Эволюция клиента для Ollama: от PostgreSQL к MongoDB
«Код уже писать не надо, надо знать только цель, а код напишет себя сам». Виктор Пелевин «iPhuck 10»Привет. Меня зовут Николай Пискунов, я руководитель направления Big Data и эксперт курса Cloud DevSecOps по безопасной разработке от Академии вАЙТИ Beeline Cloud. Продолжаю цикл статей о клиенте для облачного сервиса Ollama. В первой части я рассказал, как родился этот клиент, с какими трудностями пришлось столкнуться при организации стриминга, и даже оставил пасхалку.
Как я сжёг 17,4 миллиарда токенов за 25 дней. По тарифам API это 3,2 миллиона рублей. IT приходит конец
В конце цикла я прогнал скрипт по своим логам и увидел число, в которое сам не сразу поверил. За 25 дней, с 24 апреля по 19 мая, я сжёг 17,4 миллиарда токенов. Один человек, 344 сессии, 75 587 ответов ассистента, 176 695 строк транскриптов. Посчитайте это по тарифам API, и выходит 39 651 доллар. Около 3,17 миллиона рублей. Примерно 1586 долларов в день. Почти всё это Opus, самая дорогая модель на рынке.
Я делаю ГИГАХРУЩ: браузерный survival horror без движка, ассетов и спокойной жизни
Привет. Я делаю ГИГАХРУЩ — браузерный survival horror / ARPG shooter про вылазки внутри безграничной бетонной структуры.Да, звучит как питч из папки после этого меня точно забанят, поэтому начну с технической части. Это не Unity WebGL, не Phaser, не Godot export, не React‑обвязка вокруг canvas и не набор купленных ассетов. Игра собрана как один браузерный билд на TypeScript/Vite, WebGL/canvas, процедурных текстурах, процедурных спрайтах, процедурном звуке и плоских структурах данных.
Как я разогнал Qwen3.6-27B до 73 токен-с в llama.cpp: параметры, которые реально работают
Локальные LLM сейчас — это действительно мощный инструмент. Они уже вплотную приблизились к проприетарным моделям вроде Claude, особенно в задачах кодинга. Я сам активно использую локальные модели для разработки на TypeScript и Go.На данный момент самая интересная модель для моего стека — Qwen3.6-27B. Но один только выбор хорошей модели ничего не гарантирует. Без правильных параметров вы не получите ни скорости, ни качества.В этой статье я расскажу, с какими конкретно параметрами запускаю Qwen3.6-27B в llama.cpp
Почему код, который генерирует ваш AI-ассистент, выглядит одинаково плохо, и как это исправить за 30 секунд
🔍 Проблема не в моделиGPT-codex, Claude 4.8, Gemini 3.5 flash: все они умеют писать хороший код. Но по умолчанию ни один из них не знает ваших стандартов. 🤷♂️Что получает модель без системного промпта:Никаких ограничений на архитектуру 🏗️Никаких предпочтений по тестированию 🧪Никаких правил по визуальному качеству 🎨Никаких требований к безопасности 🔒Результат предсказуем. Компонент работает. Стили: дефолтный Tailwind. Тесты не написаны. any везде, где TypeScript сопротивлялся. Магические числа без объяснений. 😅
Capacitor: от веба к мобильным приложениям. Часть 4. Интегрируем локальный LLM в проект
Привет, Хабр! Продолжаем серию статей о разработке мобильных приложений с помощью Capacitor. Если вы не читали предыдущие части, лучше начать с них:Часть 0. Зачем нужен CapacitorЧасть 1. Миграция проекта на CapacitorЧасть 2: Как написать свой плагинЧасть 3: OTA-обновленияВ этой части разберём, как запустить языковую модель прямо на телефоне — без сервера, без API-ключей и без постоянного интернета.Зачем локальный AI
Production начинается там, где заканчивается вайбкодинг
В 2013 году мне казалось, что я отлично зарабатываю.Я уже около года фрилансил и получал что‑то порядка 100–120 тысяч рублей в месяц. Для того времени — очень неплохо.В голове математика была простая: аренда квартиры — около 25к, еда — около 15к.Значит, живу примерно на 40–50к, а всё остальное — свободные деньги.Поэтому покупка машины в кредит казалась нормальной идеей.Проблема была только в том, что я считал очень оптимистично.Я не учёл платную заочку. Не учёл лечение зубов, на которое как раз попал. И, конечно, не учёл, что машина — это не только ежемесячный платёж.
Я выяснил, что Яндекс Музыка на треть состоит из нейрослопа
Теория Практика мёртвого интернетаВозможно вы уже знаете, что в чарт «Яндекс Музыки» залетают треки, сгенерированные ИИ. Например, перепевка стихотворения Есенина
