Как я приручил нейросеть для создания self-hosted сервиса

### 🤖 Как я приручил нейросеть для создания self-hosted сервиса

В этой финальной части нашего цикла мы наконец-то докопаемся до сути: как превратить все теоретические размышления и архитектурные планы в работающий код. В предыдущих сериях мы разобрались с постановкой задачи и выбором модели, а теперь пришло время посмотреть на реальное взаимодействие с нейросетью. Важный вывод: нейросеть не заменяет проектирование, но становится незаменимым помощником, если у вас уже есть четкие рамки и требования.

Подход оказался максимально практичным: вместо того чтобы пытаться накормить нейросеть всей задачей и получить нечто хаотичное, я разбил проект на небольшие управляемые блоки. Каждый шаг начинался с четкого задания для нейросети — она получала документы с описанием архитектуры и конкретные задачи, что позволило избежать путаницы и дублирования. Формулировки задач также играли ключевую роль: нейросеть становилась "экспертом-программистом", помогающим инженеру-архитектору, а не просто исполнителем команд.

◾️ Модель: Qwen3.5:4B
◾️ Используемые технологии: FastAPI, Redis, Docker Compose
◾️ Задача: Реализация модулей без тяжелой логики
◾️ Стратегия: Последовательная реализация по модулям

> "Ты являешься экспертом-программистом Python и должен помогать инженеру-архитектору в реализации проекта анализа событий Zabbix локальной моделью Qwen3.5:4B."

Эта методология уменьшила риск того, что модель начнет фантазировать, и позволила сэкономить кучу времени. Так что, если у вас есть амбиции использовать нейросети в своих проектах, начните с четкого плана и не стесняйтесь давать им конкретные роли. Ну а кто знает, может, скоро нейросети начнут писать код лучше нас?