Как я устал читать логи нейросетей в терминале, переписал свой AI-дебаггер, и им внезапно начали пользоваться 5 человек (Опенсорс)
Привет, VC! 👋
В прошлых статьях я уже рассказывал, как пытался обуздать хаос при разработке ИИ-агентов на LangChain. Если вы когда-нибудь писали логику, где нейросеть (LLM) вызывает инструменты, потом передает данные в парсер, а потом снова в нейросеть... вы знаете эту боль.
Терминал превращается в бесконечную стену из JSON и обрывков текста. Понять на каком шаге ИИ "галлюцинировал" или сломался промпт — та еще задачка.
Я сделал локальный визуальный дебаггер Zengin AI Debugger, который строит красивое дерево мыслей ИИ прямо в браузере в реальном времени.
🚀 Главная новость: Опенсорс работает!
Знаете, что самое приятное в разработке пет-проектов? Я пилил этот тулз чисто для себя, закинул на GitHub, и тут выясняется, что инструментом на постоянке пользуются уже 5 человек (и это даже не мои друзья!). Для огромной корпорации это смех, а для инди-разработчика — просто офигенный заряд мотивации.
Ребята начали давать фидбек, и я понял главную проблему своего же проекта.
🏗 Великий рефакторинг: Долой git clone
Раньше, чтобы запустить мой визуализатор, питонистам приходилось скачивать фронтенд на React, делать npm install, собирать билд... Для Python-разработчиков это ад. Половина просто закрывала GitHub на этом моменте.
Я решил полностью перелопатить архитектуру, чтобы инструмент запускался в одну кнопку. Теперь это работает через связку Node.js (сервер-мост) + WebSockets + Python.
Как это работает сейчас:Так как Chrome-расширения не умеют напрямую слушать локальные порты, я сделал гениально простую вещь.
- Вы открываете любой терминал и пишете одну команду:npx zengin-ai-debugger
- Из NPM мгновенно скачивается и запускается невидимый сервер-мост на порту 8000. Он же открывает браузер с дашбордом.
- В своем Python-коде вы добавляете мой плагин (всего одна строчка в LangChain).
Как только ваш ИИ-агент начинает думать, Python асинхронно кидает POST-запросы в Node.js мост, а мост по вебсокетам моментально отрисовывает блоки в вашем браузере (спасибо библиотекам React Flow и Dagre за магию авто-выравнивания графов).
Никаких облаков, никаких API-ключей сторонних сервисов. Все логи бегают строго localhost <-> localhost.
🛠 Как пощупать магию своими руками?
Если вы пишете на Python и используете LangChain или локальные LLM (типа Ollama), забирайте проект к себе:
🔗 Ссылка на GitHub: https://github.com/zengin0201/AI_Debugger
Интеграция занимает ровно 3 строчки кода:
from callback import RealUIDebuggerCallback # Инициализируем нашплагин
ui_debugger = RealUIDebuggerCallback() # Передаем его в config при асинхронном запуске цепочки
response = await chain.ainvoke( {"topic": "Космос"}, config={"callbacks": [ui_debugger]} )
И всё! Кликаете на любой блок в браузере и видите, какой сырой промпт ушел в нейросеть, и что она выплюнула в ответ.
Кстати, фронтенд можно установить прямо как расширение для Google Chrome (в репозитории есть инструкция).
Буду рад любой критике архитектуры от суровых сеньоров в комментариях. А если проект покажется вам полезным — буду счастлив получить звездочку (⭐) на GitHub. Для пет-проектов это лучшая валюта!
Пишите в комментариях, как вы сейчас дебажите свои ИИ-пайплайны? Неужели правда вчитываетесь в принты терминала?