tgindex

DEKSDEN notes

описание

Мои заметки на разные темы, уровень - "для продолжающих") Vibe Coding -> AI SWE, AI Coding Tools, Agents: Claude Code, Codex, news, links Чат (!!!): https://t.me/+B1fB3sZbaVthMDhi (с) 2025-2026, @deksden

← к каналу@deksden_notes
2 936
подписчиков
Охват к подписчикам
42,7%
ERR
Реакции к просмотрам
1,79%
1 002 на 44 постов
Пересылки к просмотрам
4,25%
2 383
Постов в день
3,9
всего 64

Где отзываются чаще

доля реакций к просмотрам
  • 24 июл.🙋 Практики пост Одно из лучших улучшений моих workflow - это добавление в них technical-premortem Далее можно ничего не читать, воткнуть к себе этот скилл и вызывать его на планировании. —- С осени 2025 года я разрабатывал такой подход, чтобы в solo тащить проекты, где я являюсь единственным фаундером и вообще единственным живым человеком. К апрелю 2026 у меня уже полностью сформировался ai-firendly подход к разработке проектов. Однако уже в мае я добавил в него technical-premortem skill. Чем он помогаети почему он так хорош? Если посмотреть на мой процесс работы верхнеуровнево, то ядро разработки состоит из двух крупных блоков/циклов: планирования и реализации. Внутри каждого есть этапы разработки и проверки. Да, review планов выходят дешевле, чем review на реализации. Да, review необходимо делать другой моделью, отличной от той, которая писала план. Написали план -> кросс-ревью. Внесли изменения в проект/написали код -> кросс-ревью. Это если на пальцах. Но и у этого подхода есть проблемы. Мы знаем, что модель склонна защищать свои решения. При этом написанные современными моделями планы всегда выглядит убедительно. Кросс-ревью другой моделью снимает часть проблем, но не убирает главную порблему - модель делает слабую задачу в неправильной рамке. Слабая задача - проверь/оцени Неправильная рамка - а вдруг тут что-то не так Из трёх проблем: - кто проверяет, - что проверяет, - как проверяет, при использовании другой модели мы решили только первую. И тут на помощь приходит классика когнитивной психологии. Представь, что событие уже произошло и претерпело провал - это повышает способность как человека так и модели назвать причины негативного исхода и сбивает необоснованную уверенность в плане намного эффективнее, чем обычная проверка. Для агента это работает даже лучше, чем для людей, потому что меняется как сам тип задачи, так и рамка. Вместо "найди ошибки в плане", мы переводим модель в режим рассуждений, где план уже реализован и провалился. Мы требуем от модели объяснить, что сломалось, т.е. сгенерировать причинно-следственные объяснения по свершившемуся факту. А генерировать правдоподобные объяснения - это то, что современные модели делают лучше всего. Способность к коррекциям планов у моделей есть, но эту способность нужно активировать снаружи. technical-premortem skill и есть такой внешний активатор Что делает мой technical-premortem skill? Перед реализацией любого изменения агент принимает установку о том, что изменение уже смёржено, задеплоено и провалилось и работает в обратную сторону: 👁 восстанавливает blast radius: что меняется → что от этого зависит → что разделяется; 👁 прогоняет таксономию из 13 категорий сбоев — от необратимых миграций до отдельной обязательной категории «ошибка самого агента-исполнителя»; 👁 сортирует риски: 👁 выдаёт план отката, pre-flight чек-лист и вердикт Go / No-Go. Ключевое - смена роли. Модель больше не защищает план, а расследует уже случившуюся катастрофу. Туннельное зрение и слепые пятна убираются комбинацией другой модели, другой задачи и другой рамкой P.S. Не смотря на то, что у меня за месяц до внедрения этого skill были решены основные проблемы разработки на ии-агентах, этот skill дал значительный буст в скорости разработки. P.P.S. Skill написан и доработан с помощью codex и claude code на основе имеющейся в открытом доступе информации специально для технического премортем. Использую уже более 2-х месяцев. Можно брать и допиливать под себя. Представлена русскоязычная версия для лучшего восприятия, можно перевести на english и use it. P.P.P.S. Можно использовать в рамках одной модели, но лучше на более высоком effort level и в другой сессии с чистым контекстом. #skills #opensource4,24%
  • 5 авг.без подписи3,85%
  • 27 июл.без подписи3,59%
  • 4 авг.без подписи3,18%
  • 15 авг.⚪️ Гибридные рельсовые флоу Поделюсь небольшим подходом, как строю свои флоу. Можно назвать их гибридными: детерминированные операции сочетаются с агентным флоу. Это всё работает для "рельсовых" флоу, когда у вас ясная последовательность действий, как код, с этапами, переходями чёткими между этапами. Траектории заранее обозначены - те самые "рельсы". Подход: для флоу делаем вспомогательное cli. У меня вот есть dd-flow cli. Оно для каждого флоу ведёт учёт запусков (я называю их RUN). Запуск флоу состоит из прохождения некоего алогритам из набора шагов. Через cli регистрируется начало шага и завершение, вот так примерно: dd-flow stage start <...много опций> Конечно cli делает ещё кучу вспомогательных вещей, но сейчасне об этом. 👉 Какую фишку придумал. В начале и конце стадии я выношу детерминированные операции. Агент инструктирван первым делом приступив к стадии вызвать cli команду регистрации стадии, и для завершения работы тоже вызвать cli команду. ▶️ Детерминированная регистрация стадии внутри cli на самом деле делает кучу детерминирвоанных шагов, необходимых агенту на этой стадии: например, читает текущий cwd, состояние git, сведения о этапе на котором работаем, сведения о команде cli которой надо будет завершать этап, ... При этом cli возвращает результат этих операций в виде результата команды. Например, в конце стадии вызывается cli команда с json в качестве аргумента, а в json всякие сведения о прошедшей стадии. cli на основании этого json делает md по шаблону, и html отчёт с этими данными генерирует для дашборда, раскладывая это все в нужные папочки. ▶️ Как я список этих детерминированных команд для cli получил? изначально стадия была полностью агентная, и агент, выполняя инструкции, делал определённые действия в начале каждой стадии. Я анализировал сессии агента, и все операции которые агент делал каждый раз, переносил в cli. ❓ В чем профит? Резкое ускорение флоу. Выполнение команд, сбор информации, выяснение точного формата вызова cli, - все это потребляет токены (не самое важное) и занимает значительное время. /Особенно если агент сталкивается с какой то проблемой, типа, неправильный формат данных где то, который не проходит валидацию. Сокращение времени которое я достигал на более-менее содержательных этапах - например, с 35 минут до 6-7 минут. Расход токенов - соответственно. Падения качества не происходит, содержательно вся работа выполняется аналогично (проверял). 👉 Резюме: cli наше всё. Что можно сделать детерминированно - делаем. Даже чтение отдельных документов. Это окупается. @deksden_notes3,12%
  • 11 авг.⚪️ Codex app теперь под Linux (preview) Не прошло и несколько лет, как построенный на мультиплатформенном электроне Кодекс апп наконец то смогли запустить на линухах! Ура Конечно, можно и ранее было юзать неофициальные репаки - но сейчас можно юзать официальные. Поддерживаются: • Ubuntu 24.04 LTS and 26.04 LTS • Debian 13 • Fedora 43 and 44 @deksden_notes2,86%
  • 14 авг.⚪️ Qwen 3.8-27B Все читали, все знают что выпустили, и веса открыты - но не могу не сказать. Квен и был для мелких моделек СОТА, но текущие доработки делают его типа маленьким Опусом 4.6 на вашем собственном оборудовании. Это невероятно. Для реальных задач своего класса - это просто потрясающе. Да, мы наши заводы софта на нем не построим, но для работы в самолёте в ноуте он легко потянет. Для многих бизнес-задач вполне себе подходящая модель. В общем, выражаю респект квенам и спасибо что не бросают опенсорс. (ц) это не новость, это респект @deksden_notes2,83%
  • 25 июл.Пару недель назад я делал пост о том, что не всегда оптимально использовать сложные пайплайны для работы с нейросетями Недавно была задача взять одну систему за основу и усовершенствовать её – кое-что выпилить, кое-что допилить, что-то оставить Был выбор: 1. Использовать сложный пайплайн (публичный вариант) с трехчасовым планированием, 20+ часами исполнением плана, декомпозицией задач в YouTrack и ветками в системе контроля версий. Жесть, в общем 2. Использовать обычный чатик с ручными итерациями "перепиши и проверь" 3. Взять что-то между п.1 и п.2: адаптивный полуавтономный пайплайн под среднебытовую задачу с приоритизацией общения в чатике По сложному названию и ссылке на гит можно догадаться, что я выбрал третий вариант. Мои два промпта кодексу звучали так: 1. "$bx-dev" 2. "/goal возьми из репы Х все python исходники. Перепиши весь проект на go в более сопровождаемый вид. В каждой итерации используй нужные скиллы из skill-library. Следуй протоколу $bx-dev. Критерий завершения – система полностью перенесена на go и проверена на отсутствие потерь бизнес-логики при миграции" Отличный промпт? Да! Сейчас разберём Написав $bx-dev, мы задали рабочий контур: исследование перед изменениями, реализация, проверки, ревью и DDD классификация там, где она действительно нужна А написав "/goal ..." – мы зафиксировали задачу, критерий завершения и требования к процессу. Агенту сложнее закончить раньше времени: при попытке остановиться его возвращает к цели, проверкам и требованиям из $bx-dev и напоминанию использовать skill-library (буст +16 п.п. к эффективности) Получается, что у нейронки нет нормального выхода из цикла, пока она не сверится с критерием завершения: полностью перенести систему и не потерять бизнес-логику. При каждой попытке останова её пинают и говорят следовать промпту из /goal, который отлично напоминает про задачу и требования к её исполнению Отправили всё в кодекс и ушли заниматься своими делами, – спустя 8 часов имеем ваншотом полностью перенесенный проект на другой яп. Запустили, проверили – есть пара мелких недочетов, но фиксятся они за 5-10 минут Суть в том, что $bx-dev сам по себе вполне автономен и хорошо справляется с большинством задач. А в связке с /goal мы это дополнительно усилили, исключив потерю контекста с течением времени Теперь самое интересное... Я решил в паблик выложить свой bx-dev skill и встроенную skill-library с механизмом ленивой загрузки 105 скиллов, которые использую в повседневных задачах В репе описал, как устроен скилл и как с ним работать в разных сценариях Скилл самодостаточен и готов к работе из коробки, нужны лишь утилиты gh (для git репы проекта) и jq (для записи состояний) ☁️ Исходный код: GitHub #opensource2,80%
  • 10 авг.Rejudge — независимая проверка для ИИ-агентов. https://rejudge.syabro.com/ru/ https://github.com/syabro/rejudge Выкатываю еще один свой инструмент в паблик Код, который написал агент, можно проверить четырьмя способами, где каждый следующий способ ловит больше предыдущего: I. Та же сессия, та же модель. Агент перечитывает свой код. Он уже решил, что код правильный, и повторное чтение это решение не меняет. II. Новая сессия, та же модель. Контекст чистый, модель прежняя. У неё то же обучение и те же привычки, поэтому она пропускает ошибки, которые написала бы сама. III. Другая модель. Другая модель действительно находит настоящие ошибки. Но теперь у вас два мнения, и когда они расходятся, решать, кто прав, приходится вам. Я сделал дальше: IV. Rejudge: три модели и судья. Все три модели получают один и тот же вопрос одновременно. Каждая работает в изолированном контексте и сама вызывает инструменты, поэтому ни одна не видит, что делают другие. Судья читает все три отчёта, задаёт уточняющие вопросы там, где они расходятся, и пишет один ответ. Плюс агент может отправить дозапрос по session-id в Rejudge если есть что-то что не понравилось. Внутри pi-sdk с поддержкой все провайдеров которые поддерживает Pi. У меня rejudge работает на OpenCode Go (линк реферальный, $5 вам, $5 мне) за $10. Но честно перестало хватать, ибо стал юзать на любой чих, докупил еще один акк. Если есть альтернатива интереснее подскажите в комментах. { "reviewers": [ "opencode-go/deepseek-v4-pro@xhigh", "opencode-go/minimax-m3@xhigh", "opencode-go/mimo-v2.5-pro@xhigh" ], "judge": "opencode-go/glm-5.2@medium" } В комплекте • rejudge CLI тулза для всех агентов • /rejudge и /rejudge-diff скиллы для работы с Rejudge в целом и проверки диффов, например перед коммитом или на PR • Pi-extension с rejudge tool для красивого UI и более кошерной коммуникации агенту. В комментах отвечу на вопросы. В планах • Прогнать на DeepSWE, посмотреть что получится • Допинать /rejudge-dx-review skill • Интегрировать мой websearch Установка тут: https://rejudge.syabro.com/ru/#install Как обычно с вас лайк, шер, репост, подписка, поглатить ближайшего котика, вот это все. Ваш, @syabro_notes #opensource #mit2,78%
  • 23 июл.Потестил самописный скилл и, мягко говоря, удивлен, как же круто делаются таски. Решение основывается на эмоциях и эмпатии, а не строгости тех. заданий Нейронка научилась понимать эмоции и осознавать, ЗАЧЕМ её просят сделать что-то. Полностью кончился оверинжиниринг Ссылка на гит: ✅ https://github.com/bish-x/creator-vibe Без лишних слов. Лишь цитата из ридмишки: Этот навык особенно полезен в следующих случаях: Ваше техническое задание сформулировано на высоком уровне, содержит эмоциональные аспекты, является неполным или его сложно выразить словами; - Codex занимается чрезмерным усложнением, вместо того чтобы сделать то, что вы имели в виду; - Технически правильный результат все равно кажется безжизненным, неудобным или неправильным; - Продукт, пользовательский опыт, архитектура, текст или настройки по умолчанию зависят от вкуса и субъективного мнения; - Агент должен подвергнуть сомнению ваше первое решение, не меняя ваших намерений. Ешкин кот. Имхо, я этим скиллом исправил топ-1 проблему нейросетей. Проблему ai slop-решений. Проблему недоработанности продуктов при наличии великолепной идеи, будь с пользовательской или технической части её реализации #opensource2,75%
  • 8 авг.The Jeff Dean Facts Из Google после 27 лет работы ушёл Джефф Дин - вместе с несколькими коллегами идёт строить Discovery Loop - стартап про ускорение научных исследований с помощью ИИ. Для меня Джефф - это инженер-легенда и один из тех редких профи, на которых всегда хотелось быть похожим. И не из-за должностей и регалий, а потому, что за ним стоят такие проекты, как Google Search, MapReduce, Bigtable, Protocol Buffers, LevelDB, Spanner, Google Brain, TensorFlow, TPU, Gemini. Причём он там не только руководил - он участвовал и в их проектировании, и в создании. Писал код. Своими руками! Если вы в индустрии недавно, его имя может вам ни о чём не говорить, но его наследием вы пользуетесь каждый день. Чел настолько крут, что внутри Google давно родился целый жанр - Jeff Dean Facts, аналог фактов про Чака Норриса. Пользуясь случаем - отобрал самые интересные: (факты с ✓ - правда 🤯) PIN-код Джеффа Дина - последние 4 цифры числа пи ✓ Когда Джефф Дин проводит семинар в Стэнфорде, слушателей набивается столько, что Дональду Кнуту приходится сидеть на полу Однажды в начале 2002-го, когда упали индекс-серверы, Джефф Дин два часа отвечал на поисковые запросы вручную. Эвалы показали рост качества на 5 пунктов ✓ Джеффа Дина повысили до 11-го уровня в системе грейдов, где максимальный - 10-й Джефф Дин компилирует и запускает код перед коммитом - но только чтобы проверить компилятор и процессор на баги Недовольный константным временем, Джефф Дин создал первый в мире алгоритм O(1/n) ✓ Когда Джефф Дин уходит в отпуск, продакшн-сервисы по всему Google начинают загадочно падать через пару дней Джефф Дин однажды сдвинул бит так сильно, что тот оказался на другом компьютере На собеседовании в Google Джеффа спросили, что следовало бы из равенства P=NP. Он ответил: "P = 0 или N = 1". Затем, пока собеседующий ещё не перестал смеяться, Джефф присмотрелся к публичному сертификату Google и выписал приватный ключ на доску Вы используете свой мозг на 10%. Остальные 90% заняты одной из мап-редьюс джоб Джеффа Дина В резюме Джеффа Дина перечислено то, чего он не делал - так короче Для Джеффа Дина "NP" означает "No Problemo" Джефф Дин однажды написал алгоритм O(n^2). Это нужно было для решения задачи коммивояжёра Джеффу Дину пришлось изобрести асинхронные API однажды, когда после его оптимизации функция вернула значение прежде, чем её вызвали Скорость программирования Джеффа Дина выросла в 40 раз в конце 2000 года, когда он проапгрейдил клавиатуру на USB 2.0 Когда Джефф Дин разрабатывает программу, то сначала создаёт бинарник, а потом пишет исходный код как документацию Компиляторы не выдают варнинги Джеффу Дину. Джефф Дин выдаёт варнинги компиляторам IDE Джеффа Дина не делает анализ его кода - она делает ему комплименты Джефф Дин не пользуется ECC-памятью: он предвидит попадания космических лучей и использует их для оптимизации Джефф Дин однажды не прошёл тест Тьюринга, потому что правильно вычислил 203-е число Фибоначчи менее чем за секунду Джефф Дин однажды поднял веб-сервер одним вызовом printf(). Другие инженеры добавили тысячи строк комментариев с пояснениями, но так и не поняли, как он работает. Сегодня эта программа известна как Google Web Server Это Джефф Дин откусил кусок от логотипа Apple Чак Норрис может вас убить. Джефф Дин может сделать вам kill -9 Джефф Дин умеет парсить HTML регулярками... правильно Когда Джефф не может заснуть, он мап-редьюсит овечек Когда в вашем коде undefined behavior - вы получаете сегфолт и битые данные. Когда undefined behavior в коде Джеффа Дина - прискакивает единорог на радуге и раздаёт всем бесплатное мороженое Джефф Дин умеет инстанцировать абстрактные классы gcc -O4 отправляет ваш код Джеффу Дину на полную переработку Джефф Дин всё ещё ждёт, когда математики найдут шутку, которую он спрятал в разрядах числа пи Джефф Дин родился 31 декабря 1969 года в 23:48. Ему потребовалось 12 минут, чтобы запустить свой первый счётчик времени Когда Джефф Дин говорит "Hello, World", мир отвечает: "Hello, Jeff" Джефф Дин умеет получать единицы из /dev/zero Google однажды пришлось съехать из дата-центра: Джефф Дин случайно сжал поисковый индекс так плотно, что образовалась чёрная дыра Скорость света в вакууме была 55 км/ч. Затем Джефф Дин потратил уикенд на оптимизацию физики Джефф Дин изобрёл MapReduce, чтобы сортировать письма фанатов Процесс, убитый сигналом SIGJEFF, больше никогда не запускается На клавиатуре Джеффа Дина две клавиши: 1 и 0 Часы Джеффа Дина показывают секунды с 1 января 1970 года. Он никогда не опаздывает Код Джеффа Дина такой быстрый, что ассемблеру нужно три опкода HALT, чтобы его остановить Джеффу Дину приходится деоптимизировать свой код, чтобы ревьюеры поверили, что его писал человек Веб-поиск - это просто большой юнит-тест, который Джефф написал для своего настоящего приложения Джеффу Дину не нужны колонки и наушники. Он делает cat *.mp3, бросает взгляд на экран - и мозг декодирует музыку в фоне, пока он работает ✓ Джефф Дин официально сертифицирован как человек, умеющий читать Perl Джефф Дин сортирует бельё квиксортом Кнут прислал в Google экземпляр "Искусства программирования". Джефф Дин подписал его и отправил обратно Когда Ричард Столлман узнал, что автобиография Дина выйдет эксклюзивно на платформе Amazon, он купил Kindle Джефф Дин умеет сжимать случайные данные без потерь Когда Джеффа Дина спросили, правдивы ли факты о нём, он ответил: "111111". Пока интервьюер соображал, что он имеет в виду, Джефф пояснил: "каждый бит в них - чистая правда" Штош, удачи, Джефф! 🫡 #respect2,75%
  • 1 июл.без подписи2,63%