RU

Вместе с Claude сделал бесплатный Spotlight с ИИ для Mac и Windows: ищет файлы и отвечает на вопросы в одной строке

Каждый день я делал одно и то же: открывал Spotlight, чтобы найти файл или запустить программу, а потом лез в браузер, открывал вкладку с ИИ и встав…

SpotlightлаунчерИИClaudeClaude CodeChatGPTOllamaOpenRoutermacOSWindows
Habr
RU

Как я несколько часов гуглил, чтобы потом за 15 минут запустить локальный DeepSeek для Python и SQL

Полгода назад мне понадобился  личный AI помощник ( знаю...звучит слишком пафосно и мне самому это словосочетание не нравится ) для р…

OllamaDeepSeekLLMлокальный AIPythonPandasSQLWindowsлокальные модели
Habr
RU

Подключил локальную Gemma к Codex, чтобы экономить лимит. На простой задаче расход вырос вдвое

У меня MacBook Pro 16 2019 года: шестиядерный Intel Core i7, 16 ГБ оперативной памяти и Radeon Pro 5300M с 4 ГБ VRAM. На нём уже стояли Ollama, gemm…

CodexOllamaGemma 3локальные LLMMCPcoding agentsMacBook Pro Intelбенчмарк LLM.
Habr
RU

Codebase Intelligence для агента: строим «dev tool будущего» и сразу тестируем на Rails монолите в 3,5M+ строк

Сгенерированная картинка для привлечения внимания. Промпт: «Продемонстрируй, что всё новое — это хорошо забытое старое» (нет) За последний год инстр…

coding agentsMCPсемантический поискRAGRuby on Railsграф вызововтехдолгQdrantOllamaCodebase Intellegence
Habr
RU

Когда разработчики ленятся писать документацию: описываем клиентский API силами нейросетей

Документация устаревает быстрее, чем код успевает писаться? Рассказываем, как мы построили конвейер из Python-скриптов и нейросетей, который сам нах…

hostkeyLLMAPI documentationPythonPHPAutomationGitMarkdownOllamaDevOps
Habr
RU

Я хотел просто навести порядок в Obsidian. В итоге написал два индекса, semantic search и RAG

Я начинал с простого AI-аудита заметок, а в итоге Vault Audit AI вырос в систему с двумя индексами, поиском по смыслу, Similar Notes, semantic dupli…

ObsidianVault Audit AIRAGsemantic searchembeddingsLLMTypeScriptvector searchknowledge managementOllama
Habr
RU

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 спросит…

GarminGarmin Connectopen sourceself-hostedTelegram-ботLLMOllamaPythonAI-агентфитнес-данные
Habr
RU

Я научил Obsidian искать по смыслу. Как устроен локальный семантический индекс без отдельной векторной БД

В комментариях к прошлой статье мне написали примерно следующее: граф связей выглядит красиво, но хороший поиск по заметкам полезнее. Спорить было т…

Obsidianсемантический поискembeddingsвекторный поискTypeScriptлокальный индексLocalVectorStoreOpenRouterOllamaVault Audit AI
Habr
RU

Один интерфейс — девять LLM-провайдеров: как мы подружили Kimi K3, GLM-5.2, Claude и Ollama в одном терминальном агенте

Привет, Хабр! Я делаю execai — терминальный AI-агент на Go (bubbletea), в духе Claude Code. Он читает файлы, гоняет shell-команды, ходит в kubernete…

execaiGoLLMKimi K3GLM-5.2OllamaAI-агенттерминалbubbleteaSSE
Habr
RU

Теги реакций и собираемый промпт: как удержать характер ИИ-персонажа по ходу диалога

Вектор диалога с LLM плывёт каждый ход, и к концу разговора персонаж уже не тот. Рассказываю, как я это чиню в своём движке: классификатор выбирает…

LLMпромпт-инжинирингprompt engineeringconstrained decodingstructured outputИИ-персонажичат-ботыконсистентность диалогаOllamagemma
Habr
RU

Локальная RAG-система на Go, PostgreSQL и Ollama без облачных API

RAG уже стал стандартным способом научить LLM работать с собственными документами без дорогостоящего дообучения. Но за кажущейся простотой скрываетс…

RAGRetrieval-Augmented GenerationGogolangPostgreSQLOllamaэмбеддингивекторный поисклокальные моделиllm
Habr
RU

Как заставить LLM проанализировать хранилище из тысяч заметок, которое не влезает в контекст

У меня в Obsidian накопилось под две тысячи заметок. Ежедневники, конспекты, обрывки идей, недописанные черновики. Граф‑вью честно по…

ObsidianLLMMapReduceплагинTypeScriptOpenRouterOllamaаудит базы знанийRAG
Habr
RU

PewDiePie: разбираю self-hosted AI-workspace, который собрал 47 тысяч звёзд за пару дней

PewDiePie последние полтора года ушёл из развлекательного контента в технику: домашний сервер, локальные LLM, self-hosting. Результат — репозиторий…

self-hostedAI workspaceлокальные LLMOdysseusPewDiePieOllamaDockeropencodeприватность
Habr
RU

Как я сделал локальный RAG-сервис для SRE: ищем по документации, ранбукам и коду через Ollama

Недавно делал учебный проект про автоматизацию документирования инцидентов. Поначалу планы были грандиозными: инциденты, таймлайны, интеграции с мон…

RAGLLMFastAPIPythonOllamaOpenWebUIBM25SREранбукиOpenAI-compatible API
Habr
RU

Почему RAG — это не просто «добавить поиск»: latency, качество и выбор стратегии retrieval

Когда говорят про RAG, его часто описывают как простой способ улучшить LLM‑систему: добавить поиск по внешним данным, найти релевантн…

RAGLLMretrievallatencyChromaOllamavector searchembeddingstop-kchunk size
Habr
RU

SocratiCode: разбираю MCP-сервер, который даёт ИИ-агенту понимание кодовой базы

Если ваш ИИ-агент при каждом вопросе начинает grep-ом по всему проекту — у меня есть для вас одна штука. SocratiCode — это MCP-сервер, который индек…

MCPClaude Codeвекторный поискQdrantOllamacodebase intelligenceAI-агентыRAG
Habr
RU

Как устроен Meshtastic, зачем он нужен и как я подключил его к локальной модели на ноутбуке

Практический эксперимент с Meshtastic: две Heltec ESP32 LoRa 32 V4, связь на 702 м в городской среде, разбор LoRa-настроек, ролей нод, MQTT и Python…

MeshtasticLoRamesh-сетьOllamaлокальная LLMPythonHeltec ESP32 LoRa 32 V4MQTToff-gridIoT
Habr