Полгода с AI: путь подбора инструментов

В этой заметке я постарался собрать все, с чем работал каждый день за последние полгода. Кодинг, бытовой ассистент, генерация графики и звука, подписки на модели. Какие инструменты не прижились, а к каким вернулся и не пожалел.

Парное программирование

С кодингом я почти сразу ушёл с Claude Code на OpenCode, и не только для кода. GUI-интеграция в редакторе, что в VS Code, что в Zed, что в Cursor, у меня никогда не работала. Может, сейчас починили, но пробовать пока не хочется.

WSL2 и Zed

Сначала всё крутилось на Windows, и я даже не понимал, насколько плохо работает мой harness. Double edit, кривые PowerShell-команды, попытки дёргать bash из-под Windows. Агент буксовал на ровном месте и задачу выполнял со скрежетом об ошибки инструментов. Поэтому я перенёс проекты в WSL, под честный Ubuntu 26.04.

С первого раза не срослось: тулинг и агенты тормозили, редактор не мог нормально показать проект. Виноват оказался маунт в Windows-диск, этот I/O безумно медленный. Всё переехало внутрь WSL-диска, терминальная работа тоже там, и, на удивление, стало приемлемо быстро. Всё-таки виртуальная машина.

А редактором вместо VS Code и VSCodium взял тот, что из коробки умеет удалённые подключения. Угадайте какой. Zed.

Спросите, стоило ли городить этот зоопарк, взял бы MacBook на M-чипе и радовался бы. Соглашусь, добавил в вишлист. А если серьёзно, не жалею, что разобрался на своём домашнем ПК, на котором ещё и в игрушки играем с женой. Я много лет работал под macOS и, если есть возможность, советую сразу брать её. Но опыт на PC и Windows 11 мне тоже пригодился, и он свой.

pi: второй шанс

С pi вышло смешно. Полгода назад я сразу пытался пересадить на него все свои задачи: переписать ассистента, используя его TypeScript SDK, перенести свои opencode-плагины. Каждый запуск pi инициировал долгие NPM переустановки. Перепробовал старые версии, не разобрался и вернулся на OpenCode. При этом у ребят на macOS и Linux всё работало. Я списал на свои WSL2 и Ubuntu 26.04 и забил.

Тёплым летом, уже женатым, дал pi второй шанс. Всё заработало быстро, я сразу вспомнил горячие клавиши и удобные мелочи. Тут же пригодилось расширение ollama cloud: нормально подключил облачные модели по подписке. Со временем добавил npm и git расширения и пару навыков, и запуск клиента не замедлился. Вывод простой: времени терять не буду, но если проблема повторится, буду уже детальнее искать причину.

Настройка

Несколько изменений по ходу дела. Context7 MCP сменил на их CLI-версию и скилл find-docs. Сначала сидел на playwright-mcp, потом перешёл на agent-browser CLI плюс скилл, сейчас пробую chrome-devtools-axi. Про актуальность и принципы перехода MCP → CLI → CLI+axi хорошо описано здесь axi.md.

Расширения: ponytail для «ленивого» режима, pi-ollama-cloud, чтобы иметь свежий список моделей по подписке, заодно из коробки завёлся ollama web search. pi-codegraph для навигации по коду. Для анализа изображений: @getpipher/vision, настраиваешь vision.json на свою дефолтную vision-модель, у меня это ollama-cloud/gemma4:31b.

Терминал

Windows Terminal, работает хорошо. Сначала были просто вкладки плюс терминальные сессии Zed и VSCodium. Потом потыкал tmux и почти сразу перешёл в herdr.

SSH с телефона

Ещё одна штука ради доступа к рабочей станции с телефона.

Дальше: cloudflared агент на windows-host, openssh-server внутри WSL, туннель ssh://localhost:2222 в Cloudflare, в дашборде добавляется application и включается browser-based SSH. В итоге терминал WSL доступен с телефона.

Зачем? Чтобы всегда иметь доступ к рабочей станции, даже с телефона. Удобно ли? Наверное, в исключительных случаях или для длинных контролируемых сессий. Снимает тревогу, что что-то делается без тебя. С другой стороны, от работы надо отдыхать и не развивать связь «работаем с телефона». Но открывается интересная дверь для новых возможностей.

Семейный ассистент и база знаний

Старое решение

С семейным ассистентом и базой знаний была своя история. Старое решение было полностью самописным: opencode-сервер под капотом и Telegram-подключение. Работало неплохо. Потом попробовал перевести на pi через SDK, гипотетически всё нравилось, но из-за долгих запусков сессий pi пришлось откатить обратно на opencode.

В какой-то момент opencode-решение подкачало, уже не помню из-за чего, что-то после обновления. Жалею, что не записал. Был выбор: либо чинить, либо наконец-то попробовать что-нибудь новенькое. На ум пришёл раскрученный hermes.

hermes

На hermes я очень надеялся: думал, закроет все не-кодинговые задачи помощника. Начиналось хорошо, но он написан на Python, мне это не нравилось с самого начала, и, о боже мой, он периодически КРАШИЛСЯ на моей системе WSL2 и Ubuntu 26.04. Настраивал количество ядер, размер стека, пересобирал пакеты, менял версии Python. Чаще всего падало на yaml. Причину я долго искал и так и не нашёл: в issues есть краши на парсинге конфигов, но к моей проблеме они не относились, а у меня из-за этого всегда всё ломалось и требовало ручного перезапуска сервиса. Инструмент развивается по своему пути; слышал, что изначально его делали внутри компании под внутреннее использование, почему, скорее всего, и выбрали Python. Как вообще эта штука может быть настолько нестабильной?

Сервис просто падал и даже не пытался перезапускаться. Мне такой подход не близок.

Кстати, сейчас видел, что kimi-cli переписали с Python на TypeScript и собрали одним бинарником, теперь это kimi-code. Официально ради дистрибуции, чтобы отдавать один файл, а не мучить людей виртуальными окружениями. Не из-за крашей. И, честно, посмотрим, как это скажется на производительности и стабильности, но установку это точно упростит.

openclaw

Следующим был openclaw. По упоминаниям в репозитории он вдохновлён pi и его автором Марио Цехнером, за что ему отдельное спасибо. По этой причине я даже был готов к тем же проблемам, с которыми столкнулся в pi. Но нет.

Онбординг прошёл нормально, настройка непривычная, но медленно разобрались и подняли workspace. После этого ни одного вылета: агент всегда на связи, задачи делает корректно. Может, со временем его надо поддерживать и обновлять, но всё время, что он работает, я не вижу с ним проблем. Бывали долгие паузы между использованиями, и он всегда был готов. Не было этого сломанного состояния, когда убедился, что всё работает, а через месяц пишешь, а агент либо не отвечает, либо слетели доступы, либо улетела модель.

Так что openclaw меня устраивает, несмотря на хайп вокруг hermes и критику openclaw за стабильность и безопасность. Оговариваюсь: я не гоняю openclaw в кроне и не кручу дикие GOAL-циклы. Он закрывает рядовые бытовые запросы и работает с семейной базой знаний как семейный чат-помощник.

Инструменты для бытовухи

У меня есть задача следить за растениями в доме и выполнять полив, я веду все записи, что и когда полито и каким объёмом воды. Сначала мы с ассистентом играли в «дай мне план полива», я возвращался с отчётом «вот что полил», он обновлял реестры. Но у меня около тридцати растений, и такой учёт во время полива вести не очень удобно.

Теперь я прошу его сгенерировать и захостить простейшую HTML-страницу с фото растений, нужным объёмом воды и трекером прогресса. Хожу с телефоном, отмечаю чек-лист, как удобно, в конце жму «скопировать отчёт», проверяю и отправляю агенту. Он, как и раньше, обновляет данные по отчёту.

Трекер полива растений

чек-лист полива по комнатам, прогресс-бар, кнопка «скопировать отчёт».

Та же схема для медового месяца: ассистент собрал страницу-отчёт, маршрут, даты, статусы, трекинг, всё в одном артефакте.

Страница-отчёт медового месяца

пример страницы отчёта из всего текущего состояния и трекинга для медового месяца, генерируется как артефакт из актуальной на момент генерации информации из семейной базы знаний.

Локальные модели

ollama

Локальные модели держу на всякий случай. Бывают простые задачи, которые и маленькая модель молотит без ошибок. Использую редко, домашний ПК грузить не хочется. Но как fallback полезно: та же OCR и vision.

comfyui

ComfyUI, просто имба. Настроил воркфлоу, экспортнул под API, подцепил в скрипт, написал скилл, и получаешь бесплатную генерацию спрайтов и звуковых эффектов. Качеством не хвастаюсь, но для прототипов прямо круто: агент не только код прототипа пишет, но и графику сгенерит, хоть и кривую-косую, но хоть не EMOJI, блин!

Сейчас юзаю Stable Audio 3 для звуковых эффектов, FLUX.2 [klein] для картинок и RMBG-2 для удаления фона.

Подписки

Когда-то я просто спрашивал у чатика, но сейчас работаю с агентами в терминале, и нужен провайдер, желательно подешевле. Вот мой опыт.

z.ai

Первой моделью, с которой я начал, был GLM 4.5, и подписка была дешёвая, три доллара в месяц, с вполне приличными лимитами. Пару раз даже гонял эксперименты в цикле на выходных, на выброс. Потом этот тариф отменили и подарили два месяца нового lite.

Дальше вышла GLM 5.2, и лимиты стали вылетать очень быстро. У продвинутых моделей у z.ai множитель по квоте: 3× в часы пик (14:00–18:00 по UTC+8) и 2× в остальное время. Был ещё промик 1× вне пика до конца сентября, но это временно. В итоге недельная квота кончалась быстро, хотя в пять часов вписывалось. Подпиской стало невозможно пользоваться.

ollama cloud (мой выбор)

Сейчас у меня подписка ollama cloud за двадцать долларов. И фишка в том, что она же даёт GLM 5.2, и по ощущениям это раз в десять выгоднее, чем официальная подписка z.ai. Нет часов пик, множитель работает честно по GPU-cost: GLM 5.2 просто съедает больше лимита, чем DeepSeek-V4-Flash, который почти ничего не ест. Так что подписка подходит и для работы, и чтобы тестить последние популярные модели с открытыми весами.

opencode go (backup)

opencode go попробовал, потому что дёшево и схема похожая на ollama cloud. Но минусы: opencode не имеет своих мощностей и выступает роутером для других провайдеров, и точные описания моделей, где они крутятся, мы не узнаем. Плюс лимит на месяц: пять часов в неделю это хорошо, но месячный кап вылетает сразу. Держал месяц как backup на случай, если на ollama cloud закончатся лимиты. Сейчас вижу, что выгоднее было эти пять долларов закинуть в ollama cloud кредитами на over-use.

kimi k3 (интересно, но спасибо)

Kimi K3. Когда модель вышла, закинул двадцать долларов на API, получил пять долларов ваучером. Хотел проверить качество решений и скорость. Скорость даже по API оставляет желать лучшего, а вот корректность и решения, прям хорошо. Толком поработать не успел, но за такую стоимость надо ещё придумать ей задачу или подождать, пока GLM 5.2 не сможет закрыть то же самое. Баланс закончился достаточно быстро.

Потом хотел глянуть, как она ест лимиты по подписке, но продажи подписок временно приостановили из-за наплыва желающих. Ждём 27 июля, когда выложат веса, и интересно, появится ли она в ollama cloud.

Заключение

Вот такая трансформация инструментов за полгода-год.

Если хотите, чтобы я подробнее рассказал про какой-либо инструмент или сценарии применения, пишите, я буду ждать от вас обратной связи!

Что в стеке сейчас

← Пред.
От табов к tmux (и почему это не снобизм)