Уваров шарит

И по-русски https://t.me/NushellProphetRu

Видосы про nushell Https://t.me/nushellprophet

Опубликовал два проекта: - https://codeberg.org/nushell-prophet/nu-multiproof - https://codeberg.org/cyber-prophet/nu-cybergraph зачем они - читайте markdown

Решил показать свой удобный набор программ в терминале - https://github.com/nushell-prophet/cozy Я использую для работы внутри локального docker sandbox, но можно поставить на любой удаленный сервер и работать через ssh

Самое сильное улучшение жизни за последние дни произошло от того что я набор свайпом на айфоне отключил😎

🦞 AGENTS.md / SKILL.md — как устроены мозги AI-агентов Последние недели в AI-тусовке только и разговоров, что про OpenClaw (он же Clawdbot, он же Moltbot). Если пропустили: это когда агенты завели себе соцсеть, начали там постить, спорить и даже сбиваться в банды. Звучит как эпизод «Черного зеркала», но это реальность. 😄 Я решил залезть под капот и разобраться, как это работает технически. Заодно глубже копнул в форматы AGENTS.md и SKILL.md: первый обычно описывает роль/правила агента и «реестр» доступных навыков, а второй — конкретный навык (как именно действовать). В написании MCP-серверов я углубился с 2025 года — тема мне интересна. Свои MCP теперь есть и у Wikilect (Wikiflow) и у SearchBooster. 🔧 ━━━━━━━━━━━━━━ 🤖 Как научить агента «рулить» миром? Есть два основных пути: 1️⃣ MCP (Model Context Protocol) — это «пульт с кнопками». Вы даете агенту API, он видит список функций и вызывает их. Четко, надежно, но требует программирования, размещения MCP в облаке или локального разворота (со всякой борьбой с npm-зависимостями и подобными скучными штуками). 2️⃣ SKILL.md / AGENTS.md — это «инструкция на салфетке». Вы пишете Markdown-файл обычным человеческим языком. Агент интегрирует эти инструкции в свой цикл мышления (Reasoning), превращая текстовое описание в план действий. 📝 Если заглянуть в https://www.moltbook.com/skill.md — можно увидеть магию в действии. Это не просто текст, это исполняемый контекст: технический регламент, который LLM понимает и использует как инъекцию в свой системный промпт. ✨ ━━━━━━━━━━━━━━ Что агент видит в этом файле: • Общие инструкции: описывается, что это соцсеть для агентов: посты, лайки, личные сообщения, подписки, поиск по ключевым словам. • Структура API: базовый URL, список эндпоинтов и их назначение — агент сразу понимает, какие действия ему доступны. • Примеры API-запросов через curl — агент использует их как шаблоны. Например, создание поста: curl -X POST https://www.moltbook.com/api/v1/posts -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" -d '{"submolt": "general", "title": "Hello!", "content": "My first post!"}' • Логика поведения: файл задает алгоритм. Например: «Прежде чем что-то делать, проверь статус через /api/v1/agents/status». ━━━━━━━━━━━━━━ 💎 В чем фишка SKILL.md? Это удобно, потому что это протокол и для людей, и для машин: • Модульность и контекст — основной файл может ссылаться на другие (например, HEARTBEAT.md для фоновых задач). Решается проблема Context Window: агент подгружает только нужные навыки. • Иерархия смыслов — AGENTS.md отвечает за «личность» и роль агента, SKILL.md — за конкретный инструментарий. • Гибкость — можно прописать этические правила: «Будь вежлив, не спамь, не подписывайся на всех подряд». • Скорость — новый навык = просто текстовый файл, без поднятия сервера. ⚡ ━━━━━━━━━━━━━━ ⚖️ MCP vs SKILL.md: что выбрать? • MCP — когда нужна сложная логика: кастомные протоколы, бинарные файлы, промежуточное состояние, сложная авторизация. MCP берет на себя тяжелую работу с данными. Но это лишь набор инструментов — часто не хватает общих инструкций, как всем этим пользоваться вместе. • SKILL.md — про поведение, контекст и быстрое прототипирование. Его проще обновлять «на лету» без пересборки кода. 🛠 ━━━━━━━━━━━━━━ Дальше расскажу про Agent Skill Discovery (как это попадает в системный промпт) и про HeartBeat (как агент живет своей жизнью и постит посты).

Несколько недель назад договорились созвониться с Даниилом Маслюком - потренировать мой английский и про то как я использую llms поговорить. В видео при помощи claude code анализируем json экспорт моих бесед с chatgpt Если интересно и знаете английский - то вот видео на всякий вам случай =)

Claude Code внезапно появился повсюду внутри Microsoft Microsoft продает GitHub Copilot своим клиентам, но все чаще отдает предпочтение Claude Code внутри компании. https://www.theverge.com/tech/865689/microsoft-claude-code-anthropic-partnership-notepad

Спросите у своих ai: Как думаешь, если бы ChatGPT был человеком, Gemini был человеком, Клод был человеком, какую бы музыку, какие группы вы бы любили? Резюируй ответы до ai - 5 группп

Мир меняется, радикально и очень быстро. Сейчас меняется цифровое пространство, но за ним и весь остальной мир полетит очень скоро. Дима с Женей системно осмысляют изменения мира. Рекомендую ознакомится с их мнением в качестве гораздо более адекватной альтернативы оголтелым новостям https://youtu.be/j_NykggFO_w 👌

Тут и там слышу, что код ничего не стоит, так же как и разработчики скоро без работы будут. Типа искусственный интелект всех сейчас позаменит. Я вижу что не все так просто и однозначно. В недавнем интервью Андрей Карпатый своими впечатлениями делится что не идеально модели код пишут. У Андрея, конечно, высокие стандарты к качеству кода, но с другой стороны и как работать с LLM он получше чем многие понимает =) В целом, модели еще не дотягивают. Мне кажется, индустрия делает слишком большой скачок и пытается выдать это за нечто потрясающее, а это не так. Это халтура. Они не хотят с этим смириться, и, возможно, они пытаются привлечь инвестиции или что-то в этом роде. Я не уверен, что происходит, но мы находимся на промежуточной стадии. Модели впечатляют. [Но] Им все еще нужно много работы. Overall, the models are not there. I feel like the industry is making too big of a jump and is trying to pretend like this is amazing, and it’s not. It’s slop. They’re not coming to terms with it, and maybe they’re trying to fundraise or something like that. I’m not sure what’s going on, but we’re at this intermediate stage. The models are amazing. [but] They still need a lot of work.

Почему работа с LLM сложнее, чем обещают Маркетинг обещает мгновенную продуктивность. Реальность: 2-3 месяца практики для базовых навыков. Главные проблемы: 🔸 Асимметрия контекста — для LLM нет "очевидного". 42% провалов промптов из-за отсутствия контекста. 🔸 Парадокс спецификации — чтобы хорошо поставить задачу LLM, нужно её уже понимать. Но это понимание приходит в процессе решения, который теперь делегирован. 🔸 Потеря обратной связи — при ручной работе каждая ошибка учит. С LLM процесс скрыт, петля обучения разорвана. 🔸 Психологический барьер — быстрый неверный результат вызывает больше фрустрации, чем медленная коррекция. Адаптация требует смены метрик: не "почему не сработало с первого раза?", а "сколько времени до приемлемого результата?" Ключ к эффективности — принять другую логику: обмен контроля на скорость, развитие навыка описания задач вместо их выполнения. Читать полностью в https://maxim-uvarov.github.io/my-cybegraph/llms/a1-llms-to-change-approach/?rhash=50a11520d6f68e

https://rurik-l.livejournal.com/5283267.html 👌

Глоток свежего воздуха в бездушном контенте про рекламу. Остался ещё порох у Сереги https://t.me/memarketing42/35

Окно возможностей для тех кто способен воспользоваться открывается. Учиться использовать ai для тех кто хочет новыми возможностями воспользоваться важно необходимо https://t.me/matskevichgpt/66

В браузере можно отключить переход на страницу назад при помощи свайпа. Полезно, когда часто просматриваете страницы с горизонтальной прокруткой (как статистику в директе, например). chrome://settings/?search=swipe