Vbazzhin.online
← Все проекты
ИИ·Технический менеджер·2025·Завершён

AI-конвейер разработки на локальном контуре

Авторская методология и инструментарий разработки на базе LLM. Выстроил её после сокращений в отделе — оперативную нагрузку уволенных разработчиков переложил на модели. Иерархия: облачная модель (Claude Sonnet, ранее GPT) с доступом к локальному RAG принимает решения о новых модулях и формирует промпты; базовый контур на собственных высокопроизводительных серверах ведёт разработку (Qwen, Mistral, реже DeepSeek) и делает git-push; отдельная модель проверяет выполнение задач и пуши в репозиторий; финальный контроль — линтер, модели верхнего уровня и человек. Через этот процесс шла разработка ПАК MON_STR, CMS для лизинговой фирмы, госпроектов и сайта компании. Систему я собрал ещё до появления публичных агентных инструментов — по сути, угадал тренд.

AI-конвейер разработки на локальном контуре
NDA

Проект защищён NDA. Публичная информация ограничена — цифры приблизительные, идентифицирующие детали скрыты.

Роль
Технический менеджер
Год
2025
Ссылки
4+
Продуктов через конвейер
Локальный + облако
Контур
3
Уровней проверки
Qwen / Mistral / Claude
Модели
LLMClaudeGPTQwenMistralDeepSeekRAGOllamaGitDevSecOpsBare-metal
01

Обзор

После сокращений в отделе нужно было сохранить темп разработки меньшими силами. Решение — многоуровневый конвейер, где LLM берут на себя оперативную разработку, а решения, проверка и безопасность распределены между облачными и локальными моделями и человеком.

02

Обязанности

  • Разработал инструментарий и выстроил процессы AI-разработки снизу вверх
  • Собрал и настроил высокопроизводительные серверы для локального контура
  • Организовал базовый контур на Qwen / Mistral / DeepSeek с git-push и линтингом
  • Настроил облачную модель с доступом к анонимизированному локальному RAG для принятия решений и генерации промптов
  • Внедрил отдельную модель-контролёр для проверки задач и пушей в репозиторий
03

Сложности

  • Сохранить объём разработки после сокращения штата
  • Держать чувствительные данные в закрытом контуре при использовании облачных моделей
  • Качество и безопасность кода, который генерируют модели
04

Решения

  • Разделил роли между моделями: облако — решения, локальный контур — код, отдельная модель — контроль
  • Анонимизировал детали разработки в RAG перед обращением к облачной модели
  • Ввёл многоступенчатую проверку: линтер + модели верхнего уровня + человек
05

Результаты

  • Разработка продолжилась меньшими силами за счёт AI-конвейера
  • Через процесс прошли MON_STR, CMS для лизинга, госпроекты и сайт компании
  • Методология выстроена раньше появления аналогичных публичных агентных инструментов

Есть похожий проект?

Беру в работу небольшое количество проектов и руководящих задач.

Написать →