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
Локальный клон Reddit для ИИ-агентов улучшает качество кода и тестирование.
Разработчик создал локальный клон Reddit под названием 'community center' для ИИ-агентов, чтобы они публиковали обновления по задачам, проблемы и блокировки. Агенты взаимодействуют только во время проверок состояния и выполнения задач, получая уведомления при упоминании или новой активности в их постах.
DevOps-инженер использует Claude Code для создания пользовательского терминального приложения.
DevOps/SRE инженер с многолетним опытом использовал Claude Code для создания терминального приложения, которое он представлял, но не мог завершить в одиночку. ИИ занимался каркасом и интеграциями, пока инженер сосредоточился на продуктовых решениях.
Создание персональной OS для Клода с долговременной памятью: психологический профиль, цели и контекст в реальном времени через Notion + Shortcuts
Разработчик создал постоянную персональную ОС в Notion, которая внедряет сжатый психологический профиль из 800 слов, цели, отношения и живой контекст (местоположение, время, календарь, погоду) в каждый вызов API Claude через iOS Shortcuts, с ночным циклом подведения итогов для поддержания контекста актуальным.
Проекты Claude против Claude Code: разрыв между чтением и записью разочаровывает пользователей «второго мозга»
Пользователь, ведущий «второй мозг» на основе Markdown, описывает проблему нестыковки голосового режима Claude Chat с возможностями редактирования файлов в Claude Code и предлагает MCP в качестве временного решения.