Один ИИ пишет мне код, второй его ревьюит и не пускает в master, а я плачу за обе подписки и называю это командой разработки. За 56 дней — 1393 коммита, почти три сотни спек и рабочий продукт, на который у команды ушло бы года полтора. Внутри — устройство моего харнесса, грабли, из которых вырос каждый гейт, экономика против зарплаты сеньора и почему спека у меня дороже кода. Читать далее
Все обсуждают модели: GPT, Claude, Codex, Gemini, Opus. Но в реальной работе побеждает не только самая сильная модель, а правильно собранная система вокруг неё. Эта система называется agent harness — харнесс. В статье разберём, что это такое, из каких компонентов он состоит и как я собираю свой рабочий AI-сетап: Orca, GitHub, VPS, Pi Agent и кастомный pipeline для разработки. Читать далее
Это перевод хорошей статьи про базу того, как устроены кодинг-ассистенты и что для них важно: что такое харнесс и харнесс-инжиниринг, в чем разница просто агентной обвязки и кодинговой, что такое компактизация и почему та же самая модель в консольке ощущается мощнее, чем просто в веб-чате. Сильного хардкора и больших откровений в ней нет, но это отличный материал для старта изучения архитектуры кодинг-ассистентов и лучшего понимания, как оно работает внутри. Читать далее
Неважно, где ты гоняешь инференс: в проде на vLLM под нагрузкой или в локалке на llama.cpp, пытаясь втиснуть Llama-3 в 4 ГБ видеопамяти — вопрос всегда один. Какая конфигурация влезет в бюджет по VRAM и при этом не уронит p95?В статье рассказываю про разработанный харнесс, который берет эту рутину на себя и честно сравнивает бэкенды. Разбираем реальные грабли локального и прод-инференса. Читать далее