Все началось одним из хмурых осенних вечеров, супруга с группой из 15 детей и 5 родителями отправлялись на очередной конкурс. Шумная актерская тусовка просочилась через турникеты ЖД станции, а я поехал домой, одновременно строя планы на то, как ближайшие несколько дней в тишине буду готовить хозяйство к зиме.
Полчаса все шло по плану, но тут прилетел звонок: «Дорогой, помоги найти обратные билеты». А еще спустя час и море слез оказалось, что билеты она не купила потому, что думала, что купила — как в анекдоте.
Причина понятна — буквально за год небольшой коллектив из 10–15 человек превратился в Театр составом в 50 детей. А супруга из шикарного преподавателя по вокалу и певицы — в посредственного руководителя всей этой кутерьмы. И целые пласты информации начали либо забываться, либо слипаться друг с другом на страницах бумажного ежедневника.
Привет ХАБР! Я Астапов Сергей, работаю техническим директором предприятия, занимающегося разработкой собственных решений и внедрением систем управления освещением. Десятки тысяч контроллеров по всей стране, целые города включают и димируют свет используя наше железо и ПО. Тысячи задач в канбане, версии ПО, репозитории кода, техническая документация — все как у всех — танцы на минном поле как привычная рутина. Поэтому здесь я хочу рассказать совсем о другой истории.
Недетерминированный подход
Интриги не будет - супруга со своим звонким коллективом завоевала самого главного лауреата конкурса и успешно вернулась. Встретив ее на вокзале со стаканом кофе, сказал - я тебе помогу разгрузить мозг от административно-финансового треша, чтобы остались только проекты и чистое искусство.
30 лет в ИТ — не просто срок — а бесконечность. С каждым годом разработка становится все дороже и дороже, обрастает новыми уровнями абстракции и фреймворками. Безусловно, появляются SAAS решения а‑ля AMOCRM, но все это надо пилить/допиливать. Мне, ортодоксу заказной разработки, пилить чужую штуку — как мебель из Икеи собирать — максимально отвратительно. То есть — НЕТ — с одной стороны.
Собирать команду под разработку CRM для Музыкального театра из 50 и даже 100 детей? Странно. Я отличный ПМ, но никакой кодер, даже никакой вайб кодер. Как представлю человеко месяцы, сотни тысяч утекающих на тысячи строк. Даже для любимой — НЕТ — с другой стороны.
С памятного заявления Трампа о том, что DeepSeek — молодцы, считай почти год, мы с командой присматриваемся к ИИ. Сначала пытаясь понять что это такое, потом — как прилепить чтобы помогало лететь. Лозунг для темы совсем простой: — если не освоим технологию — вылетим с технологического фронтира.
Последнее философское отступление от темы и погрузимся в хардкор — вообще не факт, что технология ИИ существует как некий прорыв. Безусловно хайпа много, но мы же видели и доткомы, метавселенные, очки дополненной реальности, блокчейны. Я столкнулся с ксенофобами, которые отрицают ИИ как чуждую форму жизни на земле. Безусловно, все технологии живы и находят свою нишу. Но метавселенные не идут ни в какое сравнение со смартфонами в плане влияние на развитие культурного пласта человечества. Чуйка подсказывает, что ИИ скорее как смартфон, чем как блокчейн — полетаем, посмотрим.
95% проектов с ИИ умирают. Очень сложно найти нативное прикладное применение. Читаю кучу статей, в том числе на ХАБРе, завидую тем, кто нашел. И тут появляется задачка с CRM для МузТеатра — да это же жемчужина: простые прикладные задачи, мамочки со специфической семантикой вопросов. Именно поэтому я, можно сказать, выклянчил у супруги эту песочницу для проекта на ИИ.
С чего начать
Так как мы в недетерминированном пространстве состояний, то начали с придумывания имени для бота и аватарки. Первую Аватарку создал GigaChat в Максе. Потом дочка сгенерировала где-то аватарку из фотографий трех матерей-основательниц: вокал-хореография-актерское мастерство.
Ну а потом началась классика - я запросил всю документы по бизнес процессам и бухгалтерии. Оказалось, что это целых три файла в гугл докс: Расписание, Изменения к расписанию и Список детей. Совместными усилиями написали документ FAQ с информацией о месте проведения занятий, преподавателях, одежде и прочей рутине.
Архитектура
Около месяца присматривался к N8N. Инженерное чутье подсказывало, что данный инструмент - ОК. После просмотра пары роликов на Ютюбе - решил “нырять”. Попросил ИТшников развернуть на внутреннем сервере и вперед. Дальше будут термины из N8N: Креденшиалы - соединения с внешними сервисами; Ноды - блоки воркфлу; Воркфлоу - последовательность узлов, которая выполняется по триггеру, например, Телеграмма.
Сама архитектура максимально простая:
Все диалоги через телеграмм - создаем чат бота - вылавливаем его Телеграмм триггером N8N.
В вокфлоу есть AI агент, который через Инструменты добывает информацию, через чат‑модель к внешней ЛЛМ делает инференс, используя = вопрос пользователя + системный промт + то что надергал из инструментов
Системный промт — сердце недетерминированного подхода — там можно по‑русски написать все что хочется. Очень грубо говоря.
Инструменты — это, в основном, HTTP Request Tool, которые GET запросом стучат в гугл доки и забирают оттуда соответствующий файл. Это важный момент всей «Архитектуры»! Именно так происходит наполнение Ванессы информацией о предметной области. Супруга на планшете редактирует гугл доки, меняет расписание, составы групп. Никаких баз данных и интерфейсов для работы с ними. Считай, минус 60% разработки убрал.
Результат возвращается пользователю и пишется в группу с названием Логи Ванессы.
На рисунке 1 реинкарнация Ванессы №7. Выглядит простенько, да и на самом деле это совсем просто, однако, как и в любом начинании, пришлось попотеть пока понял задумку разрабов чудесного инструмента. Очень важная ремарка - даже такой просто воркфлоу я бы никогда не создал, если бы не Sonnet. Можно смело добавить Sonnet - как связующую часть архитектуры. Сначала он помогал разобраться как все это работает в принципе. Потом помогал писать промты. Когда все стало сложно - писал JS вставки и анализировал ошибки.
Где-то через неделю-две получился MVP. Я принес его супруге (кинул ссылку на чат бота) и сказал - тестируй. По мере того как мы накидывали вопросы о расписании, переносах, детях, группах - настроение супруги сменялось со смешливого на раздраженное, у меня росло чувство полного…
Фиаско
Сейчас я понимаю, что влетел в отрасль, и начал крутить технологии LLM представляя их такими, какими они станут лет через пять. Ну а после пары дней тестов архитектуры у меня сработал инстинкт ПМа - если план А очевидно не сработал переходим к плану Б. План Б всегда раз в пять сложнее, но 70 процентов конкурентов отвалилось на плане А. Есть еще планы В, Г, Д - тут ты всегда остаешься один и если план Д получается - в руках оказывается уникальная вещь, единственная на рынке.
Я отложил в сторонку милый N8N, c планом вернуться после того как сделаю бэкенд. В качестве базы данных я взял… Google Таблицы! С одной стороны, да - дикость. С другой - все таблицы до 200 записей, кроме учета, эта до 1000. Раз в год - сносим и начинаем заново. Целостность и непротиворечивость обеспечиваем глазками и формулами экселя. Sonnet перевел все списки в таблички, нашел где имена с ошибками или уменьшительные, помог написать формулы. Самое главное - супруга на планшете, и на телефоне правит этот эксель даже за рулем (шутка).
За неделю я отладил файлик, спрятал ежедневник супруги. Еще через пару дней боли она осознала что в экселе вести учет гораздо проще. Потом мы нашли ряд нестыковок в учете, потерянные деньги, неверные начисления и все полетело. Упал камень с плеч. Крючек был заглочен и можно вернуться к Ванессе. Тем более, что Google Таблицы - это уже база данных - классика, а классика всегда работает!
Креативное разрушение
На юбилейной, 20 реинкарнации Ванесса полетела (рисунок 2), а я перешел в вечерних обнимашках с ней с вина на кефир. Добавились Data Tables - простенькие таблички данных внутри N8N. Появилось осознание того, что нет волшебного недетерминированного промта, а нужны агенты под задачу. Научился крутить PID параметры моделей под задачу. Но все еще не было того ощущения, что конструкция будет лететь стабильно, а лучше - взлетать.
И налетел шторм!
Ванесса научилась отвечать на мои вопросы. Показывала стабильные результаты. Но, чтобы пустить ее в массы нужно было заполнить последнее звено в связке Ребенок - Родитель - Телеграмм - ID. А ID Телеграмм эккаунта можно получит только если человек напишет боту /start. Я добавил простенький AI агент - Онбординг, где поставил задачу не отпускать постучавшего пока он не расскажет свое ФИО и имя ребенка.
10 строк промта и сообщение супруге с просьбой кинуть ссылку паре надежных родителей для теста сценария. Конечно, ссылка улетела не туда. Группа с логами побежала - 50 человек почти разом постучались в гости. Выглядело все как стихийный митинг, но Ванесса все аккуратно разгребла, все остались довольны в логах появились смайлики и сердечки - в остатке последнее звено - TG ID. И! Уверенность в конструкции - если бросить штурвал - Ванесса не уходит в пике, она - летит.
Дальше были пара недель файн тюнинга. Когда 50 родителей задают вопросы - прилетают все классические фичи, например:
Родитель: Какие у моего ребенка завтра занятия? - инструмент: null - Ванесса: списком занятия, где дети - учителя, адреса которых нет //галлюцинации
Родитель: не надо ли ехать на занятия в другое место? - Ванесса - да, это занятие, действительно проходит в другом месте, и чтобы вам не ездить по городу между занятиями - мы перенесем все занятия туда! //взлом промта
Воскресное утро единственное время, когда можно спокойно попить кофе в кругу семьи. Смеемся над косяками Ванессы: тут прикольно тупанула, там отправила людей на другую площадку. Родители знают, что общаются с ИИ и совсем дикие вещи, которые мы не досмотрели, переспрашивают лично. Всем в новинку, удобно, интересно - без драматизма. Но, семантически, Ванесса уже отдельный персонаж, который творит дела.
Никогда эти ваши ИИ и роботы не заменят людей! - вступает в разговор Теща.
Все попытки супруги рассказать, что мы тестируем программу и это нормально - разбиваются о камень стены. В мире бабушки существует симпатичная тупая деваха Ванесса, которую, не смотря на все косяки, держат работе и она занимает место, которое за 20К могла бы занимать любая (но мы-то знаем какая) пенсионерка. Как не абсурдно звучит этот вывод, но не зря нобелевская премия по экономике 2025 года дана за креативное разрушение. AI гиганты забирают себе услуги, которые всегда считались песочницей бабушек.
Детерминированный подход
Текст раздувается. Давайте завязывать развязку. Появление Ванессы №1 датируется 09.10.2025. N8N выгружает воркфлоу в виде JSON и это удобно использовать для консультаций с Sonnet. Соответственно, все файлы накопились и можно увидеть историю. На дворе конец ноября - 6 недель назад я сделал первый мазок кистью не имея никаких представлений о технологиях.
Сейчас на проде крутится вещь, которая направляет 50 родителей и их детей по повестке из Эксель файла. Читая диалоги в логах, где-то правлю поведение, где-то радуюсь тому как ИИ отруливает вопросы, на которые я бы взорвался. Саппорт этой штуки совсем простой. Однако! Скоро Новый Год и появляется сущность концертов. Можно, конечно, прошить в промтах эту штуку, но AI агентов накопилось много и промты у них раздулись. Начал появляться U эффект.
Иллюзий о мощи LLM больше нет. ОНО, как циркулярная пила - штука гениальная, прорывная, многофункциональная, но хорошо режет пальцы. Пришла пора превратить Ванессу в детерминированный граф состояний с AI агентами в узлах и AI агентами в ребрах. Что-то начал накидывать в Ванессе. На рисунке 3 юбилейная версия во всех ее воркфлоу.
LLM
Дорогой читатель, этот раздел будет слишком перечислительным и начнет теряться ритм - возможно, стоит его пропустить в первом чтении.
Что-то типа личного хит парада. Без формальных метрик - просто подставлял в Ванессу разные мозги и смотрел как выглядит результат.
Начал с простого DeepSeek-chat. Хорош, быстр, но есть пара жестоких минусов:
Плохо работает с инструментами
Кэширует
Выглядит это как лень. Вместо того, чтобы взять инструмент и поработать - игнорит, берет кэш и выдает очень реалистичную выдумку, в финансах и расписании - недопустимо. Остался в простых узлах.
DeepSeek-reasoner - медленнее, но с инструментами на ты. Пробую его в узле Концерты, где надо собрать в кучку из трех JSON строк детей, расписания и костюмов.
Grok-4-fast - быстр как DeepSeek-chat и более умный чем DeepSeek-reasoner. Он в узле админов, где 6 инструментов и сложные просьбы. Еще прикол Масковского Grok в том, что его эмбеддер делает из русского текста в два раза меньше токенов. Результат: и быстрее и дешевле.
Когда я прилепил OpenRouter - мир открылся. Там сотни моделей, куча бесплатных. Но есть нюансы, причем совсем не очевидные, например:
Иногда OpenRouter лагает и к нему обязательно нужна FallBack модель
Бесплатные модели имеют таймаут вызовов, а AI агенты стучат часто и быстро - в результате все бесплатные модели возвращают ошибку (насколько я понял)
Из тех, что не прижились:
GPT-4o-mini - именно ради него я пробивался в OpenRouter через региональные ограничения и VPNы, но он оказался никаким и дорогим.
qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct - похож на DeepSeek-chat, но дороже.
qwen/qwen3-vl-8b-instruct - совсем плох в Ванессе, но! Именно его мы используем в виде локальной модели в производственных задачах и там он справляется на карточке в 6ГБ.
google/gemini-2.0-flash-001, amazon/nova-lite-v1, meta-llama/llama-4-maverick - все выдали ошибки при работе с инструментами. Я не стал ничего под них рихтовать, просто откинул. Надо будет учиться готовить и с этими компонентами.
Экономика
Самое главное - супруга выдохнула и вернулась в искусство. При это не добавились штатные единицы. Ванесса стабильно отстреливает 20-50 вопросов в день 24 часа в сутки, причем в персональных чатах. Даже выделенному человеку такое провернуть было бы сложновато. Процессы формализовались и упростились. Раз в неделю, у камина, мы делаем листочек с расписанием на новую неделю. По ходу недели супруга просто вынуждена держать листочек в порядке чтобы по ее словам: “Ванесса никого не путала”.
Сначала я читал логи Ванессы как сервисные чаты на работе - в поисках мин, теперь наслаждаюсь, как она технично выруливает. В горниле чатов телеграмма сгорает порядка 12-15 миллионов токенов в месяц LLM разного типа.
И все это стоит… 2 доллара в месяц (рисунок 4). Светло голубая часть столбиков - тот самый кэш, который стоит в 10 раз дешевле. Лень в 10 раз дешевле, обращайтесь! Кстати, в DeepSeek-reasoner удельное количество лени в два раза больше, но он лучше, и, выходит, дешевле.
Смотря на всю эту экономику, прикидывая, что стоимость токенов сильно не подскочит, весь уроборос-хайп вокруг ИИ выглядит Очень Сильно Перегретым. С одной стороны мы видим технологический прорыв, вот уже скоро ни одно предприятие не сможет жить без своей LLM, как не может жить без 1С и банковских продуктов. С другой - технология готова, конкуренция в LLM безумна и все они плюс - минус одинаковые (очень грубо говоря).
Итоги
Это мой первый самостоятельно сделанный ИТ продукт. За 30 лет в отрасли команды разного размера под моим руководством сделали десятки решений, но никогда сам не работал с кодом. Скажу больше - когда вижу код - начинается нервный перегрев. И вот квантовый скачок в технологиях - можно собрать вещь без кодеров.
Когда говорят, что ИИ заменит кодеров - сильно преувеличивают. Но, однозначно, этого брата не станет больше, а дела ускорятся и результаты изменят форму. Уже прикидываю как без увеличения штата программеров сделать те тектонические сдвиги на работе, о которых давно думал, но бюджеты на людей были нереальны.
По весне, устав ходить в атаку на металл с электродом, я купил полуатомат. С одной стороны, маленький инвертор заменила целая конструкция с баллоном, под которую пришлось делать полку на колесиках. Но, технологически, это стало прорывом, и сварка из мучения превратилась в наслаждение. LLM - тот самый полуавтомат в нашем ИТ мире, где мы привыкли к абстрактным для простого человека инструментам, появился еще один - прикольный - будем юзать.
Эту тему про ИИ, который позволит сделать то, что долго хотел но не было ресурса, последний год пытаюсь донести до супруги. В мире музыки и гармоний значительно меньше людей осознают тему LLM, но там все проще и выхлоп просто безумно энергетичнее. Композитор с LLM инструментарием как лиса в курятнике — рвет всех ортодоксов.
И вот, неделю назад, старый друг, одновременно композитор и ИТшник в Сбере показал как с SUNO сделать раз и два. Супруга в шоке который день — говорит — у меня накопилось много материала, но чтобы его оживить надо найти аранжировщиков, музыкантов и пару миллионов, а тут можно с помощью SUNO подготовить материал так, что расходы уменьшаются на порядок результат будет очень качественным.
Планы
Рассказать о тяжелом хардкоре — как мы внедряем LLM в цифровую платформу управления освещением. Но это, если зайдет мой первый эпистолярный опыт на Хабре.