Всё началось с того, что я в очередной раз копировал описание задачи из YouTrack в Claude Code. Потом комментарии к ней. Потом ещё один комментарий, который кто‑то оставил, пока я копировал первые. Потом ждал, пока агент напишет код, открывал PR, возвращался в задачу, вставлял ссылку, менял статус на Fixed — и шёл за следующей.

В какой‑то момент я понял, что из всей этой цепочки самая бесполезная её часть — это я. Агент умеет писать код, YouTrack умеет хранить задачи, а я работаю буфером обмена с ногами.

Решение вроде бы очевидное: дать агенту доступ к трекеру через MCP, и пусть сам читает, сам пишет, сам двигает задачи. Ну чтож, давайте подключим.

В статье рассказываю, как подключил Hermes Agent к своей инфраструктуре ServeHub-2 и использовал его для повседневных задач. Агент помогает работать с базой знаний Obsidian, проверять состояние серверов и следить за несколькими почтовыми ящиками.

Чтобы разделить задачи, я создал несколько профилей с отдельными Telegram-ботами. Так каждый агент отвечает за своё направление и использует собственные настройки.

Для работы с инфраструктурой я развернул Hermes на отдельном VPS и подключил его к защищенной сети. В статье разбираю эту схему и показываю настройку контейнера с клиентом, через который агент получает доступ к домашнему и удалённому серверам.

Также рассказываю, почему выбрал Hermes Agent, какие его возможности использую.

Часть наших плат контроллеров и одноплатных компьютеров сделана под формат модуля Orange Pi CM4, такие как сборщик данных FCU-CM4 (плата с питанием, корпусом и встроенным датчиком тока) и промышленный одноплатный компьютер FCU3566 (прототип). В этой статье расскажем про ELTAY RM66, это российский модуль формата CM4 на процессоре Rockchip RK3566, полностью совместимый по разъемам и сигналам с оригинальным Orange CM4. Мы поставили RM66 в наши платы, сделали тесты и рассмотрим, как он работает в типовых для нас задачах: опрос датчиков, Modbus-шлюз, накопление данных и отображение в Grafana.

На стройке смета и реальные закупки живут в разных мирах. Смету один раз считают в Excel, согласовывают и кладут в папку. А дальше на объект месяцами идут счета: документ на почту, фото в мессенджер, таблица от поставщика. То, что газобетон подорожал на 12%, а арматуры купили на полторы тонны больше сметы, обычно выясняется при закрытии объекта, когда маржа уже ушла.

Недавно разбирали такую задачу для строительной компании, которая ведет объекты в Битрикс24.Заказчик сказал примерно так: “Нужно, чтобы счет пришел, система сама разобрала позиции, сопоставила их со сметой и до оплаты показала, где цена закупки выше сметной, где объем материала уже превышен, а где позиции в смете вообще нет.”.

Расскажу, как устроена такая система и где в ней на самом деле сложно

Как версионируемый QA-репозиторий помогает маршрутизировать контекст, повторно использовать процессы и сохранять обоснование выбора тестов.