knemchenko.log
Open in Telegram
Автоматизація, АІ, фінанси і мої проекти Зворотнй зв'язок @knemchenko GitHub: https://github.com/knemchenko LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/knemchenko/
Show moreThe country is not specifiedThe category is not specified
207
Subscribers
+324 hours
+37 days
+530 days
Data loading in progress...
Similar Channels
No data
Any problems? Please refresh the page or contact our support manager.
Tags Cloud
No data
Any problems? Please refresh the page or contact our support manager.
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
September '26
September '26
+3
in 0 channels
August '26
+48
in 0 channels
Get PRO
July '260
in 0 channels
Get PRO
June '26
+1
in 0 channels
Get PRO
May '260
in 0 channels
Get PRO
April '26
+8
in 2 channels
Get PRO
March '260
in 0 channels
Get PRO
February '26
+34
in 0 channels
Get PRO
January '260
in 0 channels
Get PRO
December '25
+2
in 0 channels
Get PRO
November '25
+3
in 0 channels
Get PRO
October '250
in 0 channels
Get PRO
September '25
+15
in 0 channels
Get PRO
August '250
in 0 channels
Get PRO
July '25
+12
in 0 channels
Get PRO
June '250
in 0 channels
Get PRO
May '25
+14
in 0 channels
Get PRO
April '250
in 1 channels
Get PRO
March '25
+51
in 2 channels
Get PRO
February '25
+18
in 1 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 07 September | 0 | |||
| 06 September | +3 | |||
| 05 September | 0 | |||
| 04 September | 0 | |||
| 03 September | 0 | |||
| 02 September | 0 | |||
| 01 September | 0 |
Channel Posts
Побачив, що «Сільпо» запустило власний MCP і проводить AI Factory Hackathon. Вирішив нарешті свою давню ідею з планування харчування та підрахунку калорій.
«МОЖНА!» — AI-агент, який перетворює запит на кшталт «хочу 2000 ккал на день, без лактози та грибів» на готове меню на 3, 5 або 7 днів. Він підбирає реальні товари «Сільпо», перевіряє їхній склад і калорійність, рахує потрібну кількість упаковок та після підтвердження додає все до кошика.
Для меню агент використовує реальні рецепти із сайту SHUBA: показує інгредієнти, адаптує розмір порції під калорійну ціль і залишає пряме посилання на оригінальний рецепт.
А ще є «бюджет на радість»: агент знаходить конкретний смаколик, який вкладається у залишок калорій. Не «цього не можна», а «ось скільки можна» 🙂
Під капотом — локальна українська модель MamayLM, рецепти SHUBA та офіційний MCP «Сільпо». Це поки прототип, тому буду вдячний за тести, фідбек і знайдені баги.
Спробувати МОЖНА можна за посиланням https://smakolyk.duckdns.org/
| 2 |  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. | 217 |
| 3 | 🚘 Квест з правами завершено: здав практику з 5-ї спроби!
Два тижні тому я нарешті отримав права. Ділюся досвідом практичної частини, як і планував після поста про теорію.
Про Сервісний центр та екзаменаторів
Здавав у СЦ на Усенка. Головна проблема — екзаменатори прискіпуються до кожної дрібниці. Ось реальні ситуації з моїх спроб, на яких я втрачав бали:
🔹 Спірний світлофор: Виїхав на Дарницьку площу на чіткий зелений, але екзаменатор заявив, що я поїхав на миготливий.
🔹 Дзеркала та поворотники: Дуже легко зловити мінуси за те, що не подивився в праве дзеркало двічі при розвороті на парковці, або забув показати лівий поворотник, коли просто об'їжджав маленьку перешкоду.
🔹 Пастка без розмітки: На одному іспиті на дорозі не було розмітки. Коли вона несподівано з'явилася, я опинився між двома смугами одного напрямку і трошки притиснувся вправо. Результат — зарахували відразу 2 помилки: некоректне перестроювання і те, що не подивився у праве дзеркало.
🚕 Розвага по дорозі на іспит
Була в мене ще така забава: поки їхав у таксі на екзамен, розповідав про це таксисту, і ми разом рахували помилки, які він робить під час поїздки. Жоден з тих таксистів, які мене возили, не здав би іспит)) За 15-20 хвилин їзди стабільно набиралося 5+ порушень.
Ситуація з талонами
Напруга з ними все ще є, але взяти реально. У мене без проблем виходило ловити їх онлайн за 3 тижні наперед о 7-8 ранку. Альтернативний варіант — брати талон день у день безпосередньо в терміналі СЦ, але для цього треба приїжджати прямо на відкриття.
Про навчання
Навчався в автошколі з ідеальним форматом для економії часу: інструктор приїжджає на машині прямо до тебе додому, ви їдете катати майданчик або маршрути СЦ, а потім повертаєтеся назад. Якщо комусь актуально — маякніть у коментарі, поділюся контактами.
💸 Кошторис:
38 000 грн — практика (40 годин)
~500 грн — кожна спроба здачі іспиту в СЦ
~300-400 грн — таксі (туди-назад), щоб доїхати на здачу та/або взяти талон | 287 |
| 4 | 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) | 249 |
| 5 | 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! | 331 |
| 6 | 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 | 5 125 |
| 7 | Оновив Кортес до версії 0.5
- Підтримка Threads: Тепер бот вміє викачувати відео з Threads (працює через playwright headless*)
- Додав кешування за посиланням, якщо відео з таким лінком вже коли-небудь завантажувалось, бот не качатиме його наново, а відправить миттєво через TG file id
- Резервні методи викачки: Якщо стандартний метод для TikTok чи Instagram Reels не спрацює, бот спробує завантажити через yt-dlp, а потім напряму через playwright headless*
- Бот тепер надсилає повідомлення-сповіщення про те, що відео в процесі підготовки. Щойно відео буде завантажено, бот автоматично видалить як ваше оригінальне повідомлення з лінком, так і своє службове повідомлення про статус. При провальній пробі - бот видалить своє повідомлення і залишить оригінальне посилання
- Захист від спаму/флуду: Щоб бот працював стабільно для всіх, додали таймаут на завантаження — 10 секунд між запитами від одного користувача.
- Підтримка чатів з декількома тредами
* Викачка через playwright — це надійно, але може займати кілька хвилин. Просто зачекайте). | 392 |
| 8 | Ви знали що Claude Code можна запустити на локальних моделях через ollama?
https://docs.ollama.com/integrations/claude-code | 436 |
| 9 | 🚗 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 👇 | 511 |
| 10 |  +2Один раз сказав Gemini що я AQA тепер кожен раз отримую | 471 |
| 11 | 🚀 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👇 | 556 |
| 12 | 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. | 474 |
| 13 | ⚡️ Оновив бота для моніторингу світла
В поточних умовах просто знати про наявність світла замало — важливо знати напругу у міській мережі. Тому я інтегрував у систему розумну розетку від Tuya, яка міряє і віддає по API параметри мережі в реальному часі.
Тепер сервер замість роутера "пінгує" розетку: якщо вона доступна, він вичитує дані про поточну напругу.
Діапазон напруги поділено на зони. При переході між ними бот надсилає сповіщення:
🕯 < 190 В (Критично)
📉 190-207 В (Просадка)
✅ 207-253 В (Норма)
📈 253-260 В (Завищена)
🚨 > 260 В (Небезпека)
Також щоночі бот надсилає графік-статистику за минулу добу, де видно, як стрибала напруга і коли саме були відключення.
📝 Детальна інструкція на Medium: https://medium.com/@knemcheko/моніторинг-наявності-світла-за-допомогою-розетки-tuya-1b7c61c742a4
Оновлений код вже на GitHub | 501 |
| 14 | 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 | 653 |
| 15 | 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 з YouTube
- Twitter працює так само через fxtwitter.com
Теоретично при великій кількості запитів до Instagram/TikTok можуть обмежити по IP, як було в версії 0.2 з Instagram. Подивимось як буде, можливо доведеться ще підшаманювати
Банка на підтримку сервера | 653 |
| 16 | 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 | 757 |
| 17 | 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 | 837 |
