Безопасный импорт кода от LLM: как я написал PWW на Python
Безопасный шлюз для кода (и не только), сгенерированного чачами нейросетей (DeepSeek, ChatGPT, Claude)
Посмотреть как работает можно тут: https://t.me/pww_updates и тут: Разработка с нуля: https://www.youtube.com/watch?v=TVgTK48RBMo Безопасная доработка (diff): https://www.youtube.com/watch?v=z7QtxeJx5zk
Следить за обновлениями и новостями можно тут: https://set.ki/channel/dwRG2Zz
Проблема Развитие LLM-агентов (вроде DSH) сделало генерацию кода быстрой. Но за удобство приходится платить. Чтобы автоматизировать процесс, разработчики часто вынуждены либо приседать с настройкой локальных моделей, либо выискивать халявные API-ключи, либо перебирать десятки моделей в поисках тех, что дают хоть сколько-нибудь вменяемый результат в рамках бесплатных лимитов. В итоге вы тратите время не на разработку, а на поиск компромиссов и получение более слабых ответов.
При этом у вас уже есть доступ к полностью бесплатным веб-чатам с самыми мощными нейросетями (ChatGPT, DeepSeek, Claude). Там не нужно ничего настраивать - они просто выдают готовые решения. Проблема лишь в том, что перенести этот код в проект без риска что-то сломать - сложно.
Решение: PWW как бесплатный мост к мощным моделям Я написал PWW (Project Workspace Writer) - десктопное приложение для Windows. Оно не заставляет вас искать слабые бесплатные альтернативы. Вы просто берете мощный код из бесплатного веб-чата и вставляете его в PWW.
Как это работает: 1. Вы получаете бандл (JSON с файлами) в бесплатном веб-чате (DeepSeek, ChatGPT и т.д.). 2. Загружаете его в PWW. 3. Программа показывает пофайловый diff (как в Git) и проверяет конфликты. Если файл менялся вне PWW, он подсветится красным и не будет перезаписан без вашего ведома. 4. Вы галочками выбираете, какие именно файлы применить, и нажимаете «Выполнить».
Почему это выгодно: · Никакой возни с лимитами: Используйте мощные модели в их родных бесплатных веб-интерфейсах, не настраивая API и не выискивая халявные ключи. · Полный контроль: В отличие от автономных агентов (DSH), PWW не даст нейросети молча перезаписать важный файл. · Полная бесплатность: Сам PWW - это open-source проект (MIT). Никаких подписок или скрытых платежей. Под капотом (для технарей): · Чистая архитектура: строгое разделение на Domain / Application / Infrastructure. · Atomic write: запись через tmp → fsync → os.replace. Если питание пропадет в момент записи, файлы не превратятся в тыкву. · Audit log: append-only журнал в SQLite с hash-chain. Гарантия того, что историю действий невозможно подменить. · Стек: Python 3.11 и PySide6 (Qt). Есть portable-версия, которая работает без прав администратора.
Ссылки: · 📦 Исходный код и релиз: https://gitverse.ru/nickolden/pww/releases · 💻 Установщик (Setup.exe) на Mail.ru: https://cloud.mail.ru/public/o6Nw/kwmWMh58Q · 🗜️ Portable-версия (.zip) на Mail.ru: https://cloud.mail.ru/public/VDU4/kRWjvc8r9
Буду рад фидбэку и жесткой критике по архитектуре! В планах - добавление вызова команд, например сборки и прогона тестов, в зависимости от выбранного ЯП.
· 21.10
У кандидатов в таких историях лучше всего запоминаются не советы, а собственные провалы на разговорах. Так у меня и появился TalkAside, скорее как личная опора.
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён