Полностью локальное веб-приложение с агентной архитектурой, продвинутым RAG, MCP и мультимодальными возможностями

Репозиторий проекта: https://github.com/NeKonnnn/Astra-Studio

Google начал разворачивать в Search Console отчётность по своим AI-поверхностям: трафик и показы стало видно с учётом AI Overviews и AI Mode. До этого AI-клики были размазаны внутри общего веб-отчёта, и понять, сколько дал именно ИИ-ответ, было нельзя. Я полез смотреть и довольно быстро уткнулся в потолок.

Оказалось, что Search Console показывает только AI-поверхности самого Google. Ни ChatGPT, ни Perplexity, ни Claude, ни Алиса в него не попадают в принципе — они не Google. Если вы, как и я, хотите видеть весь AI-трафик, а не только гугловский, придётся идти в логи сервера. Ниже — что именно даёт новый отчёт, где у него слепые зоны и как я закрываю их парсером логов.

Как красиво разложить граф из сотни связанных задач на экране: разбираем метод Сугиямы по фазам - от удаления циклов до маршрутизации рёбер в обход узлов.

Привет, Хабр! Меня зовут Владимир, и это третья часть цикла статей по написании и обучению небольшой decoder-only LLM с нуля. В первой части мы обучили токенизатор и собрали pretrain-датасет, во второй части реализовали класс Трансформер-блока. В этой части будем собирать и предобучать нашу LLM.

Привет! Меня зовут Владимир Суворов, я Senior Data Scientist и core-разработчик open-source AutoML-фреймворка OutBoxML.

В прошлой статье я разбирал четыре инженерных принципа, которые перенёс из расчётной механики в архитектуру ML-систем. Сегодня — про то, как спроектировать LLM-систему, которая надежно работает каждый день, не сжигает бюджет на токены и работает предсказуемо. Разберём на реальном примере: ассистенте, который сверяет входящий документ технического задания свободного формата со сводом документации и ставит комментарии наличии запрашиваемых пунктов в соотвествии с документацией.

Рассмотрим задачу по пяти пунктам:

В одной из предыдущих статей https://habr.com/p/1016120/ мы рассчитали температурное поле T(r, z, t)  круглой конфорки аналитическими методами. В этой статье мы сделаем его компьютерную визуализацию.

Синяя галочка есть. Ответа нет. Мой собственный бот в MAX игнорирует моё же сообщение: сервер отвечает 200 OK, в логах чисто, а человек на другом конце ничего не видит. Так начались четыре вечера отладки Bot API нового российского мессенджера — четыре грабли, которых нет в документации. Где живёт токен. Почему 404 на чат, в котором ты прямо сейчас переписываешься. Как молча испаряется webhook-подписка. И почему MAX не говорит, которому из твоих ботов написали. Собрал всё, чтобы следующему хватило получаса вместо недели.

Исторически лучший Gpick в KDE на Wayland остался без пипетки, а штатные kcolorpicker-ы повергают в печаль и уныние. Что делать? Велосипедить! Написал лёгкий Python-скрипт, дёргающий родной XDG-портал.

UPD: Прокачал утилиту до полноценного комбайна — теперь она выдаёт чистые данные без префиксов, умеет копировать конкретные форматы (HEX, RGB, HSL) в буфер и идеально встаёт в любые shell-конвейеры и хоткеи. Больше велосипедов богу СПО!

Несколько лет у меня лежал недорогой китайский видеодомофон Doorbell M8, работающий через приложение Ulooka. Покупал я его на одном из маркетплейсов примерно за 400 рублей — скорее из любопытства, чем из реальной необходимости.

Цифры за закрытый месяц внезапно меняются, а поиск причины превращается в разбор всего пайплайна — от загрузки событий до логики витрин.

В статье разбираем пять типовых сценариев, из‑за которых прошлое в отчётах продолжает «двигаться», и показываем, как сделать пересчёт данных предсказуемым.

Я собираю своего кодинг‑агента поверх моделей OpenAI. Базовый агентный цикл написал сам на Pydantic AI, и он быстро заработал. А потом начались сложные узлы: как сжимать распухший контекст, как не дать агенту делать заново уже сделанное, как понять, что он правда закончил, а не выдохся. На каждом таком узле я застревал и шёл смотреть, как это решают взрослые. Благо исходники Codex, OpenCode и Pi лежат открыто, а архитектуру Claude Code Anthropic описывает сама.

Оказалось, кодинг‑агенты различаются не моделью внутри и не списком фич на лендинге. Они различаются архитектурными ставками обвязки, и эти ставки видны прямо в коде. Дальше — разбор по ставкам, с примерами кода, и попытка понять, какие из этих ставок стоит закладывать всерьёз, а какие проживут до следующего сильного релиза модели.

Strict‑режим включён, схема валидна, ответ успешно парсится — а в проде всё равно всплывают None, пропавшие ограничения и аргументы инструментов не тех типов.

В статье разберём пять ситуаций, где Structured Outputs создают ложное ощущение надёжности, и посмотрим, какие проверки действительно стоит добавить в LLM‑пайплайн.

Привет, Хабр! Меня зовут Владимир, и это внеплановое продолжение цикла про локального MCP-агента. В первых частях мы собрали агента, научили его работать через LangGraph, добавили Gradio-интерфейс, чекпоинты и трассировку.

В этой статье я покажу как добавить аутентификацию в Gradio-интерфейс и как использовать её для упорядочивания трейсов в Langfuse и чекпоинтов в LangGraph.

Читатели хабра знают меня как автора статей о django. Например, в предыдущем посте я писал о том, как собирался переписывать django на async/await. Кстати, первые эксперименты подтвердили, что подход рабочий, и что django отлично поддаётся переписыванию. А также - что он хорошо расширяем и содержит код высокого качества.

Однако, я пришёл к выводу, что несмотря на эти достоинства, django сильно уступает Pony ORM, которая, в отличие от django и других ORM, ещё и спроектирована правильно - способом, дружественным к оптимизациям. Не случайно в статьях, которые есть о ней на хабре, её хвалят именно за производительность.

В этой статье речь пойдёт о Pony ORM, но не о фичах для пользователя, которых много (о которых можно узнать в этих видео 1, 2), а о её внутренней архитектуре.

Если список литературы по Go на лето уже прочитан, пора переходить от теории к живым кейсам. 23 июля собираемся в Москве и онлайн на встрече Go-сообщества от YADRO и Postgres Professional. Начинаем в 19:00 — подключайтесь к трансляции и слушайте тех, кто работает с Go каждый день.

Обучил multi-label классификатор на 15 классов для модерации Discord-сообщества, получил micro F1 = 0.9358 — цифра, с которой можно закрывать задачу и не разбираться дальше. Но стоило посмотреть на precision и recall по каждому классу отдельно, как выяснилось: recall на TOXIC — около 0.78, а для части редких меток test split вообще не подтверждает качество — положительных примеров там почти нет. Разбираю на реальных цифрах и коде: почему агрегированная метрика такое скрывает, как считать вес классов через pos_weight при сильном дисбалансе, почему checkpoint стоит выбирать по macro F1, а не по training loss, и где принцип «чем проще — тем лучше» перестаёт работать при оценке качества классификатора.

Сплиттер работает корректно, метрика посчитана, а p‑value уверенно опустился ниже 0,05 — результат кажется готовым к раскатке. Однако ошибка в оценке дисперсии способна превратить случайное различие в статистически значимое.

В этой статье разберём четыре типовых сценария, в которых тест подтверждает эффект, которого в данных нет, и посмотрим, как исправить расчёты.

Привет, Хаброжители! Умение писать код — это все, что нужно, чтобы извлекать из данных ценные выводы и находить ответы на сложные вопросы. В этом полностью переработанном издании статистические концепции представлены не в виде громоздких математических формул, а как стройный вычислительный процесс на языке Python. На практических примерах с использованием реальных датасетов изучите весь цикл разведочного анализа данных — от первичной обработки данных и подсчета статистик до выявления закономерностей и проверки гипотез.

Привет, «Хабр»! Представляю вашему вниманию практическое руководство по созданию умной 3D-модели комнаты из обычного видео на телефоне.

Что делать, если нужно спроектировать мебель для комнаты, но жутко не хочется возиться с рулеткой и делать замеры вручную? Можно взять смартфон, наспех отснять пространство и позволить алгоритмам сделать всю рутину за вас. В статье подробно описывается, как вдохнуть семантический смысл в облако точек, масштабировать его под реальные метры и получить чертеж, не обучив при этом ни одной нейросети.

Нейросети в процессе не обучались заново, в ход идут готовые модели – SAM, CLIP и DINOv2. Весь фокус в том, как их правильно оркестровать.

Вызов LLM легко принять за обычную функцию — пока код не сталкивается с квотами, тайм‑аутами, повторными списаниями и плавающими результатами.

В статье разбираем пять типичных ошибок в Python‑коде вокруг языковых моделей и показываем, какие инженерные привычки помогают пережить реальную нагрузку без сюрпризов в продакшене.

Пример реализации простого кэширующего прокси для пакетов npm, composer и pip на базе node.js для Windows и Linux.

Классический RAG хорошо ищет отдельные факты, но может пропускать исключения и связи между разными разделами документации. Я проверил альтернативный подход: мультиагентный граф, в котором роутер направляет запрос экспертам по отдельным доменам знаний.

В статье — архитектура на LangGraph, сравнение с наивным RAG на датасете из 40 вопросов, метрики качества, задержки и стоимость запросов. А главное — разбор, когда дорогой в эксплуатации агент может оказаться выгоднее дешёвого RAG за счёт экономии инженерного времени.

Рассмотрим следующую задачу:Дан постоянный магнит некоторой формы и нужно получить аналитическое выражение для его магнитного поля B в трёхмерном пространстве.Разберём несколько случаев.Будем считать магнит однородным.

Задача обнаружения объектов на изображении не нова, подходов к её решению существует масса. Вероятно, самым популярным и известным среди них будет YOLO. Появившись в 2015 году, эта серия систем по сей день используется, когда хочется сделать детекцию быстро, без долгих экспериментов с архитектурой.

Однако, какой бы ни была архитектура, все их объединяет одна и та же проблема — данные. Для полноценного обучения нужны сотни и тысячи изображений, с разных ракурсов, в разных условиях. Если цель — академический проект, обнаружение машин или колосков пшеницы, то найти датасет не составляет проблем. Но что, если датасета нет и/или его невозможно собрать в принципе в нужном объеме? Скажем, редкий дефект в производстве, истребитель новой конструкции? Ждать, пока накопится много брака, или надеяться на утечку чертежей?

Мы провели пару экспериментов с моделью YOLO для проверки гипотезы: как далеко можно уехать, используя исключительно синтетические данные?

Когда я начал развивать Discord-сообщество, обычной команды /ban хватило совсем ненадолго. Роли настраивались в одном месте, приветствия — в другом, логи — в третьем, а за уведомления о стримах отвечал отдельный бот.

GPU-версия ByteTrack, где математика всех камер считается общими батчами: один вызов на все потоки вместо трекера-на-камеру. На 16 потоках это ускоряет трекинг в 6 раз (104 → 17 мс/кадр на RTX 4090). А за первой, «наивной» версией пряталось всего 1.2x — почему, показали три антипаттерна PyTorch, на которых легко застрять и вне трекинга: GPU-вызовы в цикле, заливка кадров на 1.6 ГБ/с вместо 25, и FP16, который тихо съедал по 300 мс на кадре. Все цифры воспроизводимы, есть сравнение с NVIDIA DeepStream и открытый код.

Claude Code, Codex, Gemini CLI — мощные штуки. Но живут они в терминале: вы открываете окно, печатаете задачу, смотрите, как агент думает, лезет в файлы, гоняет тесты. Для человека — отлично. А теперь представьте, что в это кресло перед терминалом нужно посадить не человека, а вашу программу: чтобы она сама ставила агенту задачу, видела каждый его шаг и могла остановить опасное действие до того, как оно случится.

Вот тут и начинается ACP — протокол, который позволяет любому коду управлять CLI-агентом.

💾 MinIO, MongoDB, PostgreSQL для хранения 25 лет истории стоимости акций

Когда строишь эмулятор для проверки торговой стратегии 20 акций на 25 лет исторических данных поминутно, выбор хранилища становится архитектурной задачей. В статье разобрал, почему попытка использовать MinIO не оправдала себя, где упирается MongoDB и как PostgreSQL с Pgpool-II и read-репликами сократил время чтения одной свечи с 40мс до 10мс

Привет, Хабр! Прошло достаточно много времени с написания моей первой статьи о сканере, который принёс мне выплату в багбаунти. Кто не знает, его суть в получении технологий на сайте, после чего проверки на CVE в массовом обличье. Сегодня я бы хотел рассказать о том, как он эволюционировал, какие были исправления и новшества.

Привет, Хабр! Меня зовут Владимир, и это вторая часть цикла статей по написании и обучению небольшой decoder-only LLM с нуля. В первой части мы вытащили текст, обучили Byte-level BPE токенизатор и собрали pretrain-датасет. Теперь напишем сердце модели - трансформер.

Чтобы AI-агент понимал инженера, индустрия предлагает поставить между ними еще одну большую языковую модель. Мы поставили модель на 34 млн параметров, в несколько десятков раз меньше, и она справляется лучше.

Секрет в данных. 200 тысяч пар «формулировка задачи → элемент КОМПАС API», где негативные примеры подбирались специально коварные: одноименные методы разных интерфейсов, соседние get/set одного свойства, кандидаты, которых базовая модель ошибочно ставила на первое место. Дообучение заняло меньше пяти часов на одной видеокарте, а Hit@5 на запросах, где метод описан задачей, а не именем, вырос с 5,8% до 79,6%.

Но поиск это только вход. Дальше каждый кандидат проходит через граф типов, константы берутся из настоящих DLL, код сверяет компилятор, а недокументированное поведение агент выясняет экспериментами в живом CAD: пишет зонд, запускает в песочнице, читает результат. Выдать догадку за факт ему негде, на каждом шаге его встречает проверка.

В статье реальные логи, метрики трех бенчмарков, включая неудобные для нас, и объяснение, почему в продакшен пошла именно первая версия модели, а не две следующие.

Я собирался просто добавить Vera графический интерфейс, а в итоге переписал почти весь проект. Теперь она умеет работать с файлами и изображениями, запоминать пользователя, выполнять фоновые задачи, создавать презентации и все это с одной небольшой локальной моделью.

В предыдущей статье я описал процесс компиляции модели yolo8n в HEF-файл для нейрочипа HAILO-8L в модуле HAT+. В этой работе я оцениваю быстродействие инференса нескольких моделей YOLO для этого же чипа.

Добрых дней, товарищи хабравчане! Изначально я писал этот текст как конспект по асинхронности в пайтоне для самого себя, потому что вещь эта довольно хитрая и не хотелось бы в будущем растерять и забыть знания о ней, когда буду работать с другими языками программирования и фреймворками. Но потом решил попробовать переделать это в формат статьи и опубликовать, потому что сами знаете — когда кому‑то объясняешь, сам начинаешь лучше понимать. Очень надеюсь на конструктивную критику в комментариях, так как хочу сделать эту статью хорошим пособием для новичков или просто людей, которые хотят повторить и закрепить фундаментальные концепции, потому что без их понимания никуда. Итак, приступим.

Асимптотика на практике: Сравнение алгоритма сортировки вставками и выбором

Автор: Шуравин Александр, к. т. н., доцент, в IT более 20 лет.

Введение

В теории алгоритмов мы привыкли оперировать абстракциями: O(n²), O(n log n), O(1). Но что скрывается за этими обозначениями в реальном продакшене? Насколько критичен выбор алгоритма для вашей системы?

В этой статье я исследую два классических алгоритма сортировки — сортировку выбором (Selection Sort) и сортировку вставками (Insertion Sort) — на трёх типах входных данных:

1. Случайный массив.

2. Уже отсортированный массив (best case).

3. Массив, отсортированный в обратном порядке (worst case).

 Эксперимент проведён на Python с замером времени выполнения для размеров массива от 100 до 1000 с шагом 100.

Теоретическая справка

Сортировка выбором (Selection Sort)

Идея: На каждой итерации находим минимальный элемент в неотсортированной части массива и меняем его с первым элементом этой части.

История о том, как сервис логирования Discord-серверов прошёл путь от сложной связки MySQL + PHP + Python до простого решения на Python + SQLite в одном Docker-контейнере — и почему упрощение стека того стоило.

«Честный Знак» накрывает всех: как не платить по несколько тысяч рублей в месяц за готовые облачные решения, если у вас небольшие тиражи. Рассказываю, как я написал (а точнее навайбкодил) собственное веб-приложение на Python/Flask для учета товаров и автоматизации работы с КМ (кодами маркировки), чтобы упростить складской учет и не сойти с ума от бюрократии.

У меня есть функция. Крошечная - десяток строк, которые приводят суммы из платёжек к нормальному виду: "1 234,50 ₽" превращают в 1234.5. Ничего гениального. Но я писал её, кажется, раз пять. В парсере банковских выписок, в импортёре заказов, в отчёте для бухгалтерии, в скрипте, который потом выкинул, и ещё где-то, о чём уже забыл.

И каждый раз - чуть по-другому. Где-то забыл про неразрывный пробел. Где-то евро вместо рубля. В одном месте нашёл баг с минусом у отрицательных сумм и починил - а в остальных четырёх копиях он так и остался, потому что кто вообще помнит, где ещё живёт этот код.

Если что-то из этого знакомо - думаю, дальше будет полезно. Это первая из нескольких статей про splime - инструмент, который вырос ровно из этой задачи: переиспользовать код между проектами, не копируя его. Начну с общей картины: что это, зачем и как выглядит в работе.

Ни для кого не секрет, что IoT‑устройства собирают огромное количество информации, в том числе личные данные пользователей и фиксируют их местоположение. А также они жёстко привязаны к конкретному производителю, т.е. пользователь зависим от конкретного производителя или бренда. Гаджеты совместимы с парой основных систем, но кроссплатформенность отсутствует. Устройства разных производителей часто не могут взаимодействовать друг с другом без дополнительных шлюзов. Универсального протокола связи устройств тоже нет. Из стандартов: Zigbee, Matter, Z‑Wave, Bluetooth, Wi-Fi — как следствие умные устройства плохо дружат между собой.