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
Управление ограничениями контекста в длинных сессиях Claude: шаблон AC Tree
Разработчик описывает паттерн сбоя в длительных сессиях Claude, где автосжатие приводит к потере информации, а ограничения контекста препятствуют продолжению работы, а затем предлагает решение с использованием графа зависимостей AC-дерева с изолированными сессиями для каждого узла.
Разработчик создал банковское приложение для macOS с помощью Claude Code за 6 недель.
Разработчик создал simplebanking — бесплатное приложение с открытым исходным кодом для macOS, которое располагается в строке меню и предназначено для немецких банков. Приложение было создано с помощью Claude Code. Оно показывает текущие балансы по нескольким счетам, предоставляет поиск по транзакциям, определяет подписки и хранит все данные локально.
Некодер создает локальный загрузчик видео с помощью Claude AI за один вечер.
Пользователь без знаний программирования использовал Claude AI для создания AZ Downloader — локального загрузчика видео, работающего на 14 из 16 платформ, включая YouTube, TikTok, Instagram и Reddit. Инструмент был создан за один вечер и теперь доступен на GitHub.
Создатель контента на YouTube с использованием ИИ сообщает о доходах от монетизации и изменениях в рабочем процессе.
Разработчик, использующий Claude Opus 4.6 для создания сценариев, сообщил о заработке в $12.20 с 28 400 просмотров на своём YouTube-канале с контентом, созданным искусственным интеллектом, что побудило его переключиться на фриланс по созданию контента для бизнеса.