knemchenko.log

Влаштував собі невеликий хакатон із розв’язання нестандартної версії 2048: треба набрати якомога більше очок, але не зібрати плитку 2048 😅 Спочатку зробив бота, який керує грою 2048 в monobank через Appium, а потім почав навчати окрему ML-модель під це Детальніше описав увесь процес у Threads Думаю, згодом ще оформлю повну технічну версію на Medium — з алгоритмами, помилками та результатами навчання.

🚗 В четвер склав теорію на права з першої спроби! Результат: 18/20. До теорії готувався повністю самостійно. Ось мій алгоритм, раптом хтось теж зараз на цьому етапі: 1️⃣ Дивився лекції з цього ютуб-плейлиста на швидкості х2-2.5. Чудова економія часу. 2️⃣…

Натрапив на крутий розбір вірусу NotPetya — детально про те, звідки він взявся і як поширювався: https://www.youtube.com/watch?v=Hp23a4eBfqs Аж згадав, як влітку 2017 року 3 ночі підряд відновлював сервери «Будинку іграшок», які лягли від цього ж вірусу. Непогано заробив на ті часи, десь декілька стипендій точно було. І тоді ж отримав перший спонтанний офер в PHP-розробку, від якого відмовився)

Всім привіт! Сьогодні мені виповнюється 30 років. 🎉 Найкращим подарунком для мене, вже традиційно, буде ваш донат для «Солом'янських котиків». Вони роблять надзвичайно важливу і критичну зараз справу — навчають військових та цивільних домедичній допомозі. Буду дуже вдячний, якщо в якості привітання ви закинете комфортну суму на банку: https://send.monobank.ua/jar/7ghHhUFCGq Якщо ви ще не проходили курси з домедичної допомоги (або ж хочете оновити знання), дуже раджу записатися на їхній тренінг. Це ті навички, які сьогодні має мати кожен. Деталі шукайте тут: https://t.me/kitty_soloma Дякую всім за привітання і підтримку!

Ще в студентські часи був долучений до створення КПІшних каналів KPI Trade і КПІ хата. У KPI Trade люди продають і купують речі в рамках студмістечка, у КПІ хата — шукають житло або співмешканців. Модерація там відбувалась вручну, а адміни час від часу змінювались, бо це суто волонтерська робота. Останнім часом канали знову почали занепадати, а шукати нових модераторів ніхто особливо не хотів. Тому я вирішив автоматизувати процес публікації. Переробив ботів і побудував пайплайн перевірки: - спочатку йде статична перевірка кодом — чи є всі обов’язкові поля, фото, ціна, контакт, чи немає дублікатів, заборонених категорій або очевидних порушень - далі чисті та неоднозначні кейси додатково перевіряються локально через Ollama + LLM, яка вже вирішує, чи можна публікувати пост автоматично, чи краще відправити його на ручний перегляд адмінів У результаті валідні оголошення тепер проходять значно швидше, а ручна модерація потрібна тільки для сумнівних випадків. Детальніше про архітектуру, логіку перевірок, regression-тести і баги, які довелось виловлювати по дорозі, розписав у статті на Medium

Оновив Кортес до версії 0.4 - Додано викачку відео TikTok через Cobalt. Довелось розгортати локально на сервері, як окремий контейнер (скріпт додано в репозиторій) - Викачку Instagram через yt_dlp з підтримкою cookies (авторизований аккаунт) - Оновлено викачку…

Ви знали що Claude Code можна запустити на локальних моделях через ollama? https://docs.ollama.com/integrations/claude-code

🚗 В четвер склав теорію на права з першої спроби! Результат: 18/20. До теорії готувався повністю самостійно. Ось мій алгоритм, раптом хтось теж зараз на цьому етапі: 1️⃣ Дивився лекції з цього ютуб-плейлиста на швидкості х2-2.5. Чудова економія часу. 2️⃣ Після кожної теми одразу йшов у додаток і проходив відповідні тести по темі (довелося купити преміум, але він того вартий). 3️⃣ Симуляція: Коли закрив усі теми, останній тиждень просто ганяв білети десь по ~30 хвилин на день. Підійшов до процесу здачі іспиту максимально системно. Сама стратегія проходження: 🔹 Крок 1: Спочатку просто прочитав усі питання, не обираючи відповідь. 🔹 Крок 2: Проставив відповіді там, де був впевнений на 100% (таких набралося штук 10). 🔹 Крок 3: Пішов на друге коло — спокійно добив ще 5 питань, над якими треба було трохи подумати. 🔹 Крок 4: Зловив помилку на медицині (куди ж без цього 😅). 🔹 Крок 5: Ще раз уважно перечитав залишок питань, зважив усі варіанти і закрив тест. Тепер починається наступний квест — практика. Якщо у когось є перевірені автошколи чи круті інструктори для накату — чекаю на контакти в коментарі! З крутими порадами також велкам 👇

Один раз сказав Gemini що я AQA тепер кожен раз отримую

🚀 На цих вихідних брав участь у хакатоні AgentForge від SoftServe Наша ідея — прибрати рутину з процесу Code Review. Ми додаємо в GitLab пайплайн новий stage, який за допомогою LLM робить перше рев'ю коду, ще до того, як його відкриє людина. Умовно, це техлід-агент, який відловлює типові логічні помилки та стежить за дотриманням стилю коду проекту, знімаючи з рев'ювера нудні задачі. Як це працює технічно: Ми забілдили CI-пайплайн, де спочатку йде стандартний статичний аналіз (лінтери) . Якщо код синтаксично чистий і проходить цю перевірку, тільки тоді включається агент . Це дозволяє не витрачати ресурси на банальні помилки й фокусуватися на серйозних речах. Головні фішки нашого агента: Контекст проєкту: Завдяки аналізу AST (дерева синтаксису), агент бачить не просто змінені рядки, а зв'язки між файлами. Наприклад, він зрозуміє, що ви передали неправильний тип даних у функцію, яка визначена в іншому модулі. Власний стиль: Перед першим запуском ми генеруємо файл project_style.md на основі існуючого проекту. В ньому зберігається стиль коду, в подальшому агент використовує цей файл і стежить за дотриманням саме ваших стандартів проєкту Security Gate: СІ автоматично блокує мердж, якщо агент знаходить критичні вразливості (Severity Critical та Major) . Детальна презентація проєкту тут 👉 https://knemchenko.github.io/hackathon_llm_gitlab_reviewer/ Демо-відео роботи в реальному GitLab пайплайні закинув у коменти👇

Після попереднього поста про моніторинг світла мене питали: "А як, власне, побудована схема живлення в квартирі?". Головна ідея — заживити необхідні для роботи прилади та холодильник (щоб продукти не зіпсувались), і автоматично відсікти все зайве, що швидко садить батарею. Ділюся своїм сетапом: - Захист: Трифазне реле напруги ZUBR D6-63; - АВР (Автоматичне введення резерву): Китайський TOMZN (TOQ5). Це пристрій, який сам перемикає джерело живлення між мережею та резервом; - Зарядна станція Bluetti на 2 кВт (резервне живлення) ⚙️ Як це працює В квартиру заходять 3 фази від міської мережі. На щитку було перерозподілено навантаження таким чином, що на одній фазі знаходяться критичні прилади (освітлення, холодильник, лінія до робочого місця). А на інші фази - потужні споживачі (бойлер, плита, кондиціонер та інше) Фаза 1 (Критична): Проходить через АВР. Світло від мережі є -> Живимось від міста. Світла від мережі немає -> АВР сам перемикає на Bluetti. Тут висять: світло, холодильник, робоче місце. Фази 2 та 3 (Потужні): Йдуть напряму. Світла від мережі немає -> Вони просто вимикаються. Тут висять: бойлер, плита, кондиціонер, пралка. Профіт: Випадково увімкнений бойлер не розрядить станцію за 20 хвилин. 🔋 Автономність У режимі "база" (Холодильник + Роутер + Сервер) споживання ~150-160 Вт. Цього вистачає на 12-13 годин. У робочому режимі (плюс ноутбук, який бере 80-100 Вт при зарядці) комфортно працювати близько 6-8 годин. При графіках, коли світло є хоча б двічі по 3-4 години на добу — жити комфортно. Відповідно готувати і ставити прання можна тільки, коли є світло від мережі 🔋 Роутер і Сервер: Підключені напряму до Bluetti. Інтернет і всі підняті сервіси працюють безперервно, завжди від 220 В.

Бот для моніторингу наявності електроенергії Посилання на репозиторій Цей бот створено для моніторингу наявності електроенергії в квартирі. Він відправляє повідомлення в Telegram, коли електроенергія зникає або відновлюється у форматі: 🟢 Вуху! Світло з'явилось!.…

Моніторинг паркомісць Зробив сервіс, який підключається до вебкамери (RTSP потік), детектить авто при проїзді через ворота та рахує поточну кількість вільних паркомісць у дворі. При події (в’їзд/виїзд) надсилає одним повідомленням у Telegram: коротке відео + текст. Сервіс читає RTSP-потік і запускає модель детекції, яка знаходить авто. Далі відстежується зміна об’єктів між кадрами, щоб розуміти напрямок руху машини. Полігон зони воріт ділиться на кілька зон, і якщо авто проходить їх в одному напрямку — фіксується в’їзд; у протилежному — виїзд. У Telegram-кліпі накладається зона + bbox детекції (щоб було видно, що саме спрацювало). Локально в clips/ зберігаються чисті RAW-кліпи для подальших тестів. Для детекції використовую модель person-vehicle-bike-detection-2002 (FP32) через OpenVINO Камера: TP-Link Tapo C225 (RTSP) Кількість ресурсів для обробки на сервері: CPU: ~150% (≈ 1.5 ядра) RAM: ~3.5 ГБ Посилання на репозиторій Детальніше в статті Приклад детекції — в коментарях

Оновлено Кортес до версії 0.3 - Додана підтримка TikTok через сервіс vxtiktok (підгрузка метаданних) - Замість викачки відео для інстаграм бот тепер використовує ddinstagram (підгрузка метаданних) - Для Youtube Shorts все ще присутня проблема з відсутністю…

Зробив українську локалізацію для гри за допомогою MamayLM Вчора захотілось пограти в Yes, Your Grace, але української локалізації від розробників немає. Англійською якось не пішло, а російською не хочеться грати. Тож я вирішив перекласти її через LLM. Витягнув діалоги з resources.assets через UABEA, переклав EN→UK локально моделлю MamayLM v1.0, а потім закинув переклад назад у гру (підмінивши один з перекладів) Детально описав процес в статті Репозиторій з файлами: https://github.com/knemchenko/unity_en2uk_by_llm

Потестив GPT-5 — за один день зробив телеграм-бота для моніторингу портфеля акцій. Бот сповіщає, коли вартість портфеля зростає або падає на задану суму чи відсоток, запам’ятовує це як нову «базу» і далі стежить уже відносно неї. Самостійно протестувати можна тут: @ib_portfolio_bot Детальний опис роботи — у статті З того що помітив про GPT-5: - Гнучка робота в одному чаті. Можна одночасно брейнштормити ТЗ і генерувати код — модель підлаштовується під контекст. Раніше ефективніше було тримати окремий чат під кожну рольову модель - Чітко пам’ятає попередні обговорення. Якщо згадати функціонал, який обговорювали 20 повідомлень тому, GPT-5 точно відтворить його без викривлень. У GPT-4o при цьому часто з’являлись «галюцинації» та вигадані деталі - Якість коду. Для середніх проектів з першого разу «цукерочка» не виходить, але після кількох ітерацій тестування — цілком - Зручність у роботі з файлами. Тепер в інтерфейсі ChatGPT можна попросити згенерувати ZIP-архів проектів. Мінус: файли доступні лише ~10 хвилин, далі сесія закривається Найбільший бісячих мінусів - коли в чаті 50+ повідомлень сесія зжирає 3-4 гіга оперативка і сторінка починає лагати Мій ефективний флоу розробки проектів 1. Описуєш ідею, просиш модель оцінити її як бізнес-аналітик і поставити уточнюючі питання 2. Просиш подивитись на проект очима архітектора та обрати оптимальний стек технологій для реалізації й розгортання 3. Формуєш ТЗ і вносиш в нього правки 4. Просиш реалізувати ТЗ й надіслати ZIP-архів з проектом 5. Хостиш у себе, тестуєш, виписуєш список правок (пробував одразу 5–6 — працює без збоїв). 6. Повторюєш, доки не отримаєш бажаний результат

Експеримент: підрахунок калорій і баланс БЖВ На цьому тижні тестую систему підрахунку калорій та БЖВ (білки-жири-вуглеводи). Мета — з’ясувати реальне споживання й оптимізувати його для кращого самопочуття та набору м’язів Надихнувся відео із розрахунки норми калорій залежно від ваги, зросту, віку, статі і фізичного навантаження. Якщо коротко рекомендація — 2г білка/кг, 0,8г жиру/кг, решта — вуглеводи Зробив калькулятор для автоматизованого обрахунку всіх параметрів. У мене вийшло 2968 ккал Використовую чаті GPT для підрахунку і статистики. Зробив діалог з промптом де описав всю логіку підрахунку Фіксую кожен прийом їжі: - Ставлю тарілку на ваги на ваги і записую вагу кожного інгрідієнта при формуванні порції - Якщо на продукті є калорійність — фоткаю етикетку, якщо ні то GPT бере дані з відкритої бази (сподіваюся не придумує :D) - Страви з доставки/кафе GPT також оцінює приблизно по фото/скріншоту, хоча десь навіть є розписані дані Цей тиждень просто фіксую свій раціон. Поки бачу, що споживаю більше жирів ніж треба, десь в 1.5 рази і білки по нормі доволі важко набрати. На наступному тижні постараюсь наблизитись до розрахованих значень. Планую ще кілька тижнів вести журнал, а далі робити все це на інтуїтивному рівні А ви рахуєте калорії? Напишіть у коментах про свій досвід, які додатки чи лайфхаки використовуєте

Всім привіт. Сьогодні у мене день народження. Вирішив створити банку підтримку для Солом'янськіх котиків. Це фонд, який займається домедичною підготовкою військових та цивільних. Закиньте пару гривень на банку в якості привітання: https://send.monobank.ua/jar/3LkXEY3RZM Якщо ще не проходили курси домедичної підготовки або хочете оновити знання, раджу відвідати тренінг: https://t.me/kitty_soloma/4564