Reading view

Будущее приложений — без приложений

Всем привет. Я Михаил Харитончик, лидер продукта GenUI в Цифровом Ассистенте ГигаЧат B2C. Моя команда занимается генеративными интерфейсами: тем, как превращать ответ модели в понятную визуализацию, интерактивные элементы и полноценный пользовательский сценарий. И сегодня я хочу поговорить о будущем приложений. Точнее, о будущем, в котором приложений в привычном виде может вообще не остаться.

Этот текст про горизонт от нескольких месяцев до пары лет. В ИИ-индустрии даже полгода — практически геологическая эпоха: изменения происходят не кварталами, а итерациями длиной в несколько часов. Недавно я увидел, как Сэм Альтман репостит сообщение: кто-то обнаружил, что Grok при работе с агентом отдаёт исходный код. Прошло менее суток — и Grok CLI уже ушёл в open source. За происходящим в индустрии физически сложно успевать.

Визионерствовать на долгий срок в таких условиях сложно, поэтому поговорим о ближайшем будущем. Не абстрактном, а о том, которое начинается с обычного вечера после работы.

Читать далее
  •  

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
  •  

Как я «нанял» локального ИИ-сисадмина для автономного управления домашней сетью (и адаптировал под это llm wiki)

Моя домашняя сеть уже давно перестала быть просто «вайфаем в квартире». Сейчас этот зоопарк состоит из: нескольких роутеров, прошитых под на OpenWrt, NAS, МФУ, а также IoT-устройств (робот-пылесос, умные лампочки, бризер, кондиционер, три канарейки, черепаха, золотые рыбки и старый глупый хомяк). А на роутерах ещё куча сервисов крутятся (например, https-over-dns и сервис-который-нельзя-называть).

В какой-то момент я поймал себя на мысли, что трачу кучу времени на рутину: копаться в заметках, вспоминать команды для OpenWrt, вручную проверять сервисы; понял, что выступаю для своей сети сисадмином на побегушках. Так я и решил настроить локально Qwen3.6-35B-A3B + несколько инструментов.

В этой статье я расскажу о MVP моего домашнего Skynet-а: настроенный агент умеет сам ходить по SSH на роутеры, проверять статус сервисов — и сам поддерживает документацию по сети (на основе подхода llm wiki). Чтобы не бояться, что LLM случайно уронит сеть, я выстроил строгие правила: все деструктивные действия требуют моего подтверждения, а любые скрипты, которые агент напишет, я запускаю только после ручного ревью (не самый оптимальный вариант — но для MVP хватило).

Итак, далее вас ждёт пошаговая инструкция для новичков, как поднять подобную систему в вашем контуре. И пример, как с её помощью поднять себе РКН следить за состоянием принтера по протоколу SNMP.

И сразу скажу: я фанат Powershell, так как эта командная оболочка работает и под Windows, и под Linux и построена на основе горячо любимого мною .NET. Поэтому все дальнейшие действия (и генерируемые скрипты) будут приведены для кроссплатформенного Powershell.

Читать далее
  •  

Tool‑calling против галлюцинаций: агент для 1С, который сначала читает вашу базу, потом пишет код

Вайб‑кодинг захватывает разработку везде, кроме одного места — 1С. Универсальные ассистенты здесь просто не работают: они не видят вашу конфигурацию. Показываю агента, который эту проблему закрыл — и что вайб‑кодинг для 1С уже наступил, а не когда‑нибудь потом.

Читать далее
  •  

Виртуальные сотрудники вместо ИИ-помощников: как агенты учатся работать внутри компании

Разработка постепенно меняет привычное разделение работы между человеком и инструментами. ИИ берет на себя не отдельные операции, а последовательность действий, для которой раньше требовалось участие специалиста. Но вместе с ростом автономности меняются и требования к самой системе. Агент должен понимать контекст проекта, знать внутренние правила и иметь доступ к инструментам, с которыми работает команда, а не просто искать информацию и писать код. 

Эту тему подробно разобрали на восьмом митапе MWS для DevOps и SRE. Эксперты из MTC Web Services и Orion Soft показали разные стороны перехода к агентной разработке и поделились кейсами, как ИИ потихоньку превращается в виртуального сотрудника — агента, действующего без постоянного сопровождения человека, и что для этого приходится менять в инженерных процессах.

Читать далее
  •  
❌