„Chillin‘“ at Amazon
описание
Amazonian SDE is sharing, 'cause sharing is caring 👨💻 note: I do not represent any of my employers in this channel
591
подписчиков
Охват к подписчикам
58,9%
ERR
Реакции к просмотрам
1,33%
95 на 21 постов
Пересылки к просмотрам
0,52%
37
Постов в день
0,0
всего 21
Где отзываются чаще
доля реакций к просмотрам- 1 авг.Document Review Agents Сейчас все документы, прежде чем читать самому, прогоняю через verification loop, чтобы не читать по 50 раз одно и тоже. Делюсь промптами, которыми пользуюсь сам. Качество документов вырастает в разы, за счет значительного понижения галлюцинаций, четко вывереного предложения, исключения противоречий. Добавил агентов в mini cli. Примерно работает как verify the document using a mini loop using built-in mini personas. Дальше ждем минут 5-10, в зависимости от сложности, и ву-аля. https://github.com/dosatos/minimise3,62%
- 14 июл.Хронология исторических матчей между Испанией 🇪🇸 и Францией 🇫🇷 . 1984 🇪🇸 0 | ██ 2 🇫🇷 1996 🇪🇸 1 █ | █ 1 🇫🇷 2000 🇪🇸 1 █ | ██ 2 🇫🇷 2006 🇪🇸 1 █ | ███ 3 🇫🇷 2012 🇪🇸 2 ██ | 0 🇫🇷 2021 🇪🇸 1 █ | ██ 2 🇫🇷 2024 🇪🇸 2 ██ | █ 1 🇫🇷 2025 🇪🇸 5 █████ | ████ 4 🇫🇷 2026 🇪🇸 2 ██ | 0 🇫🇷2,80%
- 2 авг.У кого еще «перманентный психоз»? 🤪 - Смена роли: Раньше ограничением инженера была его собственная скорость печати, теперь же это способность делегировать задачи агентам и «выражать свою волю». - Стремление быть на передовой: Появление огромного количества инструментов и агентских обвязок создает ощущение, что ты постоянно отстаешь. Часто бывает неприятно, если чувствуешь, что упускаешь что-то новое или эффективное, что обсуждается в сообществе. - Страх недоиспользования ресурсов: Когда у вас есть доступ к колоссальной вычислительной мощности и агентам, возникает навязчивое желание «выжать максимум». - Необходимость постоянного обучения: Работа с агентами — это «фундаментально неизученная территория». Человеку приходится постоянно развивать новые навыки управления этими системами, развивать «мышечную память» для макродействий, что создает ощущение бесконечной гонки. https://www.youtube.com/watch?v=26TuOJZm14w2,60%
- 6 июл.Хронология исторических матчей между Мексикой 🇲🇽 и Англией 🏴. 1952 🇲🇽 2 ██ | █ 1 🏴 1959 🇲🇽 2 ██ | █ 1 🏴 1961 🇲🇽 0 | ████████ 8 🏴 1966 🇲🇽 0 | ██ 2 🏴 1969 🇲🇽 0 | 0 🏴 1969 🇲🇽 1 █ | ██ 2 🏴 1980 🇲🇽 1 █ | ███ 3 🏴 1985 🇲🇽 1 █ | 0 🏴 1986 🇲🇽 0 | ███ 3 🏴 1997 🇲🇽 0 | ██ 2 🏴 2001. 🇲🇽 0 | ████ 4 🏴 2010 🇲🇽 1 █ | ███ 3 🏴 ... 2026 🇲🇽 2 ██ | ███ 3 🏴2,30%
- 20 июл.День удался !1,95%
- 6 июл.🇫🇷 Kylian Mbappe = 7 🇳🇴 Erling Haaland = 7 🇦🇷 Lionel Messi = 7 777 - қазақша!1,90%
- 19 июл.Mountain View, World Cup Finals1,89%
- 19 июл.Хорошая легкая игра! Порадовали фанатов обеих команд ❤️1,87%
- 9 июл.Хронология исторических матчей между Марокко 🇲🇦 и Францией 🇫🇷 . 1988 🇲🇦 1 █ | ██ 2 🇫🇷 1998 🇲🇦 2 ██ | ██ 2 🇫🇷 1999 🇲🇦 0 | █ 1 🇫🇷 2000 🇲🇦 1 █ | █████ 5 🇫🇷 2007 🇲🇦 2 ██ | ██ 2 🇫🇷 2022 🇲🇦 0 | ██ 2 🇫🇷 2026 🇲🇦 0 | ██ 2 🇫🇷1,50%
- 27 июл.Продуктивность собирается из мелочей 🧠 Имплементация больше не боттл нек. Мое внимание - ценный ресурс. Я категорически не хочу тратить время на чтение ИИ Мусора и разбираться в куче его .md документации/ Последние пару месяцев я перешел на html docs и искал способ как это делать удобным. Из того, что работает - поднять сервер, куда складывается все документация в html - агент по ходу дела подтсраиваеся под стилистику. На скриншоте один из проектов, который подстрено под рендеринг minimise prompts, которые обычно в формате yaml и часто имееют ссылки на другие файлы, которые теперь открываются по клику - без терминала. https://github.com/dosatos/minimise1,47%
- 15 июл.Хронология исторических матчей между Англией 🏴 и Аргентиной 🇦🇷 1951 🏴 2 ██ | █ 1 🇦🇷 1962 🏴 3 ███ | █ 1 🇦🇷 1964 🏴 0 | █ 1 🇦🇷 1966 🏴 1 █ | 0 🇦🇷 1974 🏴 2 ██ | ██ 2 🇦🇷 1977 🏴 1 █ | █ 1 🇦🇷 1980 🏴 3 ███ | █ 1 🇦🇷 1986 🏴 1 █ | ██ 2 🇦🇷 1991 🏴 2 ██ | ██ 2 🇦🇷 1998 L🏴 2 ██ | ██ 2 🇦🇷 (+penalty 3:4) 2000 🏴 0 | 0 🇦🇷 2002 🏴 1 █ | 0 🇦🇷 2005 🏴 3 ███ | ██ 2 🇦🇷 2026 🏴 1 █ | ██ 2 🇦🇷1,38%
- 20 июл.DeepSeek в 20 раз дешевле Антропика 💸 Стоит переходить? 🤔 На выходных потестил pi.dev в связке с DeepSeek v4 Pro 🇨🇳. Хотел проверить качество модели, которая в 20 раз дешевле, на повседневных кодинг-задачах 💻. 1⃣ Анализ цен на акции 📈 Первая задача была простая и в лоб. Я сравнивал Claude и DeepSeek на одном и том же запросе: написать скрипт для парсинга цен акций, вытащить данные по нескольким компаниям за неделю и подготовить отчёт 📊. Результат: - DeepSeek сработал в два раза медленнее 🐢 - Выдал в два раза больше лишнего текста (более verbose) 🗣️ - Claude Code в конце сам нашёл, что можно улучшить, и сразу поправил ✨ 2⃣ Добавил поддержку второго харенеса в Minimise CLI ⚙️ Вторая задача была чуть по сложнее. Я решил добавить поддержку pi.dev harness в minimise cli 🛠️. Результат: Задачу сделал, но с оговорками: - На относительно небольшую фичу ушло 60 млн токенов 💰 - Для сравнения: у меня за последние 30 дней ушло 80 млн в Claude Code, на котором я поднял целый проект, а не просто фичу 🏋️♂️ - DeepSeek часто ошибается: приходится «держать за руку», чтобы довести до нужного результата 🤝. Пришлось рефакторить 🧹 - Агент спешит сдать задачу, лишь бы работало, и совершенно не учитывает edge cases ⚠️ Итог 📝 Тестировал всего пару дней — возможно, делать окончательные выводы пока рано. Но на данный момент вижу, что экономия на токенах — лишь иллюзия 🪞. Да, цена за 1 млн токенов ниже 🏷️. Но в конечном счёте достижение нужного результата обходится значительно дороже — как по времени ⏳, так и по суммарному расходу токенов 📉. Думаю посмотреть как будет работать с Kimi K3, GLM, etc. Если есть идеи, что еще потестить, пишите.1,38%