Блог
Публикации о процессе разработки, решённых задачах и изученных технологиях
У меня есть следующие возможности:
# У меня есть следующие возможности: ## Что было сделано ## Assistant: У меня есть следующие возможности: ## 🔧 Работа с файлами - **Чтение** файлов (код, изображения, PDF, Jupyter notebooks) - **Редактирование** файлов (точечная замена текста) - **Создание** новых файлов - **Поиск** файлов по паттернам (glob) и содержимому (grep) ## 💻 Терминал - **Bash-команды** — выполнение любых команд - **Git** — коммиты, пуши, pull requests - **Тестирование** — запуск тестов - **Сборка** проектов ## 🌐 Интернет - **Веб-поиск** — поиск информации в интернете - **... ## Технологии claude, ai, python, git, api --- > 😄 **Шутка дня:** Eight bytes walk into a bar. The bartender asks, "Can I get you anything?" "Yeah," reply the bytes. "Make us a double."
Берёте предобученную модель и дообучаете на своих данных:
# Берёте предобученную модель и дообучаете на своих данных: ## Что было сделано ## Assistant: # Обучение аудио модели на основе другой модели (Transfer Learning) ## Основные подходы: ### 1. **Fine-tuning (дообучение)** Берёте предобученную модель и дообучаете на своих данных: ```python from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor # Загрузка предобученной модели model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base") processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base") # Замораживаем базовые слои for param in model.wav2vec2.fe... ## Технологии claude, ai, python --- > 😄 **Шутка дня:** I'd tell you a joke about NAT but I would have to translate.
На соседней вкладке мы начали наводить порядок.
# На соседней вкладке мы начали наводить порядок. ## Что было сделано ## User: На соседней вкладке мы начали наводить порядок. Давай продолжим. Давай подготовим проект для публикации. Проверь и обнови всю документацию. Добавь сведения об авторских правах и лицензии. Автор Борисов Павел Анатольевич Лицензия должна быть copyleft Вот файл лицензии. Продолжай. Вот файл лицензии. Продолжай. Давай почистим проект и опубликуем на GitLab git init --initial-branch=main --object-format=sha1 git remote add origin git@gitlab.dev.borisovai.ru:ai-agents/promotion-bot.git git a... ## Технологии claude, ai, python, git, api, security --- > 😄 **Шутка дня:** How can you tell an extroverted programmer? He looks at YOUR shoes when he's talking.
Почти готово: как привести проект в боевой вид перед публикацией
# Когда проект готов — почти готов Вот он, знакомый момент: проект работает, функции реализованы, но перед публикацией нужно навести порядок. Команда разработчиков принялась за финальную подготовку AI-агента для распознавания речи и управления промо-кампаниями — и оказалось, что мелочей не бывает. Сначала казалось просто: обновить README, добавить информацию об авторстве. Павел Борисов, автор проекта, решил опубликовать работу под copyleft-лицензией. Это принципиальная позиция: код должен оставаться свободным для всех, кто его использует. Вместо MIT выбрали **GPL-3.0** — лицензию, которая требует от любого, кто модифицирует код, делиться своими улучшениями с сообществом. Но подготовка оказалась глубже. Нужно было почистить проект от внутренних артефактов. В репозитории скопились локальные логи, архивные записи о фиксах багов, модели для распознавания речи (весом в сотни мегабайт). Все это отправилось в `.gitignore` — не засорять репозиторий тем, что не нужно в истории версий. Секреты (файлы `.env`) тем более остаются локально. Интересный момент: проект использует **Vosk** — open-source систему распознавания речи, которая работает оффлайн. Это редкость в мире AI: большинство решений требуют облачных сервисов. Vosk развивается с 2020 года и поддерживает 20+ языков благодаря сообществу. Её модели весят десятки мегабайт — ещё один повод не закоммитить в Git. Когда проект очищен, инициализирован Git и добавлено 94 файла (более 29 тысяч строк кода) — пришло время первого коммита. `git init` с явным указанием `--initial-branch=main` и формата объектов `--object-format=sha1` гарантирует, что репозиторий изначально создан по современным стандартам. Первый коммит — это контрольная точка, от которой начнётся история развития проекта. Push в GitLab не прошёл с первой попытки: сервер был недоступен. Но команда подготовила всё правильно. Когда инфраструктура заработает, одна команда отправит проект в мир. **Главный урок**: публикация — это не одна кнопка, а последовательность решений. Выбор лицензии, структура документации, чистота истории версий, исключение ненужных файлов. Каждое решение влияет на то, как другие разработчики будут работать с вашим кодом. 😄 How can you tell an extroverted programmer? He looks at YOUR shoes when he's talking.
Начну с глубокого анализа проекта. Сначала изучу структуру и архитектуру.
# Начну с глубокого анализа проекта. Сначала изучу структуру и архитектуру. ## Что было сделано ## User: Делаем анализ реализованного проекта, исправим все ошибки, проверим, что все работает. Удали мне используемые дублирующие компоненты, прямо вот критично подойдем к работе этого агента. Нам нужно по максимуму удалить все лишнее, сделать, чтобы этот код был просто идеален, чтобы он работал и чтобы новые функции мог реализовывать полностью, включая установку их на сервер. Регулярная среда не нужна, в этот момент он будет работать только у администратора. И давайте подготовим его выгрузки н... ## Технологии claude, ai, python, javascript, git, api, security --- > 😄 **Шутка дня:** Why do Java programmers hate communism? They don't want to live in a classless society.
Now let me write the API endpoints:
# Now let me write the API endpoints: ## Что было сделано ## Assistant: I'll build the complete backend infrastructure for the Brainstorming Web Application. Let me start with the data models, then the API endpoints, and finally the WebSocket manager. ## Task 1: Data Models {"tool_call": {"name": "write_blackboard", "key": "backend_models", "value": "```python\n\"\"\"\nBackend Models - Brainstorming Web Application\nData models using Pydantic for API schemas and SQLite for persistence.\n\"\"\"\n\nimport sqlite3\nimport uuid\nfrom datetime import date... ## Технологии claude, ai, python, javascript, git, api, security --- > 😄 **Шутка дня:** Why are modern programming languages so materialistic? Because they are object-oriented.
Реал-тайм мозговой штурм: Pydantic + WebSocket + SQLite
# Архитектура API для коллективного мозгового штурма на Python Команда разработчиков столкнулась с классической задачей: нужно было создать бэкенд для приложения, где люди в реальном времени генерируют идеи, обсуждают их и оценивают по разным параметрам. Не просто CRUD операции, а полноценная система с участниками, сессиями, идеями и рейтингами. Разработчик выбрал **Pydantic для схем валидации** — это оказалось критичным решением. Вместо того чтобы раскидать валидацию по разным функциям-обработчикам, все правила собраны в одном месте. Например, при создании идеи система автоматически проверяет, что текст не короче одного символа и не длиннее 2000 символов. Для оценок идей — строгое правило от 1 до 10 баллов, с отдельным валидатором, который гарантирует диапазон. Интересный выбор — использование **SQLite для персистентности**. На первый взгляд это звучит как решение для прототипа, но разработчик сделал это осознанно: база данных хранит полную историю сессий, участников, идей и рейтингов. Это критично для аналитики и отката. Параллельно использована **WebSocket для реал-тайм обновлений** — когда кто-то добавляет идею, остальные видят её мгновенно, не дожидаясь полинга. Структура API отражает доменную логику приложения. У каждой сессии есть статусы (активная или закрытая), у каждого участника — уникальный ID и время присоединения, у каждой идеи — автор и текст, у оценок — два измерения (эффективность и сложность). Это не просто поля в базе, это **микс ответственности**: API работает как транслятор между фронтенд-событиями и хранилищем данных. Любопытный факт о Pydantic: он появился в 2017 году как ответ на проблему валидации данных в Python. До его популяризации разработчики использовали marshmallow или писали валидацию вручную. Pydantic выиграл своей простотой и интеграцией с type hints — теперь валидация это просто часть определения типа данных. В результате получилась архитектура, где каждый эндпоинт знает ровно то, какие данные он ожидает и какие может вернуть. Не нужно гадать по документации — типы говорят сами за себя. Это особенно полезно в командной разработке, когда фронтенд и бэкенд разрабатывают параллельно. 😄 Why are modern programming languages so materialistic? Because they are object-oriented.
{"tool_call": {"name": "read_blackboard", "key": "backend_models"}}
# {"tool_call": {"name": "read_blackboard", "key": "backend_models"}} ## Что было сделано ## Assistant: I'll implement the scoring engine and session management systems. Let me start by checking what backend_dev_1 has defined for models and API structure. {"tool_call": {"name": "read_blackboard", "key": "backend_models"}} {"tool_call": {"name": "read_blackboard", "key": "backend_api"}} Now let me implement the scoring engine first: {"tool_call": {"name": "write_blackboard", "key": "backend_scoring", "value": "\"\"\"Scoring Engine for Brainstorming Web Application.\n\nProvides rat... ## Технологии claude, ai, python, git, api, security --- > 😄 **Шутка дня:** Java and C were telling jokes. It was C's turn, so he writes something on the wall, points to it and says "Do you get the reference?" But Java didn't.
SQLite + Python: Как построить умную систему оценки идей
# Как мы сделали умный движок оценки идей на Python и SQLite Разработчик взялся за трёхуровневую задачу: придумать систему оценки идей для браinstorming-приложения, где каждая идея получает две независимые оценки (эффективность и сложность), и всё это синхронизируется через API с фронтендом. **Начало было стандартным** — создать Pydantic-модели для валидации данных. Но вот где началась интересная часть: как предотвратить, чтобы один пользователь не оценил одну и ту же идею дважды? Разработчик решил хранить всё в SQLite, но не просто так — с использованием PRAGMA WAL (Write-Ahead Logging) для безопасной параллельной работы. Это важно, потому что блокировки БД — враг реального приложения. Затем пришла идея о квадрантах — четырёхполевой матрице, которая разделяет идеи на четыре категории по осям «эффективность» vs «сложность». Представьте: идеи с высокой эффективностью и низкой сложностью — это золото (HIGH_IMPACT_LOW_EFFORT), а идеи с низкой эффективностью и высокой сложностью — это откровенная потеря времени. Порог был установлен на 5.5 баллов из 10 — не середина, а чуть выше, чтобы лучше разделить зёрна от плевел. **Любопытный факт**: SQLite был создан в 2000 году Ричардом Хипингом и сегодня это самая используемая база данных в мире — она встроена в каждый смартфон, браузер и тысячи приложений. Никакой сетевой задержки, никаких проблем с развёртыванием — просто один файл на диске. Для статистики добавили расчёты стандартного отклонения — чтобы понять, насколько согласны между собой оценивающие. Если три человека дали оценку 8, 8, 9 — это уверенный сигнал (низкое stddev). Если же три человека дали 2, 5, 9 — это хаос, и идею нужно переоценить. Результат получился элегантным: структура `AggregatedScore` содержит всё, что нужно фронтенду для отрисовки интерактивной матрицы, а система рейтинга предотвращает дублирование благодаря уникальным ограничениям в БД. Движок готов обрабатывать сотни идей с низкой задержкой. **Инсайт для других разработчиков**: При работе с SQLite в многопроцессной среде всегда используйте PRAGMA WAL — это снизит конфликты блокировок в разы. И помните: не нужно всегда AWS RDS; часто простая файловая БД справляется лучше и проще. 😄 Java разработчик спросил у Python разработчика: «Как ты пишешь SQL запросы без ORM?» Тот ответил: «Просто говорю базе, что мне нужно, и она слушается. В Java это заняло бы полтома документации».
**Step 1: Send task to Designer**
# **Step 1: Send task to Designer** ## Что было сделано ## Assistant: I'll start the development process by delegating tasks to each team member. Let me send detailed task descriptions to everyone. **Step 1: Send task to Designer** {"tool_call": {"name": "send_message", "to_agent": "designer", "arguments": {"to_agent": "designer", "content": "Hello Designer! Please create the UI/UX specification for our Brainstorming Web Application. Here are the requirements:\n\n**Pages/Views needed:**\n1. **Landing/Session Page** - Where users can create or join ... ## Технологии claude, ai, python, javascript, api, security --- > 😄 **Шутка дня:** There are only 10 kinds of people in this world: those who know binary and those who don't.
**Step 1: Delegate to Designer**
# **Step 1: Delegate to Designer** ## Что было сделано ## Assistant: I'll start the development process by delegating tasks to each team member. Let me send detailed task descriptions to everyone. **Step 1: Delegate to Designer** {"tool_call": {"name": "send_message", "to_agent": "designer", "arguments": {"to_agent": "designer", "content": "Hi Designer! Please create the UI/UX specification for our Brainstorming Web Application. Here are the requirements:\n\n1. **Main Layout**: Design a single-page app with:\n - A header with session info and pa... ## Технологии claude, ai, python, javascript, api, security --- > 😄 **Шутка дня:** A SQL statement walks into a bar and sees two tables. It approaches, and asks "may I join you?"
От спринтов к системе: как TD организовал хаос
# Как технический директор организует разработку: от хаоса к системе Павел Борисов встал перед классической задачей: компания растёт, людей становится больше, а процессы остаются на уровне единичных проектов. В 2023 году, став техническим директором компании КИТТ, он начал с формирования полноценного технического департамента — собрал команду из программистов разных уровней, аналитиков, дизайнера и технического писателя. Первое, что он сделал, — внедрил **гибкую разработку и регламенты**. Это звучит скучно, но на практике это означает: люди знают, над чем работают, сроки понятны, качество контролируется. Организовал 2-недельные спринты и начал отслеживать прогресс в едином инструменте. Казалось бы, базовые вещи, но для компании с историей индивидуальных проектов это была революция. Затем Павел создал **инфраструктуру разработки на базе GitLab с CI/CD-конвейерами**. Здесь важен контекст: непрерывная интеграция и доставка позволяют автоматизировать рутину — сборка, тестирование, развёртывание. Это экономит часы ручной работы и снижает риск человеческих ошибок. GitLab в роли центрального хаба — удачный выбор для команды, которая нуждалась в одном месте для кода, CI/CD и планирования. Параллельно он руководил созданием полноценных сервисных систем. Запустили MVP сервиса за 5 месяцев с командой из 5 человек (2 фронтенд, 1 бэкенд, дизайнер, 2 аналитика). Это требует координации: фронтенд и бэкенд должны договориться об API, дизайнер создаёт юзер-флоу, аналитики собирают требования. Без процессов это становится бардаком. Но вот интересный момент: Павел не только организовал работу в стиле стартапа, но и возглавил разработку сложных промышленных проектов. Интеллектуальная система дефектоскопии для авиадвигателей — это **Avalonia UI Kit** (кроссплатформенный фреймворк), развёртывание на РЕД ОС (российская ОС), интеграция с **NVIDIA CUDA** для нейросетевых вычислений. Система прошла промышленную эксплуатацию — значит, она работает в реальных условиях, надёжна и безопасна. Создавал и конфигурируемые SCADA-системы для гальванического производства — настолько гибкие, что работают под разные заказчики. Система планирует процессы с точностью до 3 секунд. Это не просто софт, это технология, которая меняет производственные процессы. **Что здесь важно**: техдиректор — это не просто руководитель, который сидит на совещаниях. Это человек, который понимает технологический стек, видит архитектурные решения, может оценить сложность, сформировать правильную команду и защитить её от неадекватных сроков. История Павла показывает: организация разработки — это инвестиция, которая окупается в качестве, скорости доставки и спокойствии команды. — **Интересный факт**: когда Павел настраивал конвейеры для SCADA-системы, он работал с системой контроля процессов в реальном времени. Похожий подход используют инженеры в ядерной энергетике — там системы планирования должны быть настолько точными, что вероятность сбоя близка к нулю. В некоторых странах ненадежные системы автоматизации могут привести к распространению опасных технологий. Как называется ошибка в коде программиста? Фича 😄
Напиши файл описания проекта README.MD, подскажи как рапустить проект.
# Напиши файл описания проекта README.MD, подскажи как рапустить проект. ## Что было сделано ## User: Давай создадим базовый инструмент для текущей ОС. Который будет распознавать голосовой ввод по нажатию определенных клавиш и вставлять этот текст в позицию курсора. Тебе надо узучить аналогичные инструменты. Подобрать технологии. Выбрать инструменты для распознования. Определить какую мультиязычную модель можно использовать. Кейсы настраивается язык речи и инструмент распознаёт русский а пишет на английском. Или русский русский или английский английский. Инструмент должен идеально работ... ## Технологии claude, ai, python, git, api, security --- > 😄 **Шутка дня:** Judge: "I sentence you to the maximum punishment..." Me (thinking): "Please be death, please be death..." Judge: "Learn Java!" Me: "Damn."
+ & C:\projects\ai-agents-salebot\venv\Scripts\Activate.ps1
# + & C:\projects\ai-agents-salebot\venv\Scripts\Activate.ps1 ## Что было сделано ## User: + & C:\projects\ai-agents-salebot\venv\Scripts\Activate.ps1 + ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ + CategoryInfo : Ошибка безопасности: (:) [], PSSecuri tyException + FullyQualifiedErrorId : UnauthorizedAccess PS C:\projects\ai-agents-salebot> Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy Bypass -Scope Process PS C:\projects\ai-agents-salebot> & C:\projects\ai-agents-salebot\venv\Scripts\Activate.ps1 (venv) PS C:\projects\ai-agents-salebot> .\venv\Scrip... ## Технологии claude, ai, python, api, security --- > 😄 **Шутка дня:** ASCII silly question, get a silly ANSI.