Чек-лист
кодовое словоРепетитор
LearnHarness: как учить сложное с ИИ-агентами
Ставишь LearnHarness на свой компьютер, подключаешь свой ключ API и проводишь первое занятие, на котором агент находит, где кончается твоё понимание, и ведёт к цели по одному шагу. Всё выученное остаётся в графе знаний для следующих занятий.
Содержание6 глав
Шаг 1
Ссылки: репозиторий и загрузка
LearnHarness - бесплатное приложение с открытым кодом под лицензией AGPL-3.0. Работает на Windows, macOS и Linux. Чаты, граф и ключи хранятся у тебя на компьютере, а запросы уходят к провайдеру модели, которого ты подключишь.
Репозиторий LearnHarness на GitHub
Шаг 2
Установка на Windows, macOS и Linux
01
macOS
Нужен Mac на Apple Silicon. Скачай LearnHarness-0.5.0-arm64.dmg, открой и перетащи LearnHarness в «Программы». Сборка подписана, запускается без обходов
02
Windows
Скачай LearnHarness-0.5.0-x64-setup.exe и запусти установщик. Сборка не подписана: если SmartScreen покажет «неизвестный издатель», жми «Подробнее» → «Выполнить в любом случае»
03
Linux: AppImage
Рекомендуемый вариант. Скачай LearnHarness-0.5.0-x86_64.AppImage, сделай файл исполняемым и запусти - команды ниже
04
Linux: Debian и Ubuntu
Или поставь пакет LearnHarness-0.5.0-amd64.deb через apt - команда ниже
chmod +x LearnHarness-0.5.0-x86_64.AppImage
./LearnHarness-0.5.0-x86_64.AppImage
Linux, AppImage - в папке, куда скачал файл
sudo apt install ./LearnHarness-0.5.0-amd64.deb
Linux, Debian и Ubuntu - в папке, куда скачал файл
Обновления
Номер версии в именах файлов - 0.5.0. Если на странице загрузки уже новее, бери свежий файл и подставь его имя в команды. Дальше приложение обновляется само: Settings → General.
Шаг 3
Подключение своего ключа API
Больше 30 провайдеров: OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek и другие. При первом запуске приложение само предложит выбрать провайдера. Позже всё настраивается в Settings → Providers. Подробности - в руководстве по настройке.
01
Создай ключ у провайдера
Зайди в кабинет разработчика OpenAI, Anthropic, Google AI Studio или DeepSeek, создай ключ API и пополни баланс. Ключ показывают один раз - сразу скопируй
02
Вставь ключ в LearnHarness
Settings → Providers → выбери провайдера → вставь ключ. Ключ лежит у тебя на компьютере рядом с папкой данных
03
Выбери три модели
Strong - основная, с неё начинаются новые занятия. Cheap - дешёвая для фоновых задач. Vision - для картинок и PDF
04
Без ключа: подписка или Claude Code
Можно войти через подписку ChatGPT, GitHub Copilot или Grok. Или включить установленный Claude Code: Settings → Providers → External CLI → Claude Code, модель opus, sonnet или haiku.
05
Локальная модель
Settings → Providers → + Add a provider → Custom endpoint. Для Ollama адрес ниже, авторизация - Keyless. Жми Connect и выбери модели
http://localhost:11434/v1
API base URL для Ollama - /v1 обязателен
Подвох
Приложение бесплатное, а модели - нет: ключ API свой, и за запросы платишь провайдеру. Сколько стоит занятие, видно в строке под полем ввода - нажми на неё.
01
Цель
Открой режим Teach и опиши, что хочешь понять. Чем конкретнее, тем точнее план: не «машинное обучение», а «как работает градиентный спуск»
02
Замер понимания
Агент задаёт вопросы и ищет, где заканчивается твоё понимание по каждой части темы. Отвечай честно и пиши ход мыслей и сомнения в поле для рассуждений - по ним он решает, откуда начинать
03
План
Агент строит карту зависимостей от твоей точки до цели. Согласись или поправь обычным сообщением. Если окажется, что ты понимаешь по-другому, план подстроится
04
Шаги с проверкой
Каждый шаг опирается на то, что ты уже понимаешь: сначала предсказываешь ответ, потом получаешь объяснение и проверяешь себя. Путаницу разбирают до того, как строить дальше
05
Практика - отдельно
Режим Practice: задачи под твой уровень и небольшие подсказки, когда застрял. Решение модели открывается в конце задачи, дальше - Next problem
Свои материалы
Хочешь учиться по своему конспекту или книге - нажми скрепку → Files или Folder, либо перетащи файл в окно. Агент прочитает его с твоего компьютера.
Шаг 5
Граф знаний между занятиями
- Всё, чему тебя научили, складывается в граф: утверждения и цепочки рассуждений со ссылками на занятия, где ты это прошёл.
- Следующие занятия Teach и Practice читают граф и начинают с того, что ты уже знаешь, а не с нуля.
- Граф хранит идеи и связи между ними, а не оценки твоих способностей.
- Свои заметки можно добавить в граф: Extract files… → Files или Folder. Подходят Markdown, текст и PDF до 25 МБ - PDF без распознавания сканов.
- Записи - обычные файлы, их можно открыть и посмотреть.
~/Library/Application Support/LearnHarness/data
macOS - где лежит граф и чаты
%APPDATA%\LearnHarness\data
Windows
~/.config/LearnHarness/data
Linux
Важно
Файлы с ключами API лежат рядом с папкой data в открытом виде. Не выкладывай эту папку в облако и не отдавай другим. Локальное хранение не значит офлайн: запросы к моделям всё равно уходят провайдеру.
Финал
Проверь себя
- Скачать LearnHarness под свою систему со страницы загрузки
- Установить приложение, а на Linux - сделать AppImage исполняемым
- Создать ключ API у провайдера и пополнить баланс
- Вставить ключ в Settings → Providers
- Выбрать модели Strong, Cheap и Vision
- Открыть Teach и описать цель занятия
- Пройти замер понимания и честно расписать ход мыслей
- Принять или поправить план
- Пройти первые шаги: предсказать, получить объяснение, проверить себя
- Решить задачу в режиме Practice
- Открыть граф и убедиться, что выученное туда попало
- Найти папку data на своём компьютере
