06.07.2026 11:30
У меня основной инструмент взаимодействия с ИИ - агент OpenCode.
У меня основной инструмент взаимодействия с ИИ - агент OpenCode. Мне в целом привычна и удобна работа в консоли, особенно для решения конкретных прикладных задач. Я тут же могу проверить решение - запустить, подключиться к другому серверу и т.д. Но иногда не хватает веб интерфейса для некоторых задач. У opencode есть свой встроенный веб интерфейс, но он мне совершенно не понравился. Неудобный.
Не так давно я смотрел обзор агента Coddy от автора. Мне он показался интересным, запомнил. И вот дошли руки попробовать. Сразу скажу, что он мне понравился и я оставил его себе для работы. К сожалению, у меня нет возможности пользоваться и сравнивать разные агенты, коих сейчас выходит очень много. В Coddy просто есть сразу всё, что лично мне нужно.
Что понравилось в Coddy и что он умеет:
▪️Простой инструмент из одного бинарника, конфига и папок со скилами, сессиями, кроном и т.д. Его легко запускать, переносить, обновлять.
▪️Три режима работы: ACP (взаимодействие агентов), HTTP (работаете в браузере), Gateway (взаимодействие через Telegram или другой мессенджер). Все три режима используют единое хранилище сессий. Например, в браузере можно посмотреть, что вы делали в других сессиях.
▪️Куча основных инструментов уже встроены: чтение файлов, запуск команд, ssh соединения, поиск через поисковики, анализ сайтов и т.д.
▪️Простой и лаконичный веб интерфейс. Ничего лишнего.
▪️Можно подключать все популярные llm, в том числе локальные.
▪️Нормально работает с локальными моделями, так как по умолчанию почти не расходует контекст на свою работу.
▪️Вся функциональная современная база есть: rules, sheduler, skills, mcp, long-term memory между сессиями или глобальная.
- По умолчанию всегда спрашивает, прежде чем что-то выполнять.
Что не понравилось:
◽️Не показывает статистику по генерации ответа. Не видно, какая была скорость генерации токенов для локальных моделей.
◽️Добавлять настройки через веб интерфейс неудобно.
◽️Результат работы планировщика можно посмотреть только в консоли, либо я не понял, где и как искать результаты работы в веб интерфейсе.
◽️Запросы на выполнение той или иной команды иногда почему-то выводятся где-то вверху в чате, хотя сам чат уже уехал вниз. Похоже на какой-то баг.
В общем, мне этот агент показался удобным, чтобы в одном месте собрать всю работу с llm. Поставил coddy на постоянку, буду использовать вместе с opencode, первого для работы в браузере, второго - в консоли.
На картинках мои примеры работы с локальной моделькой omnicoder-9b. Я её долго мучал. Она шустро у меня работает и не сказать, что сильно тупая. Если аккуратно подойти к настройке, то многие админские задачи сможет выполнять. Например, проверять регулярно какие-то логи с хостов и формировать отчёт.
#ai
Не так давно я смотрел обзор агента Coddy от автора. Мне он показался интересным, запомнил. И вот дошли руки попробовать. Сразу скажу, что он мне понравился и я оставил его себе для работы. К сожалению, у меня нет возможности пользоваться и сравнивать разные агенты, коих сейчас выходит очень много. В Coddy просто есть сразу всё, что лично мне нужно.
Что понравилось в Coddy и что он умеет:
▪️Простой инструмент из одного бинарника, конфига и папок со скилами, сессиями, кроном и т.д. Его легко запускать, переносить, обновлять.
▪️Три режима работы: ACP (взаимодействие агентов), HTTP (работаете в браузере), Gateway (взаимодействие через Telegram или другой мессенджер). Все три режима используют единое хранилище сессий. Например, в браузере можно посмотреть, что вы делали в других сессиях.
▪️Куча основных инструментов уже встроены: чтение файлов, запуск команд, ssh соединения, поиск через поисковики, анализ сайтов и т.д.
▪️Простой и лаконичный веб интерфейс. Ничего лишнего.
▪️Можно подключать все популярные llm, в том числе локальные.
▪️Нормально работает с локальными моделями, так как по умолчанию почти не расходует контекст на свою работу.
▪️Вся функциональная современная база есть: rules, sheduler, skills, mcp, long-term memory между сессиями или глобальная.
- По умолчанию всегда спрашивает, прежде чем что-то выполнять.
Что не понравилось:
◽️Не показывает статистику по генерации ответа. Не видно, какая была скорость генерации токенов для локальных моделей.
◽️Добавлять настройки через веб интерфейс неудобно.
◽️Результат работы планировщика можно посмотреть только в консоли, либо я не понял, где и как искать результаты работы в веб интерфейсе.
◽️Запросы на выполнение той или иной команды иногда почему-то выводятся где-то вверху в чате, хотя сам чат уже уехал вниз. Похоже на какой-то баг.
В общем, мне этот агент показался удобным, чтобы в одном месте собрать всю работу с llm. Поставил coddy на постоянку, буду использовать вместе с opencode, первого для работы в браузере, второго - в консоли.
На картинках мои примеры работы с локальной моделькой omnicoder-9b. Я её долго мучал. Она шустро у меня работает и не сказать, что сильно тупая. Если аккуратно подойти к настройке, то многие админские задачи сможет выполнять. Например, проверять регулярно какие-то логи с хостов и формировать отчёт.
#ai