惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

WordPress大学
WordPress大学
博客园 - 司徒正美
宝玉的分享
宝玉的分享
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
The Cloudflare Blog
月光博客
月光博客
博客园 - 【当耐特】
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
博客园 - 聂微东
小众软件
小众软件
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
V
V2EX
Jina AI
Jina AI
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
罗磊的独立博客
雷峰网
雷峰网
博客园 - 叶小钗
量子位
IT之家
IT之家

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
Паноптикум и ИИ
Sharque · 2026-05-14 · via Все публикации подряд на Хабре

Давайте попробуем еще раз, в прошлый раз как-то не задалось, но много воды утекло с тех пор. Проект начался как простой способ "заглянуть в БД сервера" собственно таким он и остается до сих пор. Но по мере развития ИИ в нем появились новые фишки.

Как гласит слоган на главной странице: Panopticum — место, откуда видно всё. Собственно я старался сделать его именно таким, чтобы можно было посмотреть и проверить как можно больше из одного места, желательно с одинаковым интерфейсом.

Сначала я просто начал наращивать количество коннекторов. И если сначала это было четыре вида БД, потом шесть, то теперь это 26 разных БД, логи из Kuberneties и просмотр S3 бакетов.

Почти все типы соединений поддерживаемые на настоящий момент

Почти все типы соединений поддерживаемые на настоящий момент

Как это обычно бывает - аппетит рос во время еды. Сначала я просто добавлял разные БД которые отличались коннектором, но при этом имели коннектор под Java - как ни странно, но таких оказалось не много.

Затем я добавил очереди - мы начали работать с RabbitMQ и для кучи уж с Kafka, хоть сам ее не использую, но пусть будет. Отчасти это была попытка пощупать и потыкать разные БД с мыслью: "Вдруг оно мне надо, а я не знаю".

Потом мне надоело копи-пастить данные в курсор, но прикрутить просто MCP с возможностью выполнять SQL/HQL и прочее - оказалось недостаточно. Сети тупят, они не понимают типы полей, они не видят ключей и связи, это все сильно бесит и их и меня. Пришлось доработать напильником и набросать всяких описательных инструментов.

MCP tools

MCP tools

Это позволило ИИ знатно разогнаться, больше не надо его убеждать что и где лежит, он сам может поправить INSERT, создать дополнительные данные в словарях, удалить зависимости.

Для авто-тестов добавил REST API после чего появилась возможность тыкать те же сервера и проверять те же данные, которые только что записал туда бэк. Можно писать e2e, можно создавать невозможные данные и всякие неожиданные null - записи. Все это сильно помогает проверять не изобретая велосипед каждый раз когда авто-тесту нужно просто сходить в базу.

Но мне и этого оказалось мало. В какой-то момент взялся я за профилирование, а в системе с микросервисами это то еще удовольствие. На каждом сервере часы идут немножко по-своему, сеть может работать как захочет и тупить в самых неожиданных местах. И чтобы "видеть все" нам нужны были логи!

Сначала я подумал: "Где БД и где логи, как ты себе это представляешь?", а потом подумал и действительно... name-space, pod, logs - все линейно, все понятно... Как говориться: "Тот же Dizzy, вид с боку". Следом прилетели S3, нет ну а чего? Всем можно, а им нет?

В итоге MCP смог разбирать длинные цепочки запросов, смотреть в логи всех сервисов, а заодно и все доступные базы. Если же между ними висит брокер сообщений, то можно посмотреть и в него.

ИИ больше не тупит разбирая локальные логи с фразой: "Во всем виноват удаленный сервер, он долго обрабатывал запрос", - больше так легко не объяснить почему все так медленно работает. Попутно появилась фактура которую можно показать девопсам, чтобы было понятней что где и как сломалось.

И так зачем же это все нужно? Да просто чтобы поднять один докер-образ, а не разворачивать целый зоопарк разных тулов под каждую базу. Чтобы ИИ можно было просто скопировать ту таблицу которая прямо сейчас открыта в интерфейса и сказать "Посмотри когда мы создали эти записи" или что-то подобное. Можно читать логи кубера не разворачивая монстра типа ранчера и не настраивая линзу каждый раз после обновления.

А еще меня крайне удивляет ставший в последнее время модный подход разработчиков, которые делают "универсальный инструмент" с доступом к 2-3 коннекторам, а остальное "простите за деньги". А потому лицензия MIT и открытый код - наше все: https://github.com/theSharque/panopticum - Тут все исходники, там же настроен action на выкладывание докера.

Вот тут чуть больше технички и на русском: https://github.com/theSharque/panopticum/blob/main/README_RU.md

После свежего релиза как правило проходит 1-2 минорных ибо новые библиотеки приносят новые проблемы и их надо исправлять, но я стараюсь следить за выходом обновлений библиотек и своевременно фиксить.

Обычно фиксы выглядят как-то так

Обычно фиксы выглядят как-то так

Собственно разворачивается все достаточно легко и быстро с hub.docker: https://hub.docker.com/r/sharque/panopticum