Настало время еженедельного дневника. В свободное время я усердно наводил порядок в Kubernetes. Потратил на задачи около 8 часов.
Caddy -> Traefik 🦫
Поменял веб-сервер в моём Kubernetes кластере. Было: Caddy, стало: Traefik. Основное преимущество от перехода такое: Traefik глубже интегрирован в k3s и в Kubernetes. Он устанавливается по умолчанию из коробки и слушает порт 80. Прописывать конфигурацию нужно в YAML-файлах. Все же любят YAML-файлы, правда? Опробовал ещё промежуточную конфигурацию Nginx, но запросы пошли на нём медленнее, хотя я ожидал ускорение.
HTTP-запросы в секунду:
- Caddy: 310
- Nginx: 250
- Traefik: 310 ◀️ сейчас мы здесь
Pi.dev 🟦
Активно использую новую (для меня) программу для LLM-кодинга. Прога называется pi.dev, работает в сочетании с локальной моделью Qwen 3.6 27B. Основное отличие от других программ - экономия контекста. Изначальный System Prompt у неё очень маленький, почти пустой.
Сравнение токенов в System Prompt:
- GitHub Copilot: 15k
- OpenCode: 10k
-
Pi.dev: 1k
- Режим subagents: 4k
Чем меньше System Prompt, тем больше контекста остаётся на задачу. С локальным подходом это особенно важно, ибо памяти на домашних видеокартах вечно не хватает. Обе миграции (Nginx и Traefik) закодил в pi.dev 🐈
Есть ли польза от режима subagents - пока не решил. В теории, польза должна быть, но часто есть ощущение, что агент больше тупит в этом режиме. А вот “простой” режим, когда агент закидывает все данные в один большой контекст - работает стабильнее.
Ещё использую такой хак: все основные команды в стиле Unix у меня добавлены в PATH, хотя сижу я в Windows. Это позволяет LLM-агенту проще работать. Да кстати, в pi.dev агент может свободно запускать любые команды без подтверждения, поэтому лучше быть настороже и смотреть, что он делает 🖥️🧐
