Задача

Код остаётся у вас

Облачный ассистент удобен для вопросов, но плохо подходит, когда нужно править конкретный проект и не отдавать исходники наружу.

• Ответы в чате сами не становятся изменениями в файлах
• Исходный код не должен обязательно уходить к внешнему провайдеру
• Команде нужен один интерфейс: проект, редактор и диалог

Решение

Ассистент внутри проекта

AI Generator объединяет дерево файлов, редактор кода и диалог с моделью. Задачу можно описать на русском — агент сам разбирает проект и выполняет шаги.

• Открываете каталог проекта и формулируете задачу
• Агент смотрит структуру, читает нужные файлы и ищет по коду
• Создаёт и правит файлы, затем может запустить команду и показать результат

Агент

Работа по шагам, а не одним ответом

Модель действует циклом: инструмент, результат, следующий шаг. Так она опирается на реальное содержимое проекта, а не на догадку.

• Обзор каталогов и чтение файлов
• Поиск по коду
• Создание и правка файлов
• Запуск команд в проекте
• Поиск в интернете, когда нужны внешние факты

Модель

Локальный запуск и дообучение

Основная модель поднимается локально, в том числе на GPU. Диалоги и накопленные знания остаются у вас и используются для дообучения.

• Локальная языковая модель в формате GGUF через llama.cpp
• При наличии видеокарты инференс идёт на GPU
• LoRA-дообучение на собственных диалогах, базовая модель для кода — Qwen2.5-Coder
• Обученная модель подключается в тот же интерфейс

Как устроено

Стек, который уже собран в продукт

Поставка — один запуск в Docker. Интерфейс, бэкенд, база и модель разведены по ролям.

• Интерфейс на Go и WebAssembly: файлы, редактор, чат
• Бэкенд на Go: агентный цикл и доступ к проекту
• PostgreSQL для данных приложения
• Каталог проектов: каждый подкаталог — отдельный проект
• Запуск через Docker Compose

Кому подходит

Команды, которым нужен ИИ в своём контуре

Продукт рассчитан на разработку и сопровождение прикладного ПО, когда ассистент должен видеть репозиторий и оставлять результат в файлах.

• Доработка существующих проектов по текстовой задаче
• Быстрые прототипы и черновики модулей
• Внутренний инструмент команды без обязательного облачного API

Дальше

Покажем на вашем проекте

Можно обсудить запуск AI Generator у вас: локальная модель, доступ к репозиторию и сценарии, которые агент должен закрывать.