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

Факты

Разработка
4.5 мес · активно
Коммитов
82
Объём кода
~47 300 строк JS
Файлов
79
Тесты
31 набор
Интеграций
15+ систем

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

Метод Прототип до кода Интеграции В эксплуатации

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.

← Ко всем проектам На главную публичная витрина · метод и метрики