Записки о работе

11 Материалов

Личные2026-09-28 · 7 мин

Три котёнка ищут дом: как я собрал объявление с агентом в Telegram

Подруге из Витебска нужно пристроить трёх котят. На входе абзац и восемь фотографий, на выходе комплект: текст, площадки, порядок снимков, напоминание админам и вопросы будущим хозяевам. Что сделал Hermes и что остаётся людям.

Читать

2026-09-17·10 мин

Сотни записей с обхода здания в дефектовку за ночь

Многоэтажный объект, десятки гигабайт записей с обхода и одна ночь на отчёт. Как я собрал сотни замечаний с кадрами в XLSX-шаблонах заказчика: локальный Whisper, кэш по SHA-256, ручная проверка и никаких выдуманных объёмов.

#ai
#python
#pipeline

Читать

2026-08-18·10 мин

Модель не приложение, а один узел системы

Когда фичу с LLM собирают, все смотрят на модель. Но модель это маленький вероятностный узел, а фичей её делает обвязка: контракт ответа, поведение при отказе, бюджет, evals и логи. Про эту обвязку и собран AI Builders.

#ai
#llm
#backend

Читать

2026-08-18·7 мин

С чего начинать в AI Builders: карта учебника по уровням фичи

58 глав подряд читать не надо. Определите, на каком уровне сейчас ваша LLM-фича, и заходите с нужного места: Идея, Протокол, Тест, Прод, четыре маршрута и признаки, по которым видно ваш.

#ai
#llm
#backend

Читать

2026-07-22·10 мин

ИИ и 152-ФЗ: инженерный разбор вместо юридического

Про LLM и персональные данные пишут юристы и облачные провайдеры. Разбираю то, о чём они не пишут: три архитектурные развилки, обезличивание, которое не делается регулярками, и персональные данные, оседающие в логах вокруг модели.

#ai
#llm
#backend

Читать

2026-07-05·9 мин

Разбор Aginx: LLM-пайплайн, который собирает ролик за 5 минут и 250 рублей

Разбор экспериментального контура «бриф → сценарий → медиа → монтаж»: Pydantic вместо магии, fallback провайдеров, 250 ₽ на ролик и грабли от бана ElevenLabs до субтитров без таймстемпов.

#ai
#llm
#python

Читать

2026-06-18·11 мин

Демо работало, прод не поехал: что ломается между пилотом ИИ и рабочей системой

Исследование MIT NANDA: 95% корпоративных ИИ-пилотов не дают измеримого эффекта. Разбираю инженерную половину проблемы: шесть вещей, которых нет в демо и без которых контур не живёт дольше трёх недель.

#ai
#llm
#production

Читать

2026-05-20·9 мин

Сколько стоит внедрение ИИ: разбор счёта по пяти статьям

Токены это самая маленькая строка в счёте, и именно её все считают. Разбираю пять статей расходов на реальных цифрах: от 0,065 ₽ за тысячу токенов до пяти миллионов за свою модель, и почему подрядчики не называют цену.

#ai
#llm
#production

Читать

2026-04-26·7 мин

Суббота: Coolify, две локальные модели, два сайта к вечеру

Обкатал self-hosted деплой на Coolify и за день выкатил два проекта с локальных моделей: лендинг студии и крестики-нолики четыре в ряд. URLы живые.

#ai
#coolify
#devops

Читать

2026-03-12·9 мин

GigaChat, YandexGPT или зарубежная модель: выбор по ограничениям, а не по бенчмаркам

Сравнивать модели по таблицам бенчмарков бесполезно: ваша задача в них не измерялась. Четыре ограничения, которые реально решают выбор, и способ проверить кандидатов за один день на своих данных.

#ai
#llm
#backend

Читать

2026-01-29·8 мин

Как посчитать, сработал ли ИИ: метрика, которую записывают до начала работы

«ROI 200% за три месяца» из чужих статей к вашему проекту отношения не имеет. Что мерить на самом деле, почему baseline снимают до старта и что делать, если его никто не снимал.

#ai
#llm
#production

Читать