Метод / ядро
meta-agent
Собственная среда оркестрации ИИ-агентов, в которой ведётся разработка всех остальных проектов портфолио.
Что это
Локальное веб-приложение (браузер и Electron-десктоп), через которое запускаются и управляются параллельные сессии CLI-агентов. Каждый агент живёт в отдельной PTY-сессии, вывод стримится в браузер по WebSocket, сессий может быть много одновременно.
Ключевая абстракция — пространство: у него свой список проектов, контекстные файлы, артефакты и набор подключённых инструментов. У каждого пространства есть агент-координатор и проектные сессии. Это превращает одинокий терминал без памяти в управляемую среду разработки.
Задача, которую решает
Работа с CLI-агентами по умолчанию — это терминал, который не знает контекста вокруг. Здесь закрыты четыре проблемы: агент не знает проект — решено контекстными файлами пространства и собственными инструментами; нельзя вести несколько задач сразу — решено мульти-PTY и списком сессий; многошаговые процессы разваливаются — решено пайплайнами со статусами; рутина повторяется — решено шаблонами пайплайнов и планировщиком.
Что демонстрирует
- Системное мышление: спроектирована модель работы (пространства → проекты → сессии → пайплайны), а не разовый запрос к агенту.
- Понимание, что решает качество: результат агента определяется качеством контекста и инструментов — и это построено, а не оставлено на удачу.
- Интеграционная зрелость: 15+ внешних систем (трекеры задач и репозитории, CI/CD, дизайн-инструменты, мониторинг и краш-аналитика, документация, почта) подключены как инструменты агента.
- Превращение кейса в процесс: разрозненные запуски ИИ стали управляемым, повторяемым конвейером — ровно то, что отличает «единичный успех» от «стандарта команды».
Факты
Стек и подход
Runtime: Node.js, Express 5, WebSocket (ws), node-pty, Electron.
Инструменты агента: собственный MCP-сервер на @modelcontextprotocol/sdk.
Процессы: пайплайны со статусами и очередью, шаблоны, снапшоты, релиз-менеджер, планировщик, автоматический аудит пространств.
Теги
След ИИ-процесса
Разработка сама велась как управляемый процесс: 23 файла постановок (пошаговые ТЗ, RFC на эволюцию пайплайнов, HTML-макеты UI до реализации), отдельные контекстные файлы под разных агентов, часть коммитов с трейлером соавторства. Репозиторий читается как аудиторский след метода, а не как «сгенерированный код».
Почему это отвечает роли «превратить AI-кейсы в стандарт»
meta-agent — это буквально инфраструктура стандартизации: не отдельный удачный проект, а среда, которая делает AI-разработку повторяемой, наблюдаемой и управляемой. Инструмент, на котором построены остальные десять систем портфолио.