTL;DR — @futur_e_news_bot. Двуязычная (RU/EN) лента новостей. По умолчанию — только хорошие и нейтральные, негатив подключается в настройках на 4 уровнях. ИИ убирает дубли, одно событие = одна карточка с несколькими источниками, перевод на лету, выдача подстраивается под реакции. Внутри: aiogram, локальные эмбеддинги, sqlite-vec вместо pgvector, бесплатные LLM через OpenRouter и одна машина на Fly.io за ~$5/мес. В статье — разбор архитектуры, код, цифры и грабли.Зачем ещё один новостной бот

продолжить чтение

75 картинок ablation: как Reddit-критика заставила меня переосмыслить FLUX-LoRA пайплайн

TL;DR. Запустил pinock.io — бесплатную ленту AI-генерации животных в стиле советских спичечных коробков. Под капотом FLUX.2-klein + кастомная LoRA + двухпроходный «sandwich»-пайплайн. Получил детальный технический комментарий на r/StableDiffusion с двумя конкретными претензиями. Прогнал ablation: 5 вариантов × 5 категорий × 3 сида = 75 картинок. Нашёл дыры в собственном пайплайне — в том числе кириллицу в выходе LoRA (training-set leakage) и полный коллапс LoRA при scale=2.0

продолжить чтение

YAKE! вместо нейросети: как мы заменили 600 МБ ONNX-реранкера на 400 строк статистики

YAKE вместо ONNX-реранкераВ прошлой статье я рассказывал, что такое Yttri: local-first desktop-приложение для управления знаниями, задачами, встречами, документами и AI-контекстом.

продолжить чтение

Научил ИИ-агента помнить важное и забывать лишнее в SQLite

TL;DRЯ делаю локально работающего ИИ-агента и столкнулся с тем, что стандартный подход «закинуть текст в векторную базу, достать по косинусу» для долгоживущего агента не работает: контекст замусоривается, факты конфликтуют, ничего не забывается. Вместо этого реализовал графовую когнитивную память поверх одного файла SQLite: эпизодические и семантические узлы, типизированные рёбра, именованные сущности, гибридный поиск (FTS5 + vector + graph) с Reciprocal Rank Fusion, кривую забывания Эббингауза и фоновую LLM-консолидацию. В статье — полная архитектура с кодом, SQL-схемой и формулами. Код и минимальный пример —

продолжить чтение

Почему favicon важнее, чем вы думаете

Команда JavaScript for Devs подготовила перевод истории о том, как маленькая деталь — favicon — может рассказать о продукте больше, чем кажется. От первой раздражённой мысли до полноценной игры, которая проверяет ваш глаз на внимательность к мелочам, автор прошёл путь через данные, ИИ, категории, боль деплоя и удивительное открытие: интернет уже не тот, что раньше. Оцените, насколько хорошо вы знаете любимые сайты — и их крошечные значки.

продолжить чтение

Соединяем физику и лирику. Как я собрал рекомендательную систему для стихов с помощью Flask, sqlite-vec и Hugging Face

Люблю я кодить и стихи —Вот, в общем, все мои грехи...А. С. ПушкинПривет! Я Константин Хабазня, преподаватель программирования и математики, а также автор (что бы это ни значило).N-нное время назад увлёкся NLP (Natural Language Processing), что вполне логично для писателя, который кодит (или кодера, который пишет).Почитав интернет и пару вводных книжек, отправился учиться на ДПО в МФТИ. В качестве выпускного проекта придумал себе задачу — создать рекомендательную систему для стихов

продолжить чтение