Глубокие исследовательские отчеты с Hermes Agent и QwQ-32B-Preview: практическое руководство
Пользователь Reddit с 15+ лет опыта в социальных исследованиях для государственных органов подробно описывает свой процесс создания глубоких исследовательских отчетов с использованием Hermes Agent и модели qwen3.6-35b-a3b в квантовании Q6_K. Целью было создание отчетов в стиле McKinsey, сравнимых с выводами Perplexity. После пяти часов непрерывной обработки со скоростью ~28 токенов/сек на 12-м поколении Intel Core с 32 ГБ ОЗУ и RTX 4060 под управлением Linux Mint, агент создал 21-страничный отчет о текущем состоянии ИИ в Европе, используя шесть циклов итеративного улучшения, включая диагностику проблем, их исправление, создание диаграмм и их вставку — все почти автономно.
Ключевые детали
- Модель: qwen3.6-35b-a3b Q6_K (квантованная), запущенная через Hermes Agent.
- Оборудование: CPU Intel Core 12-го поколения, 32 ГБ ОЗУ, GPU RTX 4060, Linux Mint. Достигнута скорость ~28 токенов/сек.
- Процесс: Пользователь выполнил шесть циклов над одним документом. Каждый цикл: генерация черновика, диагностика проблем, исправление ошибок, добавление диаграмм, повторная вставка. Агент использовал пользовательские навыки (предоставленные в репозитории), чтобы компенсировать "недостаточность" встроенного навыка Hermes Agent.
- Результат: Итоговый отчет в форматах Markdown, DOCX и PDF. Все промежуточные артефакты (промпты, мета-промпты, скрипты Python, диаграммы) включены в репозиторий.
- Содержимое репозитория: Навыки, промпты, мета-промпты, скрипты Python, промежуточные артефакты и итоговый отчет. README и структура папок также были сгенерированы ИИ.
- Оговорка пользователя: Неноситель английского языка (не редактировалось ИИ). Результаты описаны как "вполне приемлемые" — не отличные, но хорошая отправная точка для использования в публичных исследованиях.
Для кого это
Разработчики и исследователи, работающие над созданием отчетов с помощью ИИ, особенно в государственном управлении или политических исследованиях, кто хочет автоматизировать создание длинных документов с использованием локальных LLM.
📖 Читать полный источник: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также
Внедрение ИИ-агентов как младших подрядчиков: CLAUDE.md и уроки для продакшена
Магазин, полностью управляемый ИИ-агентами, рассматривал адаптацию как найм младшего подрядчика, обнаружив, что четкие ограничения в документе CLAUDE.md постоянно превосходили «умные» модели с расплывчатыми инструкциями.
ИИ-агент Bub от OpenClaw испытывает трудности с делегированием и сжигает 20 долларов за 15 минут при оптимизации мобильного сайта.
Во время тестирования Driftwatch V3 бот OpenClaw Bub потратил $20 за 15 минут из-за неправильного делегирования задач. Разработчик обнаружил, что детальные шаблоны спецификаций снижают затраты, а адаптация под мобильные устройства добавила неожиданное время и расходы.
Настройка управления проектами в файловой системе для не-программиста в Claude Desktop
Пользователь Reddit делится своей системой использования функций Claude Chat with Filesystem и Cowork для управления несколькими долгосрочными проектами. Настройка использует стандартизированную структуру каталогов с WORKFLOW.txt в качестве точки входа и включает конкретные инструкции по проекту для поддержания непрерывности между сессиями.
Разработчик сообщает о быстром прототипировании с помощью Claude AI за три вечера.
Разработчик использовал Claude AI для создания проекта за три неполных вечера, что обычно потребовало бы полной команды разработчиков несколько недель, создав работающий первый прототип менее чем за час и быстро добавив множество функций.