ТОП-5 фреймворков на Python для локальных LLM: личный опыт из репы

Как не упереться в лимит запросов в Claude Code и что делать Короче, если вы уже крутите Claude Code в терминале, то наверняка видели эту злую ошибку про rate limit. Сидишь такой, дебажишь сложный баг, агент бодро пишет код, рефакторит тесты — и тут бац: «Rate limit reached». Всё, приплыли, кукушка говорит «ждите час» или сколько там до сброса. У меня такое происходит регулярно, если дать агенту волю. Раньше я просто пускал его в проект и говорил: «Почини всё». Это главная ошибка. Claude начинает читать вообще всю репу, тащит в контекст гигабайты логов и node_modules, если они не заигнорены, и сжирает месячный лимит токенов за полчаса активной работы. Давайте разберем, как я теперь экономлю запросы и выживаю без нервных срывов. Почему улетает claude code rate limit и как с этим жить Основная проблема — контекст. Агенты устроены так, что с

Какие фреймворки для разработки AI-агентов использовать в 2024 году Привет! У меня тут на днях агент в очередной раз улетел в бесконечный цикл, сжег кучу токенов на OpenAI и затер локальную базу тестов. Классика для ночной смены. Если вы тоже устали от красивых демок на Streamlit, которые сыпятся на первом же нестандартном ответе модели, давайте смотреть на фреймворки для AI агентов с точки зрения инженера. Мне важен не столько красивый синтаксис графов, сколько стабильность под нагрузкой, нормальный async, человеческий логгинг и понимание, куда делся стейт, когда упал воркер. Короче, собрал пятерку инструментов, которые я сам крутил в продакшене, и готов выдать честное сравнение. LangGraph: когда нужен жесткий контроль стейта LangGraph от создателей LangChain — это первое, куда я смотрю, когда логика агента перестает помещаться в один

Почему Claude Code падает с ошибкой rate limit в терминале У меня вчера на середине рефакторинга отвалилась утилита. Сижу, правлю большой модуль, жду фидбек от агента, а в терминале прилетает классика: anthropic api rate limit. Процесс обрывается, контекст теряется, настроение так себе. Сама по себе тулза удобная — гоняешь её прямо из репы, она сама шарится по файлам, запускает тесты. Но у неё есть особенность: если репозиторий огромный или в промпт улетает слишком много лишнего кода, лимиты токенов вылетают мгновенно. Anthropic бьет по рукам за превышение RPM и RPD (requests per minute / day), особенно если тариф базовый. Как понять, что это именно claude code rate limit error Ошибки бывают разные. Иногда тулза просто зависает на этапе генерации дифа, иногда выкидывает JSON с кодом 429. Если вы видите в логах упоминание «Too Many Requests»

Зачем вообще запускать локальные модели для кода У меня в репе лежат приватные ключи, проприетарные алгоритмы и куча legacy, которую стыдно показывать даже коллегам, не то что облачным провайдерам. Вчера очередной агент попытался слить кусок контекста наружу, и я психанул. Решил, что хватит кормить чужие датасеты своими энтерпрайз-костылями. Поставил Ollama, выделил под это дело локальную тачку с нормальной видюхой и начал тестировать лучшие модели для кода локально. Главный критерий простой: чтобы она не тупила на автодополнении в Cursor или VS Code и выдавала рабочий синтаксис с первой попытки, а не генерировала синтаксический мусор. Ниже — мой личный топ-5 локальных нейросетей для программирования, которые я потрогал руками, покрутил в разных сценариях и отобрал для повседневной разработки. 1. DeepSeek-Coder-V2: тяжёлая артиллерия для

Какие формулировки чаще всего ломают ответ модели по коду? Всем привет. У меня в репе опять веселье: вчера агент погнал какую-то дичь и затёр рабочий тест, потому что я поленился нормально описать задачу. И сразу в чате спросили про топ 5 ошибок при промптах для кода. Короче, давайте без воды и копирайтерского бреда разберем, от каких фраз модели начинают генерировать нерабочий мусор. Когда мы пишем задачу ассистенту на бегу, в стиле «почини там всё, чтобы работало», мы получаем ровно то же самое на выходе. Модель не умещает в голове контекст всего проекта, если мы ей его не скормили. Ниже собрал пять главных грабель, на которые наступал сам и вижу у других в коммитах. Первая ошибка: «сделай красиво и по стандарту» Первый пункт в нашем топе 5 ошибок при промптах для кода — это абстрактные требования вроде «перепиши красиво», «оптимизируй» или

Зачем перебирать библиотеки для логирования python Привет! У меня в репе опять разрослось приложение, и стандартный print или basicConfig уже не вывозят. Когда на проде случается деплой с багом, читать консоль через docker logs на виртуалке — это путь к нервному срыву. Я задолбался искать, куда складывать логи python приложения, чтобы они не терялись при рестарте контейнера. Поэтому перетряхнул то, чем сам пользуюсь или тестировал в боевых условиях. Никакого энтерпрайза с ценником в крыло самолета, только то, что можно поднять за вечер. 1. Loguru: кому да, кому нет Начну с базы. Loguru — это любовь с первой строчки в мануале. Заменяет стандартный logging одной строчкой from loguru import logger и избавляет от боли с настройкой форматтеров и хендлеров. У меня она стоит на всех пет-проектах и в паре микросервисов. Красивый вывод в консоль из