ИИ не заменяет людей, люди просто больше работают. Так давайте хотя бы ночью пусть работает ИИ.

Я плачу 100 евро в месяц за подписку на Claude Code. Солидная сумма, которая моментально растворяется, когда аккаунт превращается в полигон для 10+ проектов — 7–8 моих, 2–3 — жены.

Шеринг подписки — занятие затратное, но мне не жалко. Я попал в зависимость от создания проектов с Claude. Мне постоянно хочется что-то запустить, хотя на работе нагрузка далеко не низкая.

Лёгкость реализации задач на Opus 4.6 и высокая стоимость подписки провоцируют меня грузить ИИ 24/7. Доходит до абсурда: перед сном я готовлю задачи на завтра, чтобы Claude потратил максимум токенов на анализ и изучение проекта — то, чего днём я избегаю из-за ограничений по использованию.

Во время одной из таких «планерок» я подумал: было бы здорово настроить Claude так, чтобы он не просто планировал задачи, а выполнял их за ночь — и сам проверял результат.

Так родился PocketCoder-A1 — автономный coding agent с системой верификации, веб-дашбордом и поддержкой нескольких провайдеров. 7086 строк Python, 15 модулей, без единого фреймворка.

1. Зачем это нужно

Идея появилась не сразу, но первые наброски я начал в тот же вечер.

Часто я занят одним проектом, а в голове крутятся мысли о другом: «надо добавить провайдер DeepSeek», «переписать конфиг», «написать тесты». Задачи я записываю, но руки до них доходят только через неделю. А подписка тем временем «тикает».

Я пробовал OpenClaw — не сработало. Даже с хорошей моделью. Ни один проект, включая простой парсер сайта, у меня не заработал. Возможно, я что-то настроил неправильно, но результат — нулевой.

Тогда я решил написать своё решение. Идея простая: выписать задачи, уйти спать или гулять, вернуться — и получить готовый результат.

Агент работает сессиями, сохраняет состояние, берёт следующую задачу автоматически. После каждой сессии запускается реальная проверка: pytest, py_compile, проверка файлов на диске. Веб-дашборд показывает всё в реальном времени.

Основной провайдер — Claude Max. Также поддерживаются Claude API и Ollama — пока в экспериментальном режиме.

Создано для себя. Я уже этим пользуюсь. Но выложил в open source — вдруг кому-то пригодится.

2. Что такое PocketCoder-A1

Буква A — от Autonomous, то есть автономный. А 1 — как первая версия. Вдруг проект зайдёт, и понадобятся обновления.

Это CLI + веб-дашборд. Установка простая. Инициализируешь на любом проекте — и дашборд открывается на http://localhost:7331.

Добавляешь задачи, нажимаешь Start Agent — и агент работает автономно.

Отличие от PocketCoder v1: предыдущая версия — это CLI-агент для локальных моделей, работающий в интерактивном режиме. A1 — автономный менеджер задач и исполнитель. Нажал кнопку — и ушёл. Это совсем другой продукт. Возможно, в будущем я объединю их.

Кстати, скоро выйдет обновление и для обычного PocketCoder.

3. Архитектура

Проект состоит из 15 Python-модулей. Ни одного фреймворка. HTTP-сервер — на стандартном http.server, JSON — через встроенный модуль, файлы — через pathlib.

Единственные внешние зависимости: playwright для E2E-тестов и, опционально, anthropic/ollama для альтернативных провайдеров.

3.1 Общая схема

От pca start до завершения:

• Агент запускается, делает baseline (снимок состояния до начала работы).
• Собирает промпт, запускает Claude CLI как subprocess.
• Парсит результат в реальном времени.
• Запускает верификацию.
• Если всё ок — принимает результат. Если нет — инжектит ошибки в следующую сессию и пробует снова.

3.2 Claude CLI как subprocess

Ядро системы — запуск Claude CLI как subprocess. Звучит просто, но скрывало коварные проблемы.

Финальный вариант запуска включает ключи:

• --dangerously-skip-permissions — обход проверок прав.
• --no-session-persistence — не засорять историю сессий.
• --max-turns 25 — защита от бесконечной работы.
• --output-format stream-json — NDJSON-поток вместо буферизации.

Переменная CLAUDECODE=1 в окружении ломает вложенный запуск, поэтому она удаляется.

С stream-json Claude выдаёт по одному JSON-объекту на строку. Парсер классифицирует события: tool_use, bash, thinking — и отправляет в дашборд. Всего 8 типов иконок.

3.3 Верификация: «Не верим на слово»

Самая важная часть. Раньше агент писал «completed» слишком рано — после 1–2 запросов. Объяснение простое: в веб-интерфейсе Claude может использовать встроенные навыки и автоматически завершать задачу.

Когда агент говорит «COMPLETED» — мы не верим. Запускается трёхуровневая проверка.

Уровень 1, BLOCKING: если провалена хоть одна проверка — сессия не принимается. Включает:

• py_compile для всех .py-файлов,
• pytest,
• проверку, что файлы реально созданы на диске,
• проверку success_criteria из задачи.

Уровень 2, WARNING: результат только логируется — ruff, build, git diff.

Уровень 3, ANTI-LOOP: защита от бесконечного цикла. Перед первой сессией делается baseline — снимок текущих проблем. Старые баги не учитываются.

Если агент не может починить проблему за 5 попыток — задача помечается как BLOCKED, агент переходит к следующей. При повторной попытке в промпт добавляется сообщение: “VERIFICATION FAILED, attempt 2/5, BLOCKING: tests 2 failed”.

3.4 Провайдеры

• claude-max: CLI subprocess, stream-json, все нативные инструменты. Требует подписку на Claude Max.
• claude-api: через Anthropic SDK, 6 инструментов, текстовый стриминг, без tool calling.
• Ollama: локальный запуск, экспериментальный.

Claude Max — основной провайдер. Остальные пока в сыром состоянии. Если проект заинтересовал — помогите привести их в порядок. Я не уверен, что справлюсь сам.

3.5 Real-time поток данных

Claude CLI выдаёт NDJSON. Парсер в loop.py кладёт события в AGENT_LOG_BUFFER. AJAX-запросы к /api/log забирают лог каждые 2 секунды. Браузер рисует в реальном времени.

Метрики обновляются параллельно: rate_limit_event влияет на sessionmetrics, /api/status отдаёт данные каждые 3 секунды в 6 карточек. Таймер в интерфейсе тикает каждую секунду через JavaScript.

3.6 Жизненный цикл задачи

Три способа создать задачу:

• Через CLI: pca task add.
• Через форму Quick Add на дашборде.
• Через AI Transform: вводишь сырой текст, ИИ разбивает его на структурированные задачи с приоритетами и критериями успеха.

Приоритеты меняются drag-and-drop. Состояния задач: PENDING, IN PROGRESS, DONE, BLOCKED.

4. Кейс: epotos-templates

Реальный пример. epotos-templates — проект для компании: обработка документов и генерация шаблонов. Нужно было добавить переключение провайдеров — с Ollama на DeepSeek. Я записал мысли в свободной форме и запустил A1.

Шаг 1: Пустая страница, 5 задач за 30 секунд

Открываю дашборд. Страница Tasks пустая. Вместо ручного ввода использую AI Transform.

Пишу: «хочу клонировать epotos-templates, посмотреть как настроены провайдеры, добавить блок переключения с llama на deepseek…»

Нажимаю Transform. Через несколько секунд — 5 структурированных задач с описаниями и критериями успеха. Добавляю их с приоритетами #1–#5.

Шаг 2: Запуск

На дашборде: 0/5 задач, статус — IDLE. Нажимаю Start Agent.

Выбираю провайдер claude-api, ввожу API-ключ.

Шаг 3: Агент работает

В логе появляются события в реальном времени: THINK, BASH, READ.

В деталях задачи — 11 вызовов инструментов, лог заполняется.

Шаг 4: Первый результат

1/5 задач выполнено. Зелёная галочка. Агент автоматически переходит к следующей.

Он анализирует код, читает ollama.ts, ai-client.ts, ищет localhost:11434.

Шаг 5: Прогресс

2/5 задач выполнены. Задача task_016 в работе. Агент проектирует архитектуру провайдеров.

Шаг 6: Сообщение агенту

Пока агент работает, я пишу в форму Message to Agent: «напиши документацию».

Сообщение попадает в очередь. Агент прочитает его в следующей сессии.

Шаг 7: Всё готово

5/5 задач выполнено! Агент ещё работает — обрабатывает моё сообщение.

Верификация пройдена. Агент пишет документацию, обновляет CLAUDE.md, создаёт MEMORY.md.

Статус: COMPLETED. 5 задач, 12 сессий, 23 изменённых файла.

Светлая тема

Дашборд поддерживает тёмную и светлую темы.

5. Dashboard

3491 строка чистого Python. Без React, Vue или Flask. Используется http.server и string.Template. Весь CSS, JavaScript и HTML — в одном файле.

Возможности:

• 6 карточек метрик, кнопки Start/Stop, live-лог, Quick Add.
• Список задач с drag-and-drop, массовым добавлением и AI Transform.
• Детали задачи: полный лог, метрики, управление.
• История сессий с метриками.
• Activity Log — хронология действий.
• Настройки провайдера, API-ключ, параметры.
• Git-история с иконками типов действий.
• Страница /transform — из сырого текста в задачи.

6 карточек метрик

• 2/5 done + прогресс-бар.
• Приоритет #3 + статус (WORKING/IDLE/COMPLETED).
• 12.4K in / 3.2K out + прогресс контекста.
• $0.08 за сессию.
• 48s (live-таймер, обновляется каждую секунду).
• 3 modified.

Лог стилизован под macOS Terminal: тёмный фон, моноширинный шрифт, 8 типов иконок (read/edit/write/bash/thinking/text/metric/verify). Обновляется через AJAX каждые 2 секунды.

Полный REST API — 24 эндпоинта. Можно мониторить из скриптов.

6. Выводы и что дальше

PocketCoder-A1 работает. 5 задач на реальном проекте — за 13 минут, полностью автономно. С верификацией, live-логом, возможностью отправить сообщение агенту во время работы.

Автономные сессии — реальность: нажал Start, ушёл, вернулся — и получил результат. Верификация ловит «врущего» агента на трёх уровнях: blocking, warning, anti-loop. Дашборд показывает всё в реальном времени. Через Queue Message можно писать агенту, пока он работает.

В планах: auto-checkpoint при 70% заполненности контекста, интеграция с Git (ветки + atomic commits), релиз через PyPI и uv.

PocketCoder-A1 — это open source.

ИИ не заменяет людей, люди просто больше работают. Так давайте хотя бы ночью пусть работает ИИ.

Так вышло, что я плачу 100 евро в месяц на Claude Code. Солидная сумма, которая растворяется практически момоментально, когда твой аккаунт превращается в полигон из 10+ проектов, где 7-8 мои, а 2-3 моей жены.

Шеринг подписки вообще занятие затратное, но мне не жалко.

Так вышло, что я попал в некую зависимость от написания проектов с Claude - мне постоянно хочется что-то в нем создать. Не скажу, что у меня низкая нагрузка на работе - совсем нет. Просто легкость реализации проектов на Opus 4.6 и высокая подписка на продукт , провоцирует мой мозг нагружать ИИшку 24/7. Доходит до абсурда - перед сном стараюсь делать заготовки задач, которые планирую выполнить завтра, максимально при этом заставляя Claude потратиться в токенах на анализ и изучение проекта. То, чего днем стараюсь избегать, потому что могу попасть на ограничение по использованию.

Именно во время одной из моих "планерок" я подумал - блин, классно было бы Claude настроить на то, чтобы я ему выписывал задачи, а он бы за ночь мне это выполнил, а не просто спланировал, как я делаю это сейчас. Ну и в идеале, чтобы он еще и сам проверил свой результат.

Так появилсяPocketCoder-A1: автономный coding agent с верификацией, веб-дашбордом и поддержкой нескольких провайдеров. 7086 строк Python, 15 модулей, ни одного фреймворка.

1. Зачем это вообще нужно

На самом деле, мысли мои пошли еще дальше, хотя первые макеты я сел делать в тот же вечер, когда петух клюнул меня за известное место.

Задумка такая. Я работаю над одним проектом, а в голове крутятся мысли по другому: “надо добавить провайдер DeepSeek”, “переписать конфиг”, “написать тесты”.

И задачи то выписал. Но руки дойдут через неделю. А подписка заone hundred bucksтикает.

Я попробовал OpenClaw. Не сработало, даже с хорошей моделью. С ним , кстати, у меня вообще ничего не вышло. Может криво подключил, может что-то ещё, но результат нулевой. Я бы вообще написал отдельную статью про этих ребят, потому что ни один проект, даже простой парсер сайта, у меня на нем не получился.

Тогда я решил написать своё. Идея простая: написал задачи, ушёл гулять или спать, вернулся с результатом. Агент работает сессиями, сохраняет состояние, берёт следующую задачу сам. После каждой сессии запускается реальная проверка: pytest, py_compile, проверка файлов на диске. Веб-дашборд показывает что происходит в реальном времени. Основной провайдер Claude Max, плюс Claude API и Ollama как экспериментальные.

Сделан прежде всего для себя. Я реально этим уже пользуюсь, но выложил в open source, вдруг кому-то тоже пригодится.

2. Что такое PocketCoder-A1

Расшифрую странную букву A в названии. Это Authonomous, ну то есть автономный. А 1, как первая версия. Вдруг зайдет , а надо будет писать обновления.

CLI + веб-дашборд. Установка:

Инициализация на любом проекте:

Открывается дашборд наhttp://localhost:7331. Добавляешь задачи, нажимаешь Start Agent, агент работает автономно.

Отличие от PocketCoder v1 (моегопредыдущего проекта): v1 это CLI-агент для локальных моделей, интерактивный. A1 это автономный менеджер задач + исполнитель. Нажал кнопку, ушёл. Совсем другой продукт. Мб в будущем подумаю, как его поженить с ним.

И да, скоро обнова выйдет на обычный Pocketcoder!

3. Архитектура

Весь проект это 15 Python-модулей. Ни одного фреймворка. HTTP-сервер на стандартномhttp.server, JSON это стандартныйjson, файлы черезpathlib. Единственные внешние зависимости этоplaywrightдля E2E тестов и опциональноanthropic/ollamaдля альтернативных провайдеров.

3.1 Общая схема

Вот как работает система целиком, отpca startдо завершения:

Агент запускается, захватывает baseline (снимок валидации ДО работы), собирает промпт, работает через Claude CLI, парсит результат в реальном времени, верифицирует. Если всё ок, принимает результат. Если нет, инжектит ошибки в следующую сессию и пытается снова. Разберём каждый кусок.

3.2 Claude CLI как subprocess

Ядро системы это запуск Claude CLI как subprocess. Звучит просто, но в этой части скрывались самые коварные проблемы.

Финальный вариант запуска:

Почему именно так? Claude Code ставит переменнуюCLAUDECODE=1в окружении. Subprocess наследует это, внутреннийclaudeвидит переменную и падает: “cannot launch inside another session”.

Неинтерактивный режим

--dangerously-skip-permissions

Автоподтверждение всех tool_use

--no-session-persistence

Не засорять историю сессий

--max-turns 25

Защита от бесконечной работы

Обязательно с stream-json + -p

--output-format stream-json

NDJSON поток вместо буферизации

Сstream-jsonClaude выдаёт NDJSON, по одному JSON-объекту на строку:

Парсер классифицирует каждое событие и отправляет в дашборд.tool_useс именемReadстановится типом “read” (синий),Bashэто “bash” (фиолетовый),thinkingэто жёлтый. Всего 8 типов иконок.

3.3 Верификация: “Не верим на слово”

Самая важная часть системы. Пока тестировал, агент раньше времени писал completed. Ну то есть сделал 1-2 запроса и хватит с меня - ИИ считает, что доделал свою работу. Тут на самом деле есть объяснение. Когда делаешь запрос по API, то у тебя идет 1 запрос=1 ответ. А когда запрос поступает из WEBа, то система под капотом автоматом делает минимальный reasoning, а где-то может свои кастомные skills подтянуть(инсутркции как работать с теми или иными модулями эффективнее. Популярно очень на Excel/Word, но на самом деле не только).

Когда агент говорит “COMPLETED”, мы не верим. Запускается трёхуровневая проверка.

Уровень 1, BLOCKING.Если хоть одна проверка не прошла, сессия не принимается:py_compileна все .py файлы,pytest, проверка что файлы реально на диске, проверкаsuccess_criteriaиз задачи.

Уровень 2, WARNING.Результат только логируется:ruff,build,git diff.

Уровень 3, ANTI-LOOP.Защита от бесконечного цикла. Мы тут сжигать токены хотим, но все таки эффективно :)Перед первой сессией делаем baseline, снимок всех существующих проблем. Старые баги не считаются. Если агент не может починить проблему за 5 попыток, задача помечается BLOCKED, агент переходит к следующей. При retry ошибки инжектятся прямо в промпт: “VERIFICATION FAILED, attempt 2/5, BLOCKING: tests 2 failed”.

3.4 Провайдеры

Как работает

claude-max

CLI subprocess, Stream-JSON, все нативные инструменты

Claude Max подписка

claude-api

Anthropic SDK, agentic loop, 6 инструментов

Текстовый стриминг, без tool calling

Локальный Ollama

Claude Max основной. И скажу честно, остальные провайдеры находятся в очень сыром состоянии. Не привык просить о помощи, но кого заинтересовала задумка проекта - помогите и приведите в их нормальный вид :) Я не уверен, что справлюсь.

3.5 Real-time поток данных

Claude CLI выдаёт NDJSON, парсер вloop.pyкладёт вAGENT_LOG_BUFFER, AJAX/api/logзабирает каждые 2 секунды, браузер рисует. Метрики идут параллельно:rate_limit_eventобновляетsessionmetrics,/api/statusотдаёт их каждые 3 секунды в 6 карточек. Таймер тикает через JavaScript каждую секунду.

3.6 Жизненный цикл задачи

Три способа создать задачу. CLI черезpca task add. Форма Quick Add на дашборде. Или AI Transform, когда пишешь сырой текст и ИИ разбивает его на структурированные задачи с приоритетами и критериями. Приоритеты меняются через drag-and-drop. Состояния: PENDING, IN PROGRESS, DONE или BLOCKED.

4. Кейс: epotos-templates

Реальный кейс. epotos-templates это проект для компании, обработка документов + генерация шаблонов. Нужно было добавить переключение провайдеров (с Ollama на DeepSeek). Я записал мысли в свободной форме и запустил A1.

Кстати, недавно написал статью с той же компанией про автоматизацию работы с рекламациями с помощью ИИ:https://habr.com/ru/articles/1011494/

Шаг 1: Пустая страница, 5 задач за 30 секунд

Открываю дашборд. Страница Tasks пустая:

Вместо того чтобы вручную формулировать задачи, использую AI Transform. Просто пишу сырой текст: “хочу клонировать epotos-templates, посмотреть как настроены провайдеры, добавить блок переключения с llama на deepseek…”

Нажимаю Transform:

Через несколько секунд 5 структурированных задач с описаниями и критериями успеха:

Нажимаю “Add Selected”, задачи созданы с приоритетами #1-#5:

Шаг 2: Запуск

Dashboard. 0/5 задач, IDLE. Нажимаю Start Agent:

Детали первой задачи до начала работы:

Настройки, выбираю claude-api, ввожу API ключ:

Шаг 3: Агент работает

В логе появляются строки в реальном времени. THINK, BASH, READ:

Task Detail: 11 tool calls, лог заполняется:

Шаг 4: Первый результат

1/5 задач выполнена. Зелёная галочка. Агент автоматически перешёл к следующей:

Агент анализирует кодовую базу, читает ollama.ts, ai-client.ts, грепает localhost:11434:

Шаг 5: Прогресс

2/5 задач выполнены, task_016 in progress:

Агент проектирует архитектуру провайдеров:

Шаг 6: Сообщение агенту

Пока агент работает, печатаю в форму “Message to Agent”, хочу чтобы он ещё и документацию написал:

Сообщение в очереди, агент прочитает на следующей сессии:

Шаг 7: Всё готово

5/5 задач! Агент ещё работает, обрабатывает моё сообщение про документацию:

Верификация пройдена, агент пишет документацию:

ОбновляетCLAUDE.md, создаётMEMORY.md:

COMPLETED. 5/5 задач, 12 сессий, 23 файла изменено:

Светлая тема

Дашборд работает в обеих темах:

5. Dashboard

3491 строка чистого Python. Ни React, ни Vue, ни Flask. Стандартныйhttp.server+string.Template. Весь CSS, JavaScript и HTML в одном файле.

Что делает

6 карточек метрик, Start/Stop, live log, Quick Add

Список + drag-and-drop + bulk add + AI Transform

Task Detail

/task/{id}

Полный вид + логи + метрики + Start/Stop/Delete

История сессий с метриками

Activity Log

Хронология действий

Провайдер, API ключ, параметры

Git история с иконками типов

/transform

Сырой текст, AI, задачи

6 карточек метрик

2/5 done+ прогресс-бар

#3+ WORKING/IDLE/COMPLETED

12.4K in / 3.2K out+ прогресс контекста

$0.08за сессию

48s(live timer, тикает каждую секунду)

3 modified

Лог стилизован под macOS Terminal. Тёмный фон, моноширинный шрифт, 8 типов иконок (read/edit/write/bash/thinking/text/metric/verify). Обновляется через AJAX каждые 2 секунды.

Полный REST API на 24 endpoints. Можно мониторить из скриптов:

6. Выводы и что дальше

PocketCoder-A1 работает. 5 задач на реальном проекте за 13 минут автономно. С верификацией, с live-логом, с возможностью отправить сообщение агенту прямо во время работы.

Автономные сессии работают: нажал Start, ушёл, вернулся к результату, а верификация реально ловит врущего агента за руку на трёх уровнях: blocking, warning, anti-loop. Dashboard показывает всё в реальном времени. Queue Message позволяет писать агенту пока он работает.

В разработке: auto-checkpoint при 70% контекста, git integration (ветки + atomic commits), PyPI + uv release.

PocketCoder-A1это про open source.

GitHub:github.com/Chashchin-Dmitry/pocketcoder-a1

Буду рад за лайк и подписку на канал :)https://t.me/notes_from_cto

Наш сайт:https://bvmax.ru/ai