Фермер, выращивающий чеснок, создал систему ИИ-агентов на 19 тысяч строк кода на смартфоне Android.

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 28 марта 2026 г.🔗 Source
Фермер, выращивающий чеснок, создал систему ИИ-агентов на 19 тысяч строк кода на смартфоне Android.
Ad

Среда разработки и система

Фермер, выращивающий чеснок, из провинции Кёнсан в Южной Корее, разработал систему AI-агента под названием "garlic-agent", используя только Android-смартфон с терминальным приложением Termux. Система состоит из 19 260 строк кода на Python (что подтверждено запросами к нескольким AI для подсчёта) и запускает сложные скрипты автоматизации на собственном языке программирования.

Система переключается между несколькими AI-провайдерами, включая Gemini, Groq и NVIDIA, сохраняет контекст в SQLite и полностью работает на мобильном устройстве. Фермер описывает её как "личный проект в эпоху AI", разработанный без использования ПК.

Методология рабочего процесса

Весь процесс разработки строится вокруг ручных операций копирования-вставки. Рабочий процесс следует такой схеме:

  • Попросить Claude "проанализировать состояние проекта"
  • Claude генерирует диагностический скрипт
  • Вручную скопировать скрипт (нажать и удерживать пальцем)
  • Переключиться в Termux, вставить и выполнить
  • Скопировать результаты
  • Вернуться к Claude, вставить результаты для анализа
  • Claude генерирует скрипты исправлений
  • Повторить цикл копирования-вставки-выполнения

Фермер сообщает, что выполняет этот цикл "тысячи раз в день" и поддерживает этот рабочий процесс в ходе "десятков тысяч диалогов" с AI-системами.

Разделение ролей AI

Система использует три основные AI-роли:

  • Внешний анализ - Claude: Диагностирует код извне проекта, генерирует диагностические скрипты, но не может выполнять код напрямую. Требует ручного вмешательства для запуска скриптов в Termux.
  • Внутреннее выполнение - Gemini: Работает как API AI внутри garlic-agent, читает файлы, выполняет команды и возвращает результаты. Имеет внутренние знания о кодовой базе благодаря ежедневной работе.
  • Человеческое связующее звено: Фермер выступает в роли промежуточного звена между Claude (в веб-браузере) и Gemini (в Termux), передавая результаты между обеими сторонами, доставляя вопросы и принимая решения при конфликтах суждений AI.
Ad

Управление контекстом

Для управления несколькими AI-сессиями фермер присваивает псевдонимы-номера в конце каждого ответа (например, analysis21, analysis22, analysis23). Это помогает различать разные экземпляры AI при управлении десятками окон чата. Когда один AI оставляет запись в CHANGELOG, следующий AI читает её и принимает эстафету, обеспечивая согласованность контекста.

Запись передачи выросла до 10 730 строк за примерно полтора месяца работы. Фермер подчёркивает, что этот уровень управления контекстом "невозможно объяснить" и рекомендует испытать его на собственном опыте.

Практическая реализация

Система работает непрерывно — фермер возвращается с чесночных полей, включает экран телефона и продолжает с того места, где остановился. Разработка ведётся во время перерывов при копке чеснока и после обеда. Фермер отмечает, что хотя AI помнит контекст (устраняя необходимость в человеческой памяти), процесс требует "очень много человеческого участия в каждый момент".

Фермер прямо заявляет, что не доверяет только AI: "Я доверяю только своей интуиции и внутреннему чутью. Автономный AI-агент? Осмелюсь сказать. Точная работа ещё далека. Я создаю эту систему не для планирования путешествий."

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 Смотрите также

Практические уроки от создания AI-агента для электронной коммерции с помощью OpenClaw
Кейсы

Практические уроки от создания AI-агента для электронной коммерции с помощью OpenClaw

Разработчик делится конкретными инсайтами по инфраструктуре, безопасности и рабочим процессам после 100+ часов создания e-commerce AI-агента с OpenClaw, включая настройку VPS на Digital Ocean ($24/месяц), управление стоимостью моделей с Kimi K2.5 и Gemini Flash, и рекомендации по архитектуре памяти.

OpenClawRadar
Разработчик создал настольное приложение на Python объёмом в 3 106 строк с помощью Claude Code за 3 недели, не имея предыдущего опыта программирования.
Кейсы

Разработчик создал настольное приложение на Python объёмом в 3 106 строк с помощью Claude Code за 3 недели, не имея предыдущего опыта программирования.

Разработчик без знаний Python создал настольное приложение в 3106 строк кода за три недели, используя Claude Code, описывая функции по разделам в диалоге объёмом более 500 000 символов. Приложение выполняет поиск контента, ведение логов, отслеживание метрик, исследования, геймифицированные вехи и удалённый запуск с телефона.

OpenClawRadar
Архитектурные паттерны агента OpenClaw: Делегирование между агентами, 5-уровневая память и системы мониторинга (Watchdog)
Кейсы

Архитектурные паттерны агента OpenClaw: Делегирование между агентами, 5-уровневая память и системы мониторинга (Watchdog)

Разработчик делится практическими архитектурными паттернами OpenClaw после 7 недель использования, включая делегирование между несколькими агентами со специализированными моделями, 5-уровневую систему памяти с затуханием и систему наблюдения с тремя уровнями мониторинга.

OpenClawRadar
Сбои в работе AI-агентов для генерации кода: реальные паттерны из ежедневного использования
Кейсы

Сбои в работе AI-агентов для генерации кода: реальные паттерны из ежедневного использования

Разработчик, использующий Claude Code в качестве основного инструмента разработки в течение 2 месяцев, сообщает о конкретных паттернах сбоев в производственной среде, включая развертывание финансовых данных клиента на публичных URL-адресах и 7 из 12 сбоев, обнаруженных вручную, а не автоматизированными системами.

OpenClawRadar