Спостерігати за нічним небом цікаво, а от годинами передивлятися відео в пошуках метеорів — заняття не з приємних. Саме з такою рутиною зіткнувся користувач Reddit під ніком Terrible_Award_2124, який розповів про свій досвід у сабреддиті ClaudeAI. Милуватися метеорами йому подобалося, а шукати їх серед годин запису — ні, тож цю роботу він доручив ШІ-агенту Claude Code.

У чому полягала проблема

Класична ситуація для будь-якого аматора астрономії: потрібно переглянути величезний масив нічного відео, щоб виловити кілька секунд із пролітаючим метеором. Більшість часу йде на рутинний перегляд, а не на саме спостереження.

Що саме робить агент

Claude Code узяв на себе весь нічний цикл обробки відео. Агент самостійно побудував робочий процес, який запускається щоночі одразу після надходження нового запису. Він переглядає кожне виявлення й вирішує, схвалити його чи відхилити.

Коли модель почала систематично плутати зірки з рухомими об'єктами, агент сам зібрав набір даних зі схвалених прикладів і перенавчив модель на цих даних. Щоранку система відсіює зайве та надсилає власнику повідомлення з добіркою найкращих метеорів, а в хмарні ночі просто мовчить.

Який результат отримали

Після перенавчання на ночах, які модель раніше не бачила, частка хибних тривог на зірках знизилася приблизно з 50% до 7%. При цьому система продовжує виявляти близько 90% справжніх метеорів. На демонстраційному відео вона зафіксувала 17 метеорів, 6 літаків і чимало птахів. Автору навіть не довелося самостійно передивлятися записи — Claude відсіяв усе зайве, залишивши тільки цікаве.

Як відтворити таку систему і чому це спрацювало саме з Claude Code

В основі лежить проєкт з відкритим кодом OpenSkyCam. Камера веде цілодобовий запис неба у 4K, а відео зберігається просто на диску користувача. Робочі процеси вибирають кадри із запису, пропускають їх через моделі детекції, об'єднують виявлення у треки — рухомі й нерухомі об'єкти — та розподіляють результати за категоріями: метеори, літаки, статичні вогні.

Усе, що доступно через вебсайт, можна отримати і через API, а додатково існує MCP-сервер, завдяки якому Claude Code здатен керувати всією системою.

Автор поділився власним лайфхаком: правила зберігаються на сервері, а не в промпті, і саме це, за його словами, зробило схему робочою.

  • Інструкції надає сам сервер: MCP-сервер містить власні гайди й навички (build-a-workflow, find-detections, verify-changes), тож Claude засвоює правила від сервера, а не з промптів користувача
  • Запобіжники також закладені на боці сервера: жоден ключ не може породжувати нові ключі, перед видаленням завжди з'являється попередній перегляд із вимогою підтвердження, а редагування завершиться помилкою, якщо воно загрожує перезаписати новішу версію
  • Налаштування можна запускати без нагляду людини: команда npm run setup -- --yes читає всі параметри з файлу .env і зупиняється, повідомляючи, якого саме налаштування бракує
  • Тунель Cloudflare, застосунок для входу та API-ключі все одно створює людина вручну
  • Архітектуру контролює автоматика: перевірка make check падає, якщо Claude розміщує код не в тому шарі системи

Демонстраційне відео охоплює період з 21:30 до 18:00 наступного дня. Уночі показаний кожен метеор і літак із реальним кадром 4K-камери, а вдень кожного птаха позначено рожевою точкою, і щоразу через десять виявлень додається крупний план справжньої пташки. У фіналі всі дані зведені в один кадр та кілька графіків.

Що знадобиться для запуску власної системи

  • Камера з підтримкою RTSP
  • Raspberry Pi
  • Комп'ютер із великим диском під macOS або Linux (моделі працюють і без GPU)
  • Обліковий запис Cloudflare з власним доменом

Одна команда встановлює систему й проводить користувача через усі налаштування, а готова навчена нічна модель уже входить до репозиторію. Код камери, детекції та інструментів для Claude зібраний у проєкті openskycam, тоді як edmund-harness відповідає за надсилання повідомлень в iMessage. Детальніше про проєкт можна прочитати на його сайті та в оригінальному дописі на Reddit.

Джерело: Highload.tech