Как сделать так, чтобы сервер сам писал программы и игры, проверял их, выкладывал и присылал вам на телефон, а вы только задавали направление и принимали результат. Всё объяснено «для чайника», цифры взяты с наших серверов этой ночью.
Представьте небольшой завод. Вы — владелец: говорите «хочу игру про кота-рогалика для телефона» и раз в день смотрите, что получилось. Дальше всё крутится само:
| Роль на заводе | Кто это у нас | Что делает |
|---|---|---|
| Главный инженер | Claude (облако) через Claude Code | Пишет «Библию проекта» (описание игры), режет работу на маленькие задачи, берёт сложные места, проверяет чужую работу. |
| Бригада рабочих | Локальные модели на gx10b, 4–8 одновременно | Делают простые задачи: тесты, экраны, уровни, данные, тексты, переводы. Бесплатно и ночью. |
| Мастер смены | Диспетчер (небольшая служба на Python) | Раздаёт задачи, следит за временем, после двух неудач отдаёт задачу главному инженеру. |
| ОТК | Автотесты, робот-игрок, «глаза» (модель зрения) | Собирает, запускает, 60 секунд играет сам, делает снимки и видео, ищет чёрный экран и ошибки. Плохое не пропускает. |
| Цех художников | ComfyUI, TRELLIS.2, UniRig, Blender, ACE-Step, TTS | Спрайты, фоны, иконки, 3D-модели со скелетом, музыка, голоса. |
| Склад | Gitea на основном GX10 | Весь код, история, задачи (доска), запросы на слияние. |
| Витрина | sagr → <проект>-<версия>.24oros.ru | Каждая принятая сборка сразу открывается по ссылке, в том числе с телефона. |
| Пульт | Веб-страница + уведомления на телефон | Поле «направление», доска задач, монитор сервера, кнопки «Принять / Вернуть». |
Главное правило фабрики: модель никогда не решает сама, что «готово». Готово — когда сборка прошла тесты, робот-игрок не нашёл ошибок, а ревью не нашло проблем. Это то, что отличает конвейер от «попросил нейросеть — получил что-то».
| Машина | Что это | Состояние сейчас | Роль в фабрике |
|---|---|---|---|
| gx10b gx10-794b | Второй ASUS GX10: GB10, 121 ГБ общей памяти, ARM64, диск 916 ГБ | Свободно 94 ГБ памяти, видеокарта 0 %. Диск занят на 83 % (150 ГБ свободно; 186 ГБ — две большие модели). Крутятся: очереди Apolla (арт/текст/код), три отдельных Ollama (Orca, VibeOS, CityMaps), краулер CRMDILLER, раннер Gitea. 12.10 зависал из-за нехватки памяти. | Цех моделей и агентов |
| GX10 основной gx10-3436 | Такой же GX10, диск 3,6 ТБ + архивные диски | Занято 102 из 121 ГБ, ~70 контейнеров: Coolify, Gitea, LiteLLM-шлюз :4000, Langfuse, Qdrant, n8n, Ollama (25 моделей), ComfyUI, рой VibeBot. Godot 4.7, Bevy, Defold, Blender, Ren'Py уже проверены на ARM. | Хозяйство: склад, CI, шлюз, графика |
| sagr | Мини-ПК x86, публичные 80/443 | Все демо на *.24oros.ru, Traefik, контейнеры других сессий | Витрина сборок |
| Mac | Рабочая станция | Xcode, Android Studio, Unreal 5.8, Godot, Blender, Flutter | Сборки iOS/Android, редакторы |
| comfy-windows | Windows с видеокартой NVIDIA | В Tailscale | Сборки и тесты под Windows (по желанию) |
На gx10b двое суток работает очередь apolla-code-queue: берёт задачу «напиши тесты для модуля», запускает агента qwen-code на локальной модели, и коммитит только если сборка и тесты не стали хуже. Это ровно та идея, на которой строится фабрика, и она уже доказала, что «судья — тесты» работает: ни одного плохого коммита.
| Результат за 12–14 октября | Задач | Почему так |
|---|---|---|
| Закоммичено | 10 | Простые задачи: проверка данных, тесты для небольших модулей. |
| Без изменений, таймаут 18 мин | 27 | Модель qwen3.8:27b — плотная, на GB10 пишет ~16 ток/с. Агент не успевает за 18 минут прочитать код, написать тест и собрать. Плюс один поток и смена фаз «арт ↔ модель». |
| Отклонено проверкой | 2 | Сломали сборку — патч сохранён отдельно, в код не попал. Защита сработала. |
Память у GB10 одна на всё. 121 ГБ делят видеокарта, процессор и все программы. Нет отдельной «видеопамяти». Поэтому вопрос не «какая модель лучшая», а «сколько всего влезет одновременно».
Скорость упирается в пропускную способность памяти — 273 ГБ/с. Чтобы написать одно слово (токен), модель должна «прочитать» все свои рабочие параметры. Отсюда простое правило:
| Тип модели | Пример | Работает параметров на слово | Скорость на GB10 | Вывод |
|---|---|---|---|---|
| Смесь экспертов (MoE) | qwen3.6-35b-a3b, qwen3.5-35b-a3b, Qwen3-Coder-Next | 3 млрд | 62–75 ток/с | наш выбор для бригады |
| Большая MoE | Laguna S 2.1 (118B, 8B активных), gpt-oss-120b | 5–8 млрд | ~30–60 ток/с | кандидат, проверить экзаменом |
| Плотная | qwen3.8:27b, Gemma 31B | 27–31 млрд | 7–17 ток/с | не для агентов |
| Огромная на двух GX10 | Qwen3-235B (уже скачана на gx10b, 98 ГБ) | 22 млрд | медленно, единицы–десятки | «ночной мудрец», не рабочая лошадь |
Наши замеры: qwen3.5:35b-a3b — 65–70 ток/с письмо и 1460–2170 ток/с чтение; vLLM qwen3.6-35b-a3b — 62–74 ток/с; qwen3.8:27b — 15,5–16,8 ток/с. Внешний замер на таком же GB10: Qwen3-Coder-Next на vLLM — 74,8 ток/с в один поток и 289 ток/с суммарно при 8 потоках. Вот почему важно запускать много агентов параллельно на одной модели: суммарная скорость растёт почти в 4 раза.
Вы (или я по вашей команде) ведёте работу в Claude Code, локальные модели — дешёвые подручные.
Вы пишете направление, фабрика сама режет на задачи, делает, проверяет, выкладывает и присылает вам.
Б + агент-директор, который сам ведёт проект неделями, сам играет и предлагает улучшения, + полный цех графики, 3D и звука.
| Машина | Что на ней работает в фабрике | Чего на ней не делаем |
|---|---|---|
| gx10b — цех | Одна общая быстрая модель на vLLM (6–8 потоков) + маленькая модель 9b; песочницы агентов (контейнеры-«верстаки»); раннер CI для сборок и робот-игрока; ночью — генерация картинок в свою фазу. | Не держим несколько разных Ollama с разными моделями (это и привело к зависанию 12.10). Не храним холодные модели на почти полном диске. |
| GX10 основной — хозяйство | Gitea (код и доска задач), шлюз LiteLLM :4000 (одно имя модели для всех программ, запасные пути), Langfuse (журнал и стоимость каждого вызова), Qdrant (память проектов), ComfyUI и 3D-модели в «фазу графики», Пульт фабрики. | Не запускаем тяжёлые LLM для фабрики: там уже 102 из 121 ГБ занято чужими службами. |
| Связка двух GX10 | Раз в сутки ночью — «мудрец» Qwen3-235B для разбора архитектуры и длинного ревью (скрипт кластера уже есть на gx10b). | Не используем днём — забирает память у всех. |
| sagr — витрина | Каждая принятая сборка: <проект>-<версия>.24oros.ru, основной адрес переключается только по вашему слову. | Не собираем там игры и не запускаем модели. |
| Mac | Сборки под iOS/macOS и подпись Android, редакторы Unreal/Unity, если понадобятся. | Не используем как сервер — фабрика не зависит от того, открыт ли ноутбук. |
| Слой | Что берём | Зачем (простыми словами) | Статус |
|---|---|---|---|
| Модели (мозги) | Claude через Claude Code; локальные qwen3.6-35b-a3b / Qwen3-Coder-Next / Laguna S 2.1; qwen3.5:9b для мелочей и «зрения» | Claude думает и проверяет, локальные — делают объём | частично есть |
| Сервер моделей | vLLM (основная), Ollama (мелкие), llama.cpp (кластер 2×GX10) | vLLM умеет обслуживать много агентов одновременно без потери скорости | есть, проверено |
| Шлюз | LiteLLM :4000 | Одно имя «fab-coder» для всех программ; если локальная модель упала — сам переключит на запасную | есть |
| Агенты (руки) | Claude Code в фоновом режиме (claude -p), qwen-code (уже работает в Apolla), OpenHands — по желанию | Программы, которые сами читают код, пишут файлы, запускают сборку и тесты, исправляют ошибки | есть |
| Песочницы | Docker-образ «верстак»: git, Node, Python, Godot 4.7 без экрана, Playwright + Chromium, cmake, ffmpeg | Каждая задача в чистом контейнере: агент не сломает сервер и не увидит секретов | собрать (Ф2) |
| Доска и диспетчер | Gitea Issues + метки; служба-диспетчер на Python (по образцу очередей Apolla) | Очередь задач, кто чем занят, повторы, таймауты, эскалация | написать (Ф3) |
| ОТК | Gitea Actions (раннер на gx10b), Playwright, робот-игрок, «глаза» на qwen3.5 / Claude, gdUnit4 для Godot | Собрать, запустить, поиграть, сфотографировать, найти ошибки — без человека | собрать (Ф4) |
| Движки | Phaser / PixiJS (2D в браузере — быстрее всего для ИИ), Godot 4.7 (2D/3D, экспорт в веб/Android/Windows), Bevy (проверен: сборка 167 с) | Веб-игру сразу видно по ссылке и легко проверять роботом | есть |
| Графика | ComfyUI: FLUX.2 klein (16 с на картинку), Z-Image, Qwen-Image; стиль проекта через «паспорт стиля» | Спрайты, фоны, иконки, обложки | есть |
| 3D | TRELLIS.2 (картинка → 3D, лицензия MIT), UniRig (скелет для анимации, MIT), Blender без экрана | 3D-персонажи и предметы, чистка, рендер 3D в спрайты | поставить (Ф6) |
| Звук | ACE-Step (музыка), Silero / eSpeech (голоса — уже стоят), библиотека звуков + генерация | Музыка уровней, озвучка, эффекты | частично есть |
| Выкладка | sagr: rsync → docker compose → Traefik, поддомен на версию | Ссылка на каждую сборку | есть |
| Наблюдение | Langfuse, Beszel, Uptime Kuma, сторож памяти gx10b | Сколько стоило, где тормозит, не кончается ли память | есть |
| Уведомления | ntfy (ntfy-crm.24oros.ru уже работает), почта; Telegram — через основной GX10 | Сообщения на телефон: ссылка, снимки, кнопки | есть |
Почему не «AI-движок за подписку» (например, Summer Engine) и не Unity/Unreal: первые держат проект у себя и не работают на нашем сервере, вторые не ставятся на ARM-Linux и плохо проверяются роботом. Godot и веб-движки — открытые, текстовые (агенту легко править), собираются на GX10.
| Модель | Память | Скорость | Качество в коде | Роль |
|---|---|---|---|---|
| qwen3.6-35b-a3b уже на gx10b | ≈ 22 ГБ + кэш | 62–74 ток/с (наш замер) | Хорошее; вызов инструментов работает | Старт бригады с первого дня |
| Qwen3-Coder-Next (80B, 3B активных) | ≈ 45 ГБ + кэш | 60–75 ток/с, 289 при 8 потоках (внешний замер) | 70,6 % SWE-bench Verified по данным авторов | Главный кандидат в бригадиры |
| Laguna S 2.1 (118B, 8B активных, июль 2026) | ≈ 65 ГБ (NVFP4) | не замерено, ожидаю 25–40 | Специально для кода, хвалят обзоры | Кандидат на сложные локальные задачи |
| glm-4.7-flash есть | 19 ГБ | быстро (MoE) | 59,2 % SWE-bench | Второе мнение, запасная |
| qwen3.5:9b есть | 7 ГБ | очень быстро | Слабая для кода, умеет картинки | Сортировка задач, «глаза» ОТК, сводки |
| qwen3.8:27b есть | 17 ГБ | ~16 ток/с | Хорошая, но медленная | убрать из агентов |
| Qwen3-235B (кластер) есть | 98 ГБ на двоих | медленно | Сильнее всех локальных | Ночной «мудрец», раз в сутки |
| Claude (облако) | — | быстро | Сильнее всех локальных на длинных задачах | Главный инженер: план, сложное, ревью |
| Что делаем | Первая играбельная версия | Готово к показу | Ваше время | Один разработчик-человек |
|---|---|---|---|---|
| Простая 2D-игра в браузере (арканоид, раннер, три-в-ряд) | 2–5 часов | 1–3 дня | 20–40 мин всего | 1–2 недели |
| Средняя 2D (платформер или рогалик, 10–20 уровней, меню, сохранения, музыка, телефон) | 1–2 дня | 1–3 недели | 20–30 мин в день | 2–4 месяца |
| Малая 3D на Godot (арена, персонаж, враги, анимация) | 3–5 дней | 3–6 недель | 30 мин в день | 4–8 месяцев |
| Веб-приложение (кабинет, CRM-раздел, админка) | MVP 1–3 дня | 1–3 недели | 20–30 мин в день | 1–2 месяца |
| Большая игра (как Apolla, C++) | рутина (тесты, данные, контент, переводы) — в 3–5 раз быстрее; архитектура и геймдизайн — с той же скоростью, что и с вами | как сейчас | — | |
Это оценки по модели «задачи × успех × параллельность», а не замер. Настоящие числа дадут экзамен в Ф1 и пилотная игра после Ф5 — после них я пересчитаю таблицу.
Каждая фаза заканчивается проверкой «готово, когда…». Пока проверка не прошла, следующую не начинаем. Всё делаю я (сессии Claude), от вас нужны только решения из раздела 12 и приёмка пилота. Нажмите на фазу, чтобы раскрыть.
fab-coder (локальная), fab-fast (9b), fab-brain (Claude). У каждого запасной путь.fab-coder. Сторож памяти gx10b перенастраивается на новую схему.fab-coder. OpenHands — только если экзамен покажет, что он лучше.fab:local, fab:claude, fab:asset, fab:review, приоритет, веха.<проект>-<версия>.24oros.ru. Основной адрес — только по вашей кнопке.fab:asset сама превращается в файлы в репозитории и видна в игре.Чтобы gx10b больше не зависал, всё раскладывается заранее. Рекомендуемая схема с Qwen3-Coder-Next:
Если экзамен выиграет qwen3.6-35b-a3b, основная модель займёт ~30 ГБ вместо 60 — тогда рядом останется место для Ollama соседей. Графика ночью работает в свою фазу, когда верстаки на паузе. Сторож памяти (уже есть: gx10b-mem-arbiter, apolla-mem-guard) приостанавливает очереди при остатке < 10 ГБ.
| Риск | Что может случиться | Защита |
|---|---|---|
| Нехватка памяти | gx10b зависает, как 12.10 | Одна общая модель вместо нескольких Ollama, бюджет из раздела 10, лимиты контейнеров, сторож памяти |
| Слабость локальных моделей | Много пустых попыток (как 27 из 39 в Apolla) | Быстрая MoE-модель, мелкие задачи, 2 попытки → Claude, экзамен перед выбором |
| Агент «обманывает» проверку | Ослабляет тест, чтобы стало зелёным | Тесты и код — в разных задачах, защищённые папки, ревью Claude ищет именно это |
| Расход облачной модели | Неожиданный счёт или упор в лимит подписки | Дневной лимит в шлюзе, Langfuse считает каждый вызов, при упоре — работа только локально |
| Безопасность | Агент видит секреты или ломает сервер | Песочницы без токенов, сеть только к нужным адресам, запрет push в main, всё через запрос на слияние |
| Соседи на gx10b | Мешаем Orca, VibeOS, CityMaps, CRMDILLER | Решение №2, общий адрес модели, запись в журнал, чужое не трогаю |
| Блокировки сети | Docker Hub обрывается по TLS, Telegram недоступен с gx10b | Локальный реестр образов (уже есть :5000), зеркала пакетов, ntfy вместо Telegram |
| Обновление системы | Модели станут на 50–60 % медленнее | Не ставить DGX OS 7.6.0 |
| «Ушёл не туда» | Неделя работы в неверную сторону | Недельные вехи с вашим выбором, «Библия проекта», запрет менять жанр и стиль без вас |
Достаточно ответить «как рекомендуешь» — тогда начинаю с Ф0.
| Слово | Что значит |
|---|---|
| Модель (LLM) | «Мозг» нейросети: файл на 5–100 ГБ, который по тексту пишет продолжение. |
| Агент | Программа вокруг модели, которая сама читает файлы, пишет код, запускает команды и исправляет ошибки, пока не выполнит задачу. |
| Токен | Кусочек текста, 3–4 символа. Скорость модели меряют в токенах в секунду (ток/с). |
| MoE, «смесь экспертов» | Большая модель, у которой на каждое слово работает только небольшая часть. Поэтому быстрая на нашем железе. |
| vLLM, Ollama | Программы, которые держат модель в памяти и отвечают на запросы. vLLM лучше обслуживает много агентов сразу. |
| Шлюз (LiteLLM) | Единый адрес для всех моделей: программа просит «fab-coder», шлюз решает, куда отправить. |
| Песочница, верстак | Отдельный одноразовый контейнер, где агент работает и ничего не может испортить снаружи. |
| Запрос на слияние (PR) | Предложение изменений в код, которое сначала проверяют, а потом принимают. |
| CI, ОТК | Автоматическая сборка и проверка каждого изменения. |
| Робот-игрок | Скрипт, который сам открывает игру и нажимает кнопки, а мы смотрим, не сломалось ли. |
| SWE-bench | Экзамен для ИИ-программистов: доля реальных задач из открытых проектов, которые модель решила. |
| Ассет | Любой «не-код» игры: картинка, 3D-модель, звук, музыка, шрифт. |
| GDD, «Библия проекта» | Документ, где описано, какая игра должна получиться: цель, правила, стиль, уровни. |
Свои данные: живой осмотр GX10 и gx10b 14.10.2026 (память, контейнеры, модели, журналы ~/ai/CHANGELOG.md, отчёт очереди ~/apolla-queues/code/report.md), прошлые отчёты в ~/asusgx10server/ (стек разработки 08.09, модели 21.09, «одна модель» 22.09).