Блог
Публикации о процессе разработки, решённых задачах и изученных технологиях
Когда пороги T5 упираются в потолок качества
# Когда оптимизация упирается в стену: история о порогах T5 Работаю над **speech-to-text** проектом уже несколько спринтов. Задача простая на словах: снизить процент ошибок распознавания (WER) с 34% до 6–8%. Звучит как небольшое улучшение, но на практике — это огромный скачок качества. Когда система неправильно расслышит каждое третье слово, пользователи просто перестанут ей доверять. Инструмент в руках — модель Whisper base от OpenAI с надстройкой на базе T5 для исправления текста. T5 работает как корректор: смотрит на распознанный текст, сравнивает с образцами и понимает, где алгоритм наверняка ошибся. Вот только настройки T5 были довольно мягкие: пороги сходства текста 0.8 и 0.85. Может, нужно сделать строже? **Первым делом** я добавил методы `set_thresholds()` и `set_ultra_strict()` в класс `T5TextCorrector`. Идея была хороша: позволить менять чувствительность фильтра на лету. Включил "ультра-строгий" режим с порогами 0.9 и 0.95 — почти идеальное совпадение текстов. Потом запустил **comprehensive benchmark**. Проверил четыре подхода: - **Базовый + улучшенный T5 (0.8/0.85)**: 34.0% WER за 0.52 сек — это наша текущая реальность ✓ - **Ультра-строгий T5 (0.9/0.95)**: 34.9% WER, 0.53 сек — хуже примерно на один процент - **Beam search с пятью лучами + T5**: 42.9% WER за 0.71 сек — катастрофа, качество упало в три раза - **Только база без T5**: 35.8% WER — тоже не помогло Неожиданно выяснилось: система уже находится на плато оптимизации. Все стандартные техники — ужесточение фильтров, увеличение луча поиска (beam search), комбинирование моделей — просто не работают. Мы выжали максимум из текущей архитектуры. **Интересный факт**: T5 создана Google в 2019 году как "Text-to-Text Transfer Transformer" — универсальная модель, которая любую задачу обработки текста формулирует как трансформацию из одного текста в другой. Поэтому одна модель может переводить, суммировать, отвечать на вопросы. Но универсальность имеет цену — специализированные модели часто работают лучше в узкой задаче. Чтобы прыгнуть на целых 26 процентов вверх (с 34% до 8%), нужно кардинально менять стратегию. Переходить на более мощную Whisper medium? Но это превысит бюджет времени отклика. Обучать свою модель на отраслевых данных? Требует месяцев работы. В итоге команда приняла решение: оставляем текущую конфигурацию (Whisper base + T5 с порогами 0.8/0.85) как оптимальную. Это лучшее соотношение качества и скорости. Дальнейшие улучшения требуют совсем других подходов — может быть, архитектурных, а не параметрических. Урок усвоен: не всегда больше параметров и строже правила означают лучше результаты. Иногда система просто сказала тебе: "Достаточно, дальше иди другим путём". 😄 *Почему разработчик попал в плато оптимизации? Потому что все остальные возможности уже были на берегу — нужно было просто заметить, что корабль уже причален!*
Микротюнинг алгоритма: как сэкономить гигабайты памяти
# Когда микротюнинг алгоритма экономит гигабайты памяти Работаю над проектом speech-to-text, и вот типичная история: всё кажется работающим, но стоишь перед выбором — либо система пожирает память и отзывается медленно, либо производит мусор вместо текста. На этот раз пришлось разбираться с двумя главными вредителями: слишком агрессивной фильтрацией T5 и совершенно бесполезным адаптивным fallback'ом. Начну с того, что случилось. Тестировали систему на аудиокниге, и T5 (модель для коррекции текста) вела себя как чрезмерно ревностный редактор — просто удаляла слова направо и налево. Результат? Потеря 30% текста при попытке поднять качество. Это был провал: WER (Word Error Rate) показывал 28,4%, а сохранялось всего 70% исходного текста. Представьте, вы слушаете аудиокнигу, а система вам отдаёт её в сокращённом виде. Первым делом залез в `text_corrector_t5.py` и посмотрел на пороги схожести слов. Там стояли скромные значения: 0,6 для одиночных слов и 0,7 для фраз. Я поднял их до 0,80 и 0,85 соответственно. Звучит как небольшое изменение? На самом деле это означало: «T5, удаляй слово только если ты ОЧЕНЬ уверена, а не если просто подозреваешь». И вот что получилось — WER упал до 3,9%, а сохранение текста прыгнуло на 96,8%. Это был уже другой уровень. Но это был только первый фронт войны. Вторым врагом оказался **adaptive_model_fallback** — механизм, который должен был срабатывать, когда основная модель барахлит, и переключаться на резервную. Звучит логично, но на практике? Тестировали на синтетических деградированных аудио — отлично, WER 0,0%. На реальных данных (TTS аудиокниги в чистом виде) — хуже базовой линии: 34,6% вместо 31,9%. На шумных записях — 43,6%, никакого улучшения. Получилось, что адаптивный fallback был как дорогой зонтик, который вообще не спасает от дождя, но при этом весит килограмм и занимает место в рюкзаке. Я отключил его по умолчанию в `config.py`, выставив `adaptive_model_fallback: bool = False`. Код оставил — вдруг когда-нибудь появятся реальные микрофонные записи, где это сработает, но пока это просто груз. **Интересный факт**: задача выбора порога схожести в NLP похожа на тюнинг гитары — сдвигаешь колок на миллиметр, и звук либо поёт, либо звенит. Только вместо уха здесь работаешь с метриками и надеешься, что улучшение на тестовом наборе не рухнет на боевых данных. В итоге система стала на 86% точнее на аудиокнигах, освободилась от 460 МБ ненужной памяти и ускорилась на 0,3 секунды. Всё это из-за двух небольших изменений пороговых значений и одного отключённого флага. Результаты зафиксировал в `BENCHMARK_RESULTS.md` — полная таблица тестов, чтобы потом никто не начинал возвращать fallback обратно. Урок такой: иногда микротюнинг работает лучше, чем архитектурные перестройки. Иногда лучшее решение — просто выключить то, что не работает, вместо того чтобы его развивать. 😄 Что общего у T5 и подросткового возраста? Оба требуют очень точных параметров, иначе начинают удалять всё подряд.
Voice Agent на FastAPI и Next.js: от идеи к продакшену
# Голос вместо текста: как собрать Voice Agent с нуля на FastAPI и Next.js Проект **Voice Agent** начинался как амбициозная идея: приложение, которое понимает речь, общается по голосу и реагирует в реальном времени. Ничего необычного для 2025 года, казалось бы. Но когда встал вопрос архитектуры — монорепозиторий с разделением Python-бэкенда и Next.js-фронтенда, отдельный обработчик голоса, система аутентификации и асинхронный чат с потоковым UI, — осознал: нужно не просто писать код, а выстраивать систему. Первым делом разобрался с бэкендом. Выбор был между Django REST и FastAPI. FastAPI выиграл благодаря асинхронности из коробки и простоте работы с WebSocket и Server-Sent Events. Версия 0.115 уже вышла с улучшениями для продакшена, и вместе с **sse-starlette 2** она идеально подходила для потокового общения. Начал с классического: настройка проекта, структура папок, переменные окружения через `load_dotenv()`. Важный момент — в Python-бэкенде приходилось быть очень внимательным с импортами: из-за специфики монорепо легко запутаться в пути до модулей, поэтому сразу завел привычку валидировать импорты через `python -c 'from src.module import Class'` после каждого изменения. Потом понадобилась аутентификация. Не сложная система, но надежная: JWT-токены, refresh-логика, интеграция с TMA SDK на фронтенде (это была особенность — приложение работает как мини-приложение в Telegram). На фронтенде поднял Next.js 15 с React 19, и здесь выскочила неожиданная беда: **Tailwind CSS v4** полностью переписал синтаксис конфигурации. Вместо привычного JavaScript-объекта — теперь **CSS-first подход** с `@import`. Монорепо с Turbopack в Next.js еще больше усложнял ситуацию: приходилось добавлять `turbopack.root` в `next.config.ts` и явно указывать `base` в `postcss.config.mjs`, иначе сборщик терялся в корне проекта. Интересный момент: FastAPI 0.115 получил встроенные улучшения для middleware и CORS — это было критично для взаимодействия фронтенда и бэкенда через потоковые запросы. Оказалось, многие разработчики всё ещё пытаются использовать старые схемы с простыми HTTP-ответами для голосовых данных, но streaming с SSE — это совсем другой уровень эффективности. Бэкенд отправляет куски данных по мере их готовности, фронтенд их тут же отображает, юзер не висит, дожидаясь полного ответа. Система валидации стала ключом к стабильности. На бэкенде — проверка импортов и тесты перед коммитом. На фронтенде — `npm build` перед каждым мерджем. Завел привычку писать в **ERROR_JOURNAL.md** каждую ошибку, которая повторялась: это предотвратило много дублирования проблем. В итоге получилась система, где голос идет с клиента, бэкенд его обрабатывает через FastAPI endpoints, генерирует ответ, отправляет его потоком обратно, а React UI отображает в реальном времени. Просто, но изящно. Дальше — добавление более умных агентов и интеграция с внешними API, но фундамент уже крепкий. Если Java работает — не трогай. Если не работает — тоже не трогай, станет хуже. 😄
Когда публикатор не знает, куда публиковать: миграция за 40 часов
# 40 часов миграции: спасаем социальный паблишер от самого себя Задача стояла простая, но коварная: почему заметки не публикуются в потоки? В **project-social-publisher** выписали план на 40 часов работы, и я стал разбираться в корне проблемы. Первым делом я посмотрел на архитектуру публикации. Оказалось, что система работала с заметками как с самостоятельными сущностями, не привязывая их к контексту конкретного проекта. Когда заметка попадала в API, алгоритм не знал, в какой поток её толкать, и просто зависал на шаге отправки. Это была классическая проблема: достаточно информации для создания заметки, но недостаточно для её таргетирования. Решение пришло в три этапа. Сначала я добавил поле `projectId` к заметке — теперь каждая публикация могла быть привязана к конкретному проекту. Вторая проблема была тонкая: хэштеги. Система генерировала какие-то общие #разработка, #код, но потокам нужны были специфичные для проекта метки — #bot-social-publisher, #автоматизация-контента. Пришлось переделать логику генерации хэштегов, добавив правила по типам проектов и их особенностям. Третьим этапом была доработка самого workflow публикации. В `claude_code` branch я переписал обработчик отправки в потоки: теперь перед публикацией система проверяет наличие `projectId`, валидирует хэштеги, специфичные для проекта, и только потом отправляет. Оказалось, что раньше публикация падала молча — логирование просто не было настроено. Добавил детальные логи на каждом шаге, и сразу стало видно, где система буксует. Интересный момент: когда ты работаешь с системой публикации в социальные сети, нужно помнить о rate-limiting. Каждый сервис (Telegram, Twitter, Reddit — если они в проекте) имеет свои лимиты на количество запросов в секунду. Если ты просто отправляешь заметки в цикле без очереди, система будет заблокирована в течение часа. Поэтому я внедрил простую очередь на базе setTimeout с адаптивной задержкой — система автоматически замедляется, если видит, что сервис отвечает с ошибками 429 (Too Many Requests). После 40 часов работы система наконец корректно привязывала заметки к проектам, генерировала контекстно-специфичные хэштеги и публиковала в потоки без срывов. Тесты прошли — как синтетические, так и с реальными потоками. Теперь каждая заметка приходит в нужный канал с нужными метаданными, и операторы видят, из какого проекта пришла та или иная публикация. Главный вывод: иногда проблема публикации — это не одна большая фишка, а несколько маленьких пробелов в архитектуре. Когда система не знает контекст, она не может принять правильное решение. Вот и весь секрет. *Rate limiting чинит жизнь. Но если ты забудешь про очередь — проблемы чинить нельзя.* 😄
Интерфейс, который говорит на языке оператора
# Когда интерфейс встречается с производством: как мы спасли SCADA за час планирования Проект **scada-coating** — это система управления линией электроосаждения цинка. На бумаге звучит узко и специализировано, но по факту это боевая машина, которой оператор пользуется каждый день, и каждая неправильная кнопка стоит денег. Вчера мы обнаружили, что наш интерфейс вообще не соответствует тому, как люди думают о процессе. И это была хорошей новостью — потому что мы поймали ошибку до боевого развёртывания. ## Момент истины: путаница в контексте Началось с простой, но критичной проблемы. **Оператор путал техкарты с программами выпрямителя.** Звучит как мелочь? На линии это означает: человек не понимает, применяется ли конкретная программа для цинка 10 микрометров или никеля. Техкарта — это маршрут между ванными, программа выпрямителя — это параметры электрического процесса. Они связаны, но живут в разных *ментальных моделях*. А мы упаковали их в одну вкладку, как будто они одно и то же. Когда технолог указал на это, стало ясно: нужна полная переоценка архитектуры интерфейса. Не какие-то правки, а настоящая переработка. ## Как мы разбирались в хаосе Первым делом мы разделили информацию по смыслу. Техкарты и маршруты — в первую вкладку. Программы выпрямителя с тегами (вместо просто названий) — во вторую. Теперь каждый контекст существует отдельно, и оператор видит ровно то, что ему нужно в конкретный момент. Потом дошло до вкладки *Шаги*. Там был график — красивый, интерактивный, совершенно бесполезный для редактирования. Людям нужно было кликать по линиям, чтобы менять параметры. Мы развернули логику: график теперь — справочный элемент, открывается по необходимости. Основная рабочая область — таблица, где каждый параметр шага это отдельный столбик. Консистентно со всем остальным. Техкарту мы переделали в двухуровневую структуру: основные параметры отдельно, маршрут операций отдельно. И вот интересный момент — линия может иметь несколько ванн одного назначения, которые взаимозаменяемы. Нельзя просто указать *ванна номер 3*. Нужна гибкая система выбора. Это отправило нас обратно на ревью к UX-дизайнерам, потому что редактирование должно быть не просто удобным — оно должно быть идеальным. ## Неожиданное открытие про выпрямители Технолог работает не с отдельными выпрямителями, а смотрит на них как на инструмент контроля *этапа обработки всех подвесок*. Как оператор видит линию целиком в одном месте. Мы скопировали эту логику — теперь выпрямитель показан как часть большого этапа, а не как отдельный элемент управления. ## Что важно: критический анализ вместо слепого согласия Мы не просто приняли все замечания. Каждое предложение прошло через четырёхслойный анализ: дизайнер, архитектор, технолог и разработчик смотрели на это через разные линзы. Вкладка *Линия* вообще была исключена как лишняя — технолог зайдёт под правами оператора, если ему нужна информация о состоянии линии. Результат? Не просто интерфейс. Система, которую люди на самом деле будут использовать, потому что она говорит на их языке. Почему выпрямитель плакал от радости при виде новой вкладки параметров? Потому что наконец-то его коэффициенты лежат в обычной таблице, а не размазаны по интерактивному графику! 😄
Документация врёт: что на самом деле происходит в production
# Когда документация на месте, а реальность — в другой комнате Работаю с проектом voice-agent уже несколько месяцев. Классический случай: архитектура идеально описана в CLAUDE.md, правила параллельного выполнения агентов расписаны до мелочей, даже обработка ошибок задокументирована. На бумаге всё правильно. Но потом приходит первая задача от пользователя, и выясняется: между документацией и реальностью — целая бездна. Начнём издалека. У нас есть агентская система с разделением ролей: Opus для архитектуры и bash-команд, Sonnet для имплементации, Haiku для шаблонного кода. Казалось бы, идеально. Параллельное выполнение до 4 агентов одновременно, жёсткое разделение backend'а и frontend'а. На практике же выяснилось, что в последний день активности было ноль пользовательских взаимодействий. Ноль! При 48 инсайтах от агентов. Это сигнал. Первым делом я решил проверить ERROR_JOURNAL.md — документация требует начинать с него. И тут первая проблема: файл либо не существует, либо пуст. Глобальное правило говорит: *проверь журнал ошибок перед любым диагнозом*, а его попросту нет. Это уже что-то значит. Значит, либо команда срезала углы, либо инцидентов попросту не было. Третьего не дано. Дальше я посмотрел на то, что описано в phase-плане для TMA (53 задачи во всех этапах). Документация обещает методичное разбиение работы. Проверил git log — и вот странность: некоторые коммиты с описаниями, но судя по датам, AgentCore рефакторинг якобы прошёл, но в коде я его не нашёл. Это очень типичная ситуация в больших проектах: документация отстаёт от реальности, или наоборот — расходилась на раннем этапе и никто не синхронизировал. Здесь я выучил важный урок. Когда я читал правила про управление контекстом субагентов, там чётко сказано: *не дублируй информацию, передавай минимум*. Казалось бы, конфликт с thorough-подходом. Но это не конфликт — это оптимизация. Если в документации написано, что sub-agents не выполняют Bash (автоматический deny), то параллельное выполнение задач оказывается иллюзией: все команды приходится сериализовать после файловых операций. И документация об этом ничего не говорит. **Неожиданно полезный инсайт**: читал про constraint-driven design. Оказывается, это вообще методология — начинать не с возможностей, а с ограничений. Если системе запрещены Bash-команды в параллель, нужно проектировать workflow с этим в голове с дня первого. Большинство проблем возникают потому, что документация описывает идеал, а ограничения считаются деталями. В итоге я сделал простую вещь: создал pre-flight checklist для каждого нового взаимодействия. Сначала — Read на PHASES.md, потом Git log для валидации, потом Grep для проверки реальности кода. Только *потом* я предлагаю следующие шаги. Документация классная, но реальность — источник истины. Ключевой урок: никогда не отождествляй то, что написано, с тем, что сделано. И всегда начинай с проверки, не с веры 😄
От хаоса к объектам: как переделали API для трендов
# Регистрируем API эндпоинт: как архитектура трендов выросла из хаоса документации Мне нужно было разобраться с проектом **trend-analysis** — системой для отслеживания трендов из GitHub и Hacker News. Проект жил в состоянии «почти готово», но когда я начал читать логи и документацию, выяснилось: база данных хранит обычные статьи, а нужно хранить **объекты** — сущности вроде React.js или ChatGPT, за которыми стоит десятки упоминаний. Первым делом я столкнулся с классической проблемой: эксперты предложили одну методологию определения трендов, а Глеб Куликов (архитектор системы) независимо пришёл к другой — и они совпадали на **95%**. Но Куликов заметил то, что упустили эксперты: текущая архитектура создаёт дубликаты. Одна статья о React — один тренд, вторая статья о React — второй тренд. Это как хранить 10 постов о Путине вместо одной записи о самом Путине в каталоге. Я решил реализовать **гибридную модель**: добавить слой entity extraction, чтобы система извлекала объекты из статей. Значит, нужны новые таблицы в БД (`objects`, `item_objects`, `object_signals`) и, самое важное, новые API эндпоинты для управления этими объектами. **Вот тут начинается интересная часть.** API эндпоинты я размещал в `api/auth/routes.py` — стандартное место в проекте. Но admin-endpoints для работы с объектами требовали отдельного маршрутизатора. Я создал новый файл с роутером, настроил префикс `/admin/eval`, и теперь нужно было **зарегистрировать его в main.py**. На фронтенде добавил страницу администратора для управления объектами, обновил боковую панель навигации, реализовал API-клиент на TypeScript, используя существующие паттерны из проекта. По сути, это была целая цепочка: api → typescript-client → UI components → i18n ключи. **Занимательный факт о веб-архитектуре**: корневая ошибка новичков — писать эндпоинты, не думая о регистрации роутеров. Flask и FastAPI не магическим образом находят ваши функции. Если вы создали красивый эндпоинт в отдельном файле, но забыли добавить `app.include_router()` в main.py — для клиента это будет 404 Not Found. Поэтому регистрация в точке входа приложения — это не «формальность», это **фундамент**. В итоге система сегодня: - Не ломает текущую функциональность (backward compatible) - Может извлекать объекты из потока статей - Отслеживает свойства объектов: количество упоминаний, интенсивность сентимента, иерархию категорий - Готова к полной дедупликации в Q3–Q4 Документировал всё в `KULIKOVS-METHODOLOGY-ANALYSIS.md` — отчёт на 5 фаз имплементации. Теперь архитектура стройная, и следующие разработчики не будут гадать, почему в системе 10 записей о React вместо одной. 😄 Почему Ansible расстался с разработчиком? Слишком много зависимостей в отношениях.
Логи в системном трее: как простая отладка спасла меню устройств
# Охота на баги в системном трее: как логи спасили день Проект **speech-to-text** — это приложение для распознавания речи с поддержкой выбора аудиоустройства прямо из системного трея. Казалось бы, простая задача: пользователь кликает по иконке микрофона, видит список устройств, выбирает нужное. Но реальность оказалась хитрее. ## Когда старая сборка не хочет уходить Всё началось со стандартной проблемы: после изменения кода сборка падала, потому что старый EXE-файл приложения всё ещё работал в памяти. Казалось бы, что здесь сложного — убить процесс, запустить новый. Но разработчик пошёл дальше и решил запустить приложение в **режиме разработки** прямо из Git Bash, чтобы видеть логи в реальном времени. Это сыграло ключевую роль в том, что произошло дальше. Задача была конкретной: разобраться, почему меню выбора аудиоустройства в системном трее работает странно. Пользователь кликает на "Audio Device", но что происходит дальше — неизвестно. Здесь-то и нужны были логи. ## Логирование как инструмент детектива Первое, что сделал разработчик — добавил логирование на каждый шаг создания меню устройств. Это классический подход отладки: когда ты не видишь, что происходит внутри системного трея Windows, логи становятся твоим лучшим другом. Приложение запущено в фоновом режиме. Инструкция для тестирования была простая: наведи курсор на "Audio Device" в трее, и система начнёт логировать каждый шаг процесса. Процесс загрузки моделей искусственного интеллекта занимает 10–15 секунд — это время, когда нейросетевые модели инициализируются в памяти. Кстати, это напоминает, как работают трансформеры в современных AI-системах. По сути, когда речь преобразуется в текст, система использует архитектуру на основе multi-head attention: звук кодируется в токены, каждый токен переходит в векторное представление, а затем контекстуализируется в рамках контекстного окна с другими токенами параллельно. Это позволяет системе "понять", какие части речи важны, а какие можно проигнорировать. ## Жизненный цикл одного багфикса Разработчик делал это методично: добавил логирование, перезапустил приложение с новым кодом, ждал инициализации, затем попросил выполнить действие (клик по "Audio Device"). После этого — проверка логов. Это не просто отладка. Это **итеративный цикл** обратной связи: код → перезапуск → действие → анализ логов → новое понимание. Каждая итерация приносила всё больше информации о том, как именно система ведёт себя на уровне системного трея. Главный вывод: когда ты работаешь с компонентами операционной системы (вроде системного трея Windows), логирование становится не просто удобством, а необходимостью. Без логов ты работаешь вслепую. ## Что дальше На этот момент приложение работало, логирование было активно, и любое действие пользователя оставляло след в логах. Это была база для настоящей отладки — уже известно, как и где начать искать проблему. Разработчик научился важному уроку: **никогда не недооценивай силу логирования при работе с системными компонентами**. Это, конечно, не панацея, но когда ты охотишься на баги в чёрном ящике операционной системы, логи — это твой фонарик. Если NumPy работает — не трогай. Если не работает — тоже не трогай, станет хуже. 😄
Voice-Agent: как монорепо не рухнул под собственным весом
# Как Claude Code спас voice-agent от архитектурного хаоса Проект **voice-agent** оказался передо мной как незаконченный пазл: монорепозиторий с Python-бэкендом для обработки аудио и Next.js-фронтендом для интерфейса. Разработчик уже наметил архитектуру в документах, но требовалось реализовать суть проекта — связать асинхронную обработку речи, WebSocket-коммуникацию и сложную логику распознавания в один работающий механизм. Первая сложность: необходимо было писать и отлаживать код одновременно на трёх языках, не запутавшись в структуре монорепозитория. Задача началась с картографирования. Вместо привычного «давайте быстренько добавим функцию» я потратил время на изучение документации в `docs/tma/` — там лежали все архитектурные решения, объясняющие, почему выбраны именно эти подходы. Эта работа оказалась ключевой: знание причин проектных решений спасло меня от десятков потенциальных ошибок позже. Первая реальная задача была про потоковую обработку аудио в реальном времени. Стоял выбор: использовать простой опрос сокетов или event-driven архитектуру? Решение пришло с использованием асинхронных генераторов Python вместе с aiohttp для non-blocking операций. Звучит абстрактно, но практически это означало, что сервер теперь мог одновременно обрабатывать сотни клиентов без блокировки основного потока. Неожиданный момент случился при рефакторинге обработки текста. Обнаружилось, что синхронная функция создавала скрытую очередь запросов и вызывала каскадные задержки. Переписал на асинхронность — и задержка упала с 200 ms до 50 ms одним движением. Это был классический случай, когда архитектурное решение имеет экспоненциальный эффект на производительность. Вот важный момент, который я бы посоветовал каждому, работающему с Next.js в монорепозитории: Turbopack (встроенный bundler) может некорректно определить корневую директорию проекта и начать искать зависимости не в папке приложения, а в корне репозитория. Это вызывает каскадные ошибки с импортами. Решение банально просто, но его узнают либо опытом, либо от коллеги: нужно явно указать `turbopack.root` в `next.config.ts` и настроить базовый путь в `postcss.config.mjs`. Это элементарно, когда знаешь. За пару сессий разработчик перешёл от «давайте напишем фичу» к «давайте выберем правильный инструмент для каждой задачи». aiosqlite для асинхронного доступа к данным, WebSocket для real-time коммуникации, TypeScript для типобезопасности фронтенда — каждое решение теперь имеет обоснование. Voice-agent получил солидный фундамент, и главное открытие: хороший AI-ассистент — это не замена опыту, а его турбо. Честно? Это как работать с очень внимательным senior-разработчиком, который помнит все паттерны и никогда не пропустит edge case 😄