Мы пилим сук, на котором сидим

Пока развлекался с IFC просмотром, глянул, а что вообще на рынке есть. Давайте разберем, какие ежики есть на этой поляне, чем они отличаются в плане установки, интерфейсов и куда вообще катится индустрия. 1. IFC.js (База) Прародитель всего современного браузерного BIM в опенсорсе. Как это работает? Берет IFC файл, читает геометрию в памяти браузера и на лету лепит из нее полигоны для Three.js. Внедряется относительно легко, если знаком с JS, но готового UI из коробки почти нет. Кнопки, деревья свойств и менюшки придется писать самому. Плюсы - полностью локально, бесплатно, работает без серверов. Минусы - жрет оперативку. На сборках в сотни мегабайт чистый Three.js задыхается от количества геометрии. 2. That Open Company (Эволюция) Прямое развитие IFC.js от тех же разработчиков, выкативших новую архитектуру. Они придумали промежуточный формат Fragments. Движок бьет геометрию на куски, находит одинаковые элементы и рендерит их как инстансы. Порог входа тут намного выше из-за необходимости настраивать конвертацию. Зато есть отличный набор готовых UI компонентов. Просмотрщик собирается из готовых блоков, как конструктор. Плюсы - колоссальный буст производительности. Башня залетает в разы быстрее. Модульная архитектура. Минусы - конвертация IFC во Fragments добавляет лишний шаг и усложняет логику. 3. Speckle (GitHub для 3D) Вообще другой зверь. Это рай для дата инженеров. Он не читает файлы напрямую. Плагинами в исходной проге (Revit, Rhino) модель дробится на мелкие JSON объекты и летит потоком на сервер. А веб вивер уже читает эти данные. Инфраструктурно сложный продукт. Придется поднимать и настраивать свой сервер или платить за их облако. Но UI у веб вивера шикарный и готов к работе сразу. Зачем нужен? Геометрия там вторична, главное - данные. Идеально для аналитики или передачи структуры в локальные ИИ модели без возни с парсингом файлов. Или в RAG. 4. Xeokit Менее распиаренный, но невероятно мощный движок. Написан специально для строительных чертежей и тяжелых сборок. Аппаратно заточен отсекать невидимую геометрию. Базово развернуть несложно, но настраивать кастомные функции больно. Готовые UI элементы есть, хоть и выглядят слегка устаревшими. Плюсы - работает быстрее всех на слабых устройствах. Минусы - документация откровенно хромает, часть крутых инструментов закрыта платными лицензиями. 5. Autodesk APS (бывший Forge) Корпоративный тяжеловес. Интеграция простая, получаешь готовый вылизанный iframe с красивым вивером. Никакой боли с фронтендом. Минусы - облако, подписки, вендор лок. Отправляешь файл на чужой сервер. Для независимых локальных решений, где важен контроль над данными, это совершенно не наш путь. А что в итоге? Для каждой избушки свои погремушки. Простите, каждой задаче свой инструмент. Я собрал простой движок для shared хостинга и сильно далеко он уже не уйдет. Самое интересное лично для меня тут - Speckle. Open Company скажу честно - не осилил, сложно очень.

Немного лирики. Чем мне нравится ИИ и вообще информационная эпоха так это тем, что буквально все могут все, было бы желание. Как все знают - инженерное искусство это работа в условиях ограничений. А ИИ может прилично ослабить и снять эти ограничения. Банально - написание ПО и решений под себя. Вот очень классные ребята с компании pro-z.ru, которые ведут очень качественные курсы по проектированию, очень познавательный ютуб канал, взяли и сделали свои инженерные калькуляторы. Может они сделали без ИИ, так еще лучше. Но с ИИ такое может каждый кому надо, кто понимает что хочет и у кого глаза не боятся. Нет. Не реклама, рубрика «делюсь хорошим». А что у меня? А я сделал сложный калькулятор стоимости проекта, о котором давно мечтал. Там даже ИИ помощник есть и даже работает (иногда). А так же IFC вьюверы. Поддержка сводных моделей, красивые и так далее. 1. Самая базовая и стабильная версия 2. Версия с частичным парсингом IFC, умной камерой и тд. 3. Нестабильная (еще более чем прочие) бета, там будут поиски по параметрам и системам. Образцы файлов можно найти здесь Баги, ошибки, жалобы и предложения - пишите. Хостинг бывает лежит иногда, к сожалению. На гитхабе все будет, когда я научусь им пользоваться Локальные версии - готов дать.

Немного отойдем от темы ИИ (на самом деле нет). Позавчера на БИМАК было очень интересное выступление, посвященное планированию. Я эту тему очень люблю, и считаю, что у нас слишком часто планирование и управление выглядит как "сначала ввяжемся а там порешаем". Про управление я вообще молчу. Учат этому плохо, часто считают что лучщий руководитель это тот кто больше и лучше всех работает. При этом половина всех теорий управления звучат как бред и так же работают. Но есть и исключения. Я постараюсь написать цикл постов про Теорию Ограничений (ТОС) Элияху Голдратта. https://toc.chernetchenko.pro Кто это, о чем это и зачем можно прочитать на сайте, а так же поигратся в калькулятор и график. Пока сильно бета, но скоро починю, даже ИИ будет советы давать. https://t.me/wearefired/187 И, конечно, преза с котиками

Однажды вы проснулись с идеей - я хочу свой RAG. Вы пошли мучать Гугл/ИИ, вы прочитали и узнали все. И вы нашли ЕГО - RAGFlow. Красивый, умный, мощный движок. И вот тут вас ждет новый интересный путь, где может быть сложно. Мы написали статью, которая может хоть немного но помочь. Поверьте, запуск RF - самое сложное. https://chernetchenko.pro/article.php?slug=ragflow

Продолжаем готовить RAGу. Что же мы сегодня сделали? 1. Автоматизировали превращение всех PDF файлов в MD для упрощения парсинга. 2. Написали сборщик почты, который пакует все письма в тот же md, внутри пишет какие были вложения. Сами вложения тоже автоматически меняют имена для связки. 4. В тестовом режие подняты CRAG и Safe-RAG. Главный успех - модель отвечает "В предоставленных документах информации нет" на вопрос "дай рецепт мороженного". 5. Поднят онлайно-локальный IFC вьювер. Не знаю зачем, правда. Но красиво. Я чуть доделаю и выложу в паблик. 6. Обновлен дашборд "стемалит". Дизайн ужасный, но это сейчас меня мало волнует. 7. Сделан парсинг IFC, пока все плохо. Технический лог по ссылке. Я такие делаю в VS code, что бы любой ИИ мог понять что творится, да и я тоже. https://telegra.ph/LRAGM-Tehnicheskij-log-29042026-04-28

Для тех кому очень интересно, но ничего не понятно https://waf.chernetchenko.pro/rag-simple Здесь описание технологии в карточках и с анимацией. И там вы сможете узнать что такое «наивный чанкинг»

Сегодня выступал на БИМАК 2026 с докладом про локальные RAG-системы. Теоретизировать интересно, но давайте честно: магии не существует. Есть только упорство, воображение, куча ругани, перекуров, отчаяния, потери веры в себя, внезапных озарений и так далее. Если вы думаете что достаточно сказать Клоду - "сделай мне крутой РАГ" - то вы не правы. Во первых, Клод тут вообще не участвовал, штурманом был Квен 3.6, код писали nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b:free (plan) и tencent/hy3-preview:free (act). Во вторых в таких сложных компплексах ИИ часто уходят в цикл "решил проблему и создал ее снова". Нужно читать документацию самому. И понимать что вообще делается. Я в какой то момент поймал себя на том что учу ИИ работать с json. Представляю свой локальный RAG. Работает на обычном ноутбуке (8 GB VRAM / 32 GB RAM) в тестовом режиме. Система стабильна и уже умеет: • Парсить десятки МБ PDF с таблицами и графикой за считанные минуты. • Автоматически забирать личную почту в контекст базы знаний • Генерировать документы по шаблонам (например, спецификации по ГОСТ из каталогов), но пока плохо. 🔍 Что внутри? 🖥 Stemalit (UI) - командный центр: мониторинг сервисов, с ссылками во вс подсистемы. 🤖 Ollama - локальный движок. Модель qwen3.5:9b отвечает за логику и полную приватность данных. 📚 RAGFlow - индексатор. Превращает чертежи, таблицы и документы в структурированную базу знаний. 📊 Metabase - аналитика. Строит живые дашборды по объёмам материалов и сметам. 📧 MailCollector - почтовый агент. Забирает переписку по IMAP и сразу добавляет в контекст системы. 🖥 LobeChat - единая веб морда на всю эту благодать. ⚙️ Технические хроники Разворачивал стек на Windows — пришлось обходить пару подводных камней: • Docker иногда игнорирует .env, поэтому креды прописал жёстко в конфигах сервисов. • Для корректной работы парсера документов поднял MinIO как локальное S3-хранилище. Системе всего пара дней, сейчас обкатываю на тестовых данных. Но фундамент уже работает. 👉 Подробнее про архитектуру, конфиги и подводные камни сборки https://telegra.ph/LRAGM-System-Vision--Technical-Roadmap-MVP-v02-04-27

У меня наконец то получилось закончить все то, что я мучаю уже второй месяц. Последняя игрушка из моего "беклога", простите за мою продуктовость. Собрал на сайте аггрегатор/дайджест всяких штук про ИИ и не только. Например новые модели в опенроутер или приколы с гитхаба. Там под капотом чудовищная помесь RSS и ИИ парсинга. Она же еще собирает отдельно всякие форумы и выставки на отдельную страницу. В итоге так: https://chernetchenko.pro/digest/?cat=all - сам дайджест https://chernetchenko.pro/networking - каталог нетворкинга, тут еще буду развивать активно. https://chernetchenko.pro/article.php?slug=ai-bim-digest - и как это сделано кривым языком и кривым кодом. Предвижу логичный вопрос - а чего не в телегу? Мой ответ - не хочу в телегу, хочу так. На этом я свой план по приколам закрыл. Дальше все серьезно.

А вот и КЕЙС Есть у меня привычка: если что-то раздражает достаточно долго, я это не терплю, а чиню. Меня бесило, что добавить статью на сайт означало открыть панель хостинга, создать PHP-файл, вручную прописать разметку, не забыть обновить карточку на главной... Это минут двадцать, если всё идёт хорошо. Обычно не идёт. Ну и, конечно, это дикий колхоз и деградация. Как в автокаде палочками чертить. Так появился Господин Оформитель. Или просто ГО. Схема простая - пишем в админке статью в MD верстке, он постит, подтягивая готовые шаблоны. Или пишем текст, даем Квену - он оформляет и деплоит. По ссылке подробно + код https://chernetchenko.pro/article.php?slug=go-flat-cms-v2 А что такое MD и как писать по другой ссылке https://chernetchenko.pro/article.php?slug=markdown

Я, как настоящий блогер, инфлюэнсер и ИИ энтузиаст просто обязан хоть раз но, выдать такое. 50 (или около того) мифов про ИИ! На самом деле это не совсем прикол, потому что общаясь с людьми я часто слышу одни и теже заблужения и мифы. Я планировал пост про то как все работает, но, во вы первых, у меня уже куча материала про это, а во вторых такой формат прикольней. А кейсы? А вот вот, почти готово. Спойлер - LRAG Machine. А теперь к мифам! 🤖 5 мифов об ИИ, которые бесят инженеров Ребята, хватит верить в эту чушь. Серьезно. 1. «ИИ — это база данных» ❌ Миф: У него там всё зашито, как в Википедии ✅ Реальность: ИИ не хранит факты. Он генерирует текст на основе вероятностей. Как человек, который прочитал половину интернета и пересказывает своими словами — может забыть деталь или додумать от себя. 2. «ИИ учится, пока я с ним общаюсь» ❌ Миф: Он запомнит мои предпочтения навсегда ✅ Реальность: Модель статична. Контекст живёт только пока вы в диалоге. Завтра он придёт «чистым», как будто вы не общались. Хочешь, чтобы помнил — пиши шпаргалку или подключай RAG. 3. «ИИ понимает смысл как человек» ❌ Миф: Он вникает в суть вопроса ✅ Реальность: Он видит статистические связи между токенами. «Понимание» — это наша проекция. Как попугай, который говорит «хочу кашу» не потому что понял, а потому что шаблон сработал. 4. «ИИ всегда объективен» ❌ Миф: Машина не может врать или предвзято судить ✅ Реальность: Модель отражает данные, на которых училась — чужие ошибки, стереотипы, устаревшие нормы. Как человек, который вырос в одной культуре и считает её правила «единственно верными». 5. «ИИ знает всё из коробки» ❌ Миф: Ему не нужно ничего объяснять, он и так в теме ✅ Реальность: Обучение идёт с задержкой. Новые законы, свежие СП, локальные нормы — этого в модели может не быть. Как энциклопедия 2023 года: про 2026-й там пусто, если не добавить приложение. 📊 Полную таблицу на 50+ мифов разобрали в статье на WeAreFired. Там без воды, с аналогиями, чтобы объяснять коллегам и руководству.

Немного о пользе и смысле нейросетей. У многих из нас есть мечты. Простые, сложные, невозможные. Иногда для твой мечты нужно просто время. Когда то давно некто, чье имя история не сохранила мечтал об игре про корованы. И вот, спустя десятки лет его мечта воплощается в жизнь! Пост ироничный, а может и нет.

Еще из прикладных применений ИИ - расчет заполнения трубопродовов пропилен-гликолем. 1. Помогаем ИИ найти нужные формулы, или сами даем ему. 2. Делаем тестовый расчет по уже известной системе, в расчете которой мы уверены. 3. Когда получаем правильную цифру несколько раз - формируем промт и даем ИИ спецификацию или иные данные.

Вчера мы разбирали работу с ИИ в командной строке. Инструмент мощный, но я знаю, что многих вид терминала вводит в ступор. Если хочется, чтобы всё было наглядно, красиво и в привычном интерфейсе — на помощь приходит VS Code. Это не просто редактор для программистов. Для проектировщика и инженера это умный хаб, где ИИ не просто «болтает», а реально работает с вашими файлами и данными. В чем кайф связки VS Code + Cline: * Это полноценный агент. В отличие от обычного чата, он может сам создавать папки, переименовывать файлы, писать скрипты и проверять их на ошибки. Вы только подтверждаете действия. * Доступ ко всему компьютеру. Через протокол MCP нейронка видит не только открытый файл, но и ваши сетевые диски, архивы с нормативами или базу данных. Можно сказать: «найди в этой папке все отчеты и выпиши из них итоговые цифры в один файл» — и он сделает. * Всё бесплатно. Можно подключить бесплатные модели от Google (Gemini), NVIDIA или запустить свои локально, если позволяет железо. Никаких подписок по 20$. * Никакой паники. Это обычное окно программы. Код подсвечивается, ошибки подчеркиваются, всё сохраняется автоматически. Если вам нужно автоматизировать рутину, собрать данные из сотни файлов или быстро написать скрипт для обработки таблиц, но вы не хотите учить команды терминала — это ваш вариант. Подробный разбор, как всё настроить и запустить за 10 минут: https://telegra.ph/VS-Code-dlya-stroitelej-besplatnyj-AI-redaktor-bez-boli-04-24 И преза с котиками: https://t.me/wearefired/174 --- *Для тех, кто пропустил вчерашний пост про CLI: это графическая альтернатива для тех, кто ценит комфорт и наглядность.*

🤖 Gemini CLI 2.0: бесплатная альтернатива Claude Code для тех, кто любит Google Anthropic, по слухам, убирает Claude Code из подписки Pro за $20, и для тех, кто успел втянуться в агентный кодинг, это реально больно. Но паниковать рано: помимо почти бесконечного Qwen, есть еще одна сильная опция - Gemini CLI 2.0. Главный нюанс: инструмент требует стабильного «Внешнего Постоянно Настроенного» интернет-соединения (или хорошего DNS), без этого передача огромных контекстов будет рваться. Но если этот вопрос решен, картина вырисовывается интересная. Что по деньгам • Бесплатный тариф: 1 млн токенов контекста, 60 запросов/мин, 1000/день (для личных проектов более чем достаточно). • Gemini Pro: ~1800 руб. за 18 месяцев через Яндекс Маркет и другие площадки, контекст 2М+ токенов и увеличенные квоты. Что умеет Gemini CLI - это не просто автокомплит. Это агент с доступом к файловой системе, терминалу и локальным API через MCP. • Читает весь репозиторий разом. • Самостоятельно пишет Python-скрипты, ставит зависимости (Pillow, OpenCV) и выполняет массовые операции прямо в папке. • Через MCP подключается к Revit, AutoCAD, MS Office, становясь автономным оператором вашего рабочего окружения. • Позволяет написать собственный MCP-сервер под любую специфическую задачу. Длительно тестирую на одном затянувшемся кейсе, расскажу позже, если он снова не сломается 😂 Manual-презентация по развертыванию в карточках ниже, берите и адаптируйте под свои задачи. Крайне приятная Desktop-опция в дополнение к NotebookLM, Gemini Chat и Nano Banana. 🔗 Читать далее в Telegram

Гостевой пост от эксперта. Опытный руководитель проекта освоил ИИ, сделал своим помощником и полезным инструментом. ИИ в стройке: как делегировать рутину и не сойти с ума В нашей практике нейросети давно перестали быть просто игрушкой. Это полноценный техписатель, аналитик и мастер по структурированию данных. Что это дает руководителю проектов на практике: - Сложная документация. ИИ готовит отчеты по обследованиям (например, по печам на площадке в Катино) и грамотно описывает инженерные коллизии. - Работа с RFI. При капремонте АБК нейросеть помогает оформлять запросы по замене систем пожаротушения и технически обосновывать решения. - Убедительная аргументация. При оценке рисков переноса электрощитов мы оперативно убрали из черновика лишние ссылки на вибрацию и сфокусировали внимание заказчика на главном: стоимости и критической длине кабельных трасс. - Редакторская правка. ИИ легко переводит сухой канцелярский язык в живой технический формат и четко соблюдает указания - например, точечно меняет шифры разделов с КМ на КМ1. Работа с нормативами и реестрами: Нейросеть за секунды вытаскивает требования из многостраничных томов ГОСТ, СП и ПУЭ. На этой базе мы выстраиваем систему подготовки реестров исполнительной документации, включая контроль журналов сварочных работ и актов скрытых работ. ИИ анализирует договоры подряда, выделяет зоны ответственности и собирает хаос из писем и смет в единый структурированный реестр. Критические дедлайны: В моменты аврала такой подход сводит к нулю риск потери данных. Наглядный пример - координация проекта газоснабжения, где ИИ помог выверить тексты под жесткий дедлайн пуска газа 27 апреля 2026 года. Итог: Делегирование черновой работы цифровому ассистенту обеспечивает идеальный порядок в бумагах и высвобождает время для главного - реального управления стройкой.

По мотивам моей презентации на ТИМ завтраке я сверстал материал про ИИ и закон, и даже взял комментарией у настоящего юриста! https://wearefired.chernetchenko.pro/law#lawyer Мне так понравилось, что буду всех звать давать комментарии по профилю, так как делиться опытом хорошо, а не делиться - плохо.