> ai-factory-planner
Планувальник задач для AI Factory: розбиває ціль на кроки, обирає потрібні skills, веде execution log і підсвічує місця, де потрібен ручний контроль.
> run ./lab --watch
Експерименти та дослідження
Лабораторія — це робоча площадка навколо LLM, RAG, AI planning, code intelligence та адмінських workflow. Тут я фіксую не красиві обіцянки, а перевірювані гіпотези: що автоматизується, де потрібен контроль людини й як довести це до production.
llm-playground
Загальний стенд для швидких перевірок: промпти, системні інструкції, tool calling, JSON-відповіді, streaming і поведінка моделей на однакових вхідних даних.
пов’язана нотатка RAG pipeline без магииai-factory-planner
Планувальник задач для AI Factory: розбиває ціль на кроки, обирає потрібні skills, веде execution log і підсвічує місця, де потрібен ручний контроль.
пов’язана нотатка AI Factory task planning loopcode-miner
Інструмент для добування контексту з репозиторію: граф файлів, залежності, важливі entrypoints, risky zones і компактний пакет контексту для LLM.
пов’язана нотатка Context mining for large codebasesrag-lab
RAG-стенд для retrieval-шару: чанкінг, pgvector, rerank, eval-набори, цитованість, guardrails і спостережуваність якості відповідей.
пов’язана нотатка RAG pipeline без магииprompt-studio
Версіонування промптів і критеріїв якості: порівняння відповідей, regression cases, tone checks і акуратний перехід від ідеї до повторюваного сценарію.
пов’язана нотатка Prompt evals before prompt vibesmoonshine-ai-tools
Адмінські AI-workflow для MoonShine: генерація чернеток, переклади, заповнення content blocks і контроль того, що реально потрапляє на фронт.
пов’язана нотатка MoonShine AI workflows for content ops