Normal view

Я построил AI-тренера, который всегда следит за моим отдыхом и пишет тренировки мне в часы

Пятьдесят дней назад планирование моих тренировок переехало из головы и переписки в телеграм-бота. Он читает восстановление из WHOOP и форму из TrainingPeaks, рассуждает через Claude и сам пишет структурированные тренировки обратно в календарь — оттуда они уезжают в Garmin Connect и на часы. За это время он записал в календарь 72 тренировки, а стоимость эксплуатации (дроплет, инференс, подписки) составила около 4 500 рублей в месяц против 30 000+ за живого тренера с теми же подписками на спортивные сервисы.

Официального доступа к TrainingPeaks у меня нет: в партнёрскую программу я написал и получил отказ без объяснения причин. В статье — как я всё равно научился писать в чужой календарь: обмен куки веб-сессии на bearer, GET-merge-PUT вместо несуществующего PATCH, поле, которое на чтении приходит объектом, а на запись требует JSON внутри JSON, и почему IF и TSS плановой тренировки приходится считать самому.

Вторая половина — про то, где это ломалось. Три отказа за пятьдесят дней, и ни один не был виной модели: устаревший в настройках пороговый темп, мой собственный баг с зонами не того вида спорта, один невалидный OAuth-scope, отбивавший запрос согласия целиком, и ответы, обрывавшиеся на полуслове из-за параметра, у которого «по умолчанию» значит разное у разных моделей. Плюс три дня, когда я был уверен, что агент зря меня бережёт, — а данные говорят, что прав был он.

Спортивного результата пока нет: до целевого марафона сто дней, но надеюсь на лучшее.

Как это устроено и во что обошлось

Находки в опенсорсе: мир питона за август 2026

Всем привет, вот и заканчивается лето :(

Мой прошлый дайджест неожиданным образом зашел, а значит - людям такое интересно. В августе было много новых интересных PEP’ов (например, PEP 805: Safe Parallel Python), которые я поревьюил, было много новых релизов, было много новых опенсорс проектов чуваков из нашего сообщества, пару интересных подкастов и множество другого интересного!

С меня как всегда статья без нейрослопа и ИИ, с вас как всегда интересные комментарии и лайки! Но немного нейрослопа я все же добавил в некоторые свои проекты. Но осторожно и с пользой для всех.

Погнали смотреть, что у нас в питоне происходило!

Читать далее

Что такое харнес? Разбираемся в самом популярном термине в ИИ‑агентах

Слово «харнес» за этот год попало во все разговоры про ИИ, а обьясняется это примерно так: «ну, это обвязка». Обвязка чего? Какая обвязка? Поделюсь своим мнением по поводу этого термина.

Если вы хоть раз запускали Claude Code, работали с Codex или Cursor, вы уже используюете харнес в самом что ни на етсь смысле.

Проше говоря, харнес — это слой настроек, дополнительных файлов, инструментов для модели (LLM) или если хотите в своем роде *архитектурный паттерн в ИИ‑агентах. Но в живой речи харнесами называют и программы целиком: «поставил себе харнес», «какой харнес выбрать», логика та же, по которой «мотор» иногда означает всю машину. Если нуэно различать то помогает вопрос «это можно скачать и запустить?»: если да, речь о программе. Дальше «харнес» у меня означает «обвязку» слой внутри неё.

Читать далее

Как работает текстовый водяной знак в Claude

Привет!

Эпоха дикой генерации слопотекста, кажется, заканчивается.

Недавно от Anthropic вышла статья How Claude's Text Watermark Works, которая была посвящена покушению на святое — копирайту на сгенерированный текст и его детекции.

Тема супер интересная и когда один из главных научпоп-исследователей LLM — Себастьян Рашка — подготовил детальный разбор того, как вообще в LLM может быть устроен вотермаркинг, я понял, что надо брать. Я сделал частичный перевод этого разбора — автор очень крутой, но часто долго разгоняется, слишком много извиняется за свои предположения, порой чрезмерно рекламит, а иногда просто нудит и тяжело пишет.

Поэтому публикую чистенькую, вручную переписанную и адаптированную под русский язык версию. Тема очень крутая и горячая, приятного чтения!

Читать далее

Какая LLM поможет вам заработать в 2026/27 году

Сегодня у айтишников появилось новое хобби - делать свой SaaS или писать торговых ботов с помощью LLM

Порог входа резко снизился: достаточно хорошей идеи, немного свободного времени и подписки на одну из современных LLM

Но есть одна проблема

Модель, которая набирает 90%+ в бенчмарке, совсем не обязательно поможет вам заработать деньги
Потому что между «написать хороший код» и создать работающий продукт есть огромная разница

Я дал шести LLM одну задачу - написать торгового бота и проверил, что из этого можно использовать на практике

GPT, Claude Opus, DeepSeek, Qwen, GigaChat, YandexGPT Pro

Читать далее

[Перевод] Гайд Anthropic по AI‑native SDLC

Модели и харнессы стали более совершенными, что позволяет организациям трансформировать не только то, как они производят код, но и весь жизненный цикл разработки ПО. В данной статье — перевод рекоммендаций Anthropic по организации SDLC, если вы используете сервисы Claude.

Читать далее

LLM уверенно врёт про ваш микроконтроллер

Попросил ИИ написать прошивку для платы с экранчиком. Код идеальный: скомпилировался с первого раза, залился без ошибок. А на экране - цветной шум.

Дело не в коде - модель просто не знает вашей платы. Какие пины чем заняты, какая конфигурация тактирования реально заводится, какие вызовы HAL молча не делают ничего: всё это размазано по даташиту на стопицот страниц, вики производителя и вечеру отладки, который вы на это потратили.

И как это решать?

Читать далее

Как технический эксперт COMETAL за два месяца передал нейросетям 20% своей работы

Рутина в проверке конструкторской документации — головная боль: одни и те же проверки, одни и те же таблицы, одни и те же вопросы заказчику. Я решил передать часть этой рутины нейросетям. Рассказываю, что из этого вышло.

Читать далее

Одна среда на шесть компьютеров вместо командной подписки Claude Code

Я настроил свою работу так, что у меня в одной среде - 6 компьютеров.

Хочу подробнее описать как у меня устроена командная работа с Claude Code

У меня шесть машин: всегда включённый десктоп, два ноутбука на Windows, два Мака и Linux-VPS. За ними работают три человека. На каждой машине свой Claude Code, свой логин.

Я сажусь за любой компьютер и пишу: «напомни, что коллега вчера делал с гейтом публикации, хочу продолжить». И продолжаю. Не спрашиваю в чате, не жду, пока передадут дела, не читаю сорок сообщений, чтобы понять, что имелось в виду. Все что делают коллеги - я вижу и апдейты по любым их сессиям могу запросить у своего клода, хотя все компьютеры\ноутбуки залогинены в разных клод код аккаунтах

Так у меня работает с июня.

Читать далее

Своя Linux-based ОС на Rust и QML: опыт создания Platinum OS One

Полгода назад я решил не кастомизировать очередной Armbian под конкретную плату, а собрать полноценную ОС: свой build-движок уровня Cargo, свою оболочку на QML поверх вложенного Wayland-композитора — и универсальность как главную ставку: одна система для одноплатников, планшетов и ПК. Первая плата — Orange Pi Zero 3W.

В статье — архитектура, где различия между устройствами живут в данных, а не в коде движка; реальный прогон сборки образа с точными цифрами по каждой из 14 стадий; и то, что обычно не показывают в анонсах — три production-краша с разобранными причинами (SIGSEGV в движке QML, AppArmor против snap-песочницы, macOS tar, портящий Wayland-модуль) и три находки первой живой загрузки на настоящем железе.

Читать далее
❌