This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Кодинг-агентам сделали локальную память о проекте — без второй LLM в рабочем цикле.
OpenLore строит статический граф кодовой базы: функции, связи между ними, тесты, архитектурные решения и инфраструктуру. Через MCP агент вызывает
Тот же граф работает как страховочная сетка: показывает радиус изменений, подбирает затронутые тесты, отмечает сломанные публичные контракты и новые пути к заданным чувствительным границам. Сам код OpenLore не редактирует — только даёт агенту контекст и проверяет его работу до коммита.
Основной режим работает локально на tree-sitter, SQLite и BM25, без API-ключа. LLM подключается лишь для отдельных опциональных команд вроде генерации спецификаций.
OpenLore распространяется под MIT, ставится как npm-пакет и интегрируется с Claude Code, Cursor, Cline, Continue и
https://github.com/clay-good/OpenLore
OpenLore строит статический граф кодовой базы: функции, связи между ними, тесты, архитектурные решения и инфраструктуру. Через MCP агент вызывает
orient() и сразу получает релевантные файлы, точки входа и зависимости вместо серии поисков по репозиторию.Тот же граф работает как страховочная сетка: показывает радиус изменений, подбирает затронутые тесты, отмечает сломанные публичные контракты и новые пути к заданным чувствительным границам. Сам код OpenLore не редактирует — только даёт агенту контекст и проверяет его работу до коммита.
Основной режим работает локально на tree-sitter, SQLite и BM25, без API-ключа. LLM подключается лишь для отдельных опциональных команд вроде генерации спецификаций.
OpenLore распространяется под MIT, ставится как npm-пакет и интегрируется с Claude Code, Cursor, Cline, Continue и
AGENTS.md. Особенно полезно это должно быть на больших незнакомых репозиториях; для маленького проекта обычный поиск агента может оказаться дешевле.https://github.com/clay-good/OpenLore
Вайбкодинг дошёл до регистрации компаний: Naïve привлекла $28,5 млн на инфраструктуру, через которую AI-агент может развернуть бизнес-контур по одному запросу.
Сервис собирает за одним API регистрацию US LLC и EIN, почту, телефонные номера, виртуальные карты, Postgres, хранилище, вычисления и подключения к Stripe и QuickBooks.
Настроечный запрос можно отдать Cursor, Claude Code, Codex или Hermes Agent; альтернативный путь — описать инфраструктуру и полномочия агентов в типизированном конфигурационном файле. Затем агент сам запрашивает нужные компоненты и разворачивает окружение.
KYC/KYB и обязательные платежи остаются за человеком. Для остальных действий предусмотрены лимиты бюджета, списки разрешённых и запрещённых возможностей и обязательное подтверждение чувствительных операций.
По данным гендиректора Шона Дорже, за несколько месяцев Naïve подключила более 30 тыс. разработчиков, а выручка в годовом выражении за полгода выросла в десять раз — до суммы в десятки миллионов долларов. Раунд Series A возглавила Nexus Venture Partners; новый капитал пойдёт на песочницы, маршрутизацию моделей, память и оркестрацию агентов.
https://techcrunch.com/2026/08/06/naive-raises-28-5m-to-automate-the-grunt-work-of-setting-up-and-running-a-company/
Сервис собирает за одним API регистрацию US LLC и EIN, почту, телефонные номера, виртуальные карты, Postgres, хранилище, вычисления и подключения к Stripe и QuickBooks.
Настроечный запрос можно отдать Cursor, Claude Code, Codex или Hermes Agent; альтернативный путь — описать инфраструктуру и полномочия агентов в типизированном конфигурационном файле. Затем агент сам запрашивает нужные компоненты и разворачивает окружение.
KYC/KYB и обязательные платежи остаются за человеком. Для остальных действий предусмотрены лимиты бюджета, списки разрешённых и запрещённых возможностей и обязательное подтверждение чувствительных операций.
По данным гендиректора Шона Дорже, за несколько месяцев Naïve подключила более 30 тыс. разработчиков, а выручка в годовом выражении за полгода выросла в десять раз — до суммы в десятки миллионов долларов. Раунд Series A возглавила Nexus Venture Partners; новый капитал пойдёт на песочницы, маршрутизацию моделей, память и оркестрацию агентов.
https://techcrunch.com/2026/08/06/naive-raises-28-5m-to-automate-the-grunt-work-of-setting-up-and-running-a-company/
«Зашифрованные мысли» Claude, GPT и Gemini можно было прочитать через их более слабые модели.
10 августа исследователи из ELLIS Institute Tübingen, Max Planck Institute, Snyk и других организаций опубликовали Stolen Thoughts — атаку на encrypted reasoning blocks.
API возвращают скрытую цепочку рассуждений клиенту в виде зашифрованного блока, чтобы приложение могло передать его обратно на следующем ходе. Оказалось, что внутри экосистемы одного провайдера такие блоки можно было переносить между сессиями, пользователями и моделями.
Исследователи брали блок от флагманской модели, передавали более слабой и заставляли её напечатать скрытое рассуждение. В демонстрации с Claude цепочка Opus 4.8 раскрывалась через Haiku 4.5 за два API-вызова.
Уязвимости раскрыли провайдерам до публикации. По словам авторов, после исправлений атаки на Anthropic, OpenAI и Google больше не воспроизводятся.
https://stolen-thoughts.com/
10 августа исследователи из ELLIS Institute Tübingen, Max Planck Institute, Snyk и других организаций опубликовали Stolen Thoughts — атаку на encrypted reasoning blocks.
API возвращают скрытую цепочку рассуждений клиенту в виде зашифрованного блока, чтобы приложение могло передать его обратно на следующем ходе. Оказалось, что внутри экосистемы одного провайдера такие блоки можно было переносить между сессиями, пользователями и моделями.
Исследователи брали блок от флагманской модели, передавали более слабой и заставляли её напечатать скрытое рассуждение. В демонстрации с Claude цепочка Opus 4.8 раскрывалась через Haiku 4.5 за два API-вызова.
Уязвимости раскрыли провайдерам до публикации. По словам авторов, после исправлений атаки на Anthropic, OpenAI и Google больше не воспроизводятся.
https://stolen-thoughts.com/
Claude Code, Codex, OpenCode и Hermes Agent собрали в одном интерфейсе VS Code — Multicoder управляет ими через открытый Agent Client Protocol.
Это не новый агент для кодинга и не прокси для моделей. Выбранный CLI запускается локальным процессом рядом с кодом, используя ваш аккаунт или API-ключ: Hermes, OpenCode, Copilot и Qwen поддерживают ACP напрямую, а Claude Code, Codex и Pi подключаются через адаптеры.
В общей панели видны активные и завершённые сессии, вызовы инструментов, блоки рассуждений, работа субагентов и все изменённые файлы. Timeline показывает историю правок конкретного файла и позволяет открыть суммарный diff или пройти изменения по одному.
Из каталога ACP можно установить более 35 агентов; уже установленные CLI расширение находит автоматически. Для каждой сессии отдельно выбираются модель, глубина рассуждений и режим разрешений, а вызовы инструментов можно подтверждать прямо в чате.
Сессии поддерживает небольшой локальный сервер, поэтому агенты продолжают работать после перезагрузки окна или смены workspace. Поддерживаются также SSH, WSL и контейнеры — агент запускается на удалённом хосте рядом с репозиторием.
https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=multicoder.multicoder
Это не новый агент для кодинга и не прокси для моделей. Выбранный CLI запускается локальным процессом рядом с кодом, используя ваш аккаунт или API-ключ: Hermes, OpenCode, Copilot и Qwen поддерживают ACP напрямую, а Claude Code, Codex и Pi подключаются через адаптеры.
В общей панели видны активные и завершённые сессии, вызовы инструментов, блоки рассуждений, работа субагентов и все изменённые файлы. Timeline показывает историю правок конкретного файла и позволяет открыть суммарный diff или пройти изменения по одному.
Из каталога ACP можно установить более 35 агентов; уже установленные CLI расширение находит автоматически. Для каждой сессии отдельно выбираются модель, глубина рассуждений и режим разрешений, а вызовы инструментов можно подтверждать прямо в чате.
Сессии поддерживает небольшой локальный сервер, поэтому агенты продолжают работать после перезагрузки окна или смены workspace. Поддерживаются также SSH, WSL и контейнеры — агент запускается на удалённом хосте рядом с репозиторием.
https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=multicoder.multicoder
👍1
Венчурные фонды уже финансируют стартапы, в которых почти весь код сгенерировал AI — сам способ разработки перестал быть главным вопросом.
Kae Capital приводит данные зимнего батча YC 2025 года: по словам главы акселератора Гарри Тана, у 25% команд более 95% строк кода были созданы с помощью AI. Партнёр YC Джаред Фридман уточнял: это технические основатели, которые могли бы написать систему сами, но ускорили работу моделями.
В летнем батче YC авторы выделили девять компаний, использующих вайбкодинг. Одна из них, Floot, увеличила число платящих клиентов с 10 до 600 за время программы.
На ранней стадии инвесторы прежде всего смотрят на платящих пользователей, удержание, команду и скорость итераций. Продукт, собранный за две недели без спроса, остаётся продуктом без спроса — независимо от качества AI-стека.
Автоматического ускорения при этом нет: контролируемый эксперимент GitHub показал выполнение задачи на 55% быстрее с Copilot, а исследование METR на реальных задачах из репозиториев — замедление опытных разработчиков на 19%.
Поэтому основатель может прийти к инвесторам быстрее, но должен уметь объяснить архитектуру, проверить сгенерированный код и пройти техническую и безопасностную проверку. Проблемой становится не использование AI, а неспособность отвечать за созданную систему.
https://x.com/KaeCapital/status/2083064109315280922
Kae Capital приводит данные зимнего батча YC 2025 года: по словам главы акселератора Гарри Тана, у 25% команд более 95% строк кода были созданы с помощью AI. Партнёр YC Джаред Фридман уточнял: это технические основатели, которые могли бы написать систему сами, но ускорили работу моделями.
В летнем батче YC авторы выделили девять компаний, использующих вайбкодинг. Одна из них, Floot, увеличила число платящих клиентов с 10 до 600 за время программы.
На ранней стадии инвесторы прежде всего смотрят на платящих пользователей, удержание, команду и скорость итераций. Продукт, собранный за две недели без спроса, остаётся продуктом без спроса — независимо от качества AI-стека.
Автоматического ускорения при этом нет: контролируемый эксперимент GitHub показал выполнение задачи на 55% быстрее с Copilot, а исследование METR на реальных задачах из репозиториев — замедление опытных разработчиков на 19%.
Поэтому основатель может прийти к инвесторам быстрее, но должен уметь объяснить архитектуру, проверить сгенерированный код и пройти техническую и безопасностную проверку. Проблемой становится не использование AI, а неспособность отвечать за созданную систему.
https://x.com/KaeCapital/status/2083064109315280922
👍1🥴1
996 SaaS-подписок разложили по трём корзинам: что можно заменить за одну сессию с Claude Code, Codex или Cursor, что потребует выходных, а что пока лучше не трогать.
Can I Vibecode It? — открытая «карта вымирания» платных сервисов. Сейчас в ней 153 вердикта YES, 451 KINDA и 392 NOT REALLY.
Для каждого приложения указаны цена, промпт для сборки личной версии, неизбежные потери и причина, по которой оригинал всё ещё держится: сеть, данные, интеграции, комплаенс, инфраструктура или просто качество исполнения.
В каталоге также собраны 2 337 бесплатных и опенсорсных альтернатив для 757 приложений. А Death List сортируется по пользовательским голосам «I replaced this».
Ценность проекта — не в обещании убить любой SaaS одним промптом, а в наглядной границе: где агентный кодинг уже съедает функциональность, а где мы всё ещё платим за то, что одним кодом не воспроизвести.
https://canivibecodeit.com/
Can I Vibecode It? — открытая «карта вымирания» платных сервисов. Сейчас в ней 153 вердикта YES, 451 KINDA и 392 NOT REALLY.
Для каждого приложения указаны цена, промпт для сборки личной версии, неизбежные потери и причина, по которой оригинал всё ещё держится: сеть, данные, интеграции, комплаенс, инфраструктура или просто качество исполнения.
В каталоге также собраны 2 337 бесплатных и опенсорсных альтернатив для 757 приложений. А Death List сортируется по пользовательским голосам «I replaced this».
Ценность проекта — не в обещании убить любой SaaS одним промптом, а в наглядной границе: где агентный кодинг уже съедает функциональность, а где мы всё ещё платим за то, что одним кодом не воспроизвести.
https://canivibecodeit.com/
👍1😱1
Anthropic собрала 96 Jupyter-ноутбуков с рабочими сценариями для Claude — от однострочного ресерч-агента до системы, которая разбирает инцидент, открывает PR и ждёт человека перед мержем.
Claude Cookbooks — это не новый фреймворк, а официальный репозиторий с копируемыми примерами на Python. Внутри: Claude API, tool use, RAG, vision, evals, Skills, Agent SDK и интеграции с внешними системами.
Самая интересная часть сейчас — агенты. 19 ноутбуков посвящены Claude Managed Agents: постоянным сессиям и файлам, памяти, human-in-the-loop, лимитам расходов, откату промптов, географии инференса и командам специализированных субагентов.
Ещё девять примеров последовательно разбирают Claude Agent SDK: ресерч, Chief of Staff, observability, SRE, поиск уязвимостей, браузер истории сессий и развёртывание через Docker, Modal или Kubernetes.
Среди последних добавлений — паттерн
https://github.com/anthropics/claude-cookbooks
Claude Cookbooks — это не новый фреймворк, а официальный репозиторий с копируемыми примерами на Python. Внутри: Claude API, tool use, RAG, vision, evals, Skills, Agent SDK и интеграции с внешними системами.
Самая интересная часть сейчас — агенты. 19 ноутбуков посвящены Claude Managed Agents: постоянным сессиям и файлам, памяти, human-in-the-loop, лимитам расходов, откату промптов, географии инференса и командам специализированных субагентов.
Ещё девять примеров последовательно разбирают Claude Agent SDK: ресерч, Chief of Staff, observability, SRE, поиск уязвимостей, браузер истории сессий и развёртывание через Docker, Modal или Kubernetes.
Среди последних добавлений — паттерн
advisor, где рабочий агент консультируется с более сильной моделью прямо посреди шага; жёсткий бюджет на сессию; автоматическая загрузка .claude/skills из подключённого репозитория и привязка инференса к выбранному региону.https://github.com/anthropics/claude-cookbooks
👍1
Длинная сессия в Claude Code дорожает с каждым ходом — даже если задача не стала сложнее.
Anthropic разобрала механику: при каждом запросе Claude Code снова отправляет историю диалога,
Практические правила простые:
— запускайте
— выбирайте
— прикладывайте файлы через
— добавляйте quiet-флаги к тестам и сборке, а шумные логи отдавайте субагенту;
— проверяйте
Ещё один неочевидный совет — запускать
https://claude.com/blog/maximizing-the-value-of-your-claude-code-sessions
Anthropic разобрала механику: при каждом запросе Claude Code снова отправляет историю диалога,
CLAUDE.md, прочитанные файлы и вывод команд. Старый контекст обычно берётся из кеша по цене 0,1× от обычного ввода, но продолжает раздувать контекст и отвлекать модель.Практические правила простые:
— запускайте
/clear между несвязанными задачами; — выбирайте
/model и /effort в начале: смена посреди диалога сбрасывает кеш; — прикладывайте файлы через
@, чтобы не тратить отдельный ход на поиск и чтение; — добавляйте quiet-флаги к тестам и сборке, а шумные логи отдавайте субагенту;
— проверяйте
/context: раздутый CLAUDE.md и лишние MCP-инструменты оплачиваются на каждом ходе.Ещё один неочевидный совет — запускать
/compact перед долгим перерывом. Сжать диалог дешевле, пока старая история ещё закеширована. А если лишними оказались только последние несколько ходов, лучше /rewind: он обрежет хвост, не переписывая весь контекст.https://claude.com/blog/maximizing-the-value-of-your-claude-code-sessions
👍2
Одна ошибка агента — один короткий скилл, а не ещё сто строк в
Whetstone собрал 24 отдельных
Среди самых практичных:
—
—
—
—
—
Установка в Claude Code:
https://whetstone.akbarsha.dev/
CLAUDE.md.Whetstone собрал 24 отдельных
SKILL.md, появившихся после конкретных инженерных сбоев. Каждый файл содержит условия активации, одно основное правило, обезличенный пример и финальный чек-лист перед словом «готово».Среди самых практичных:
—
prove-the-test-can-fail — намеренно сломать код и убедиться, что тест действительно краснеет; —
audit-before-you-build — сначала найти уже существующую реализацию, потом писать новую; —
grep-the-blast-radius — искать всех потребителей изменённого контракта по старому имени; —
a-memory-is-not-a-trigger — обязательное действие запускать хуком, а не надеяться на память агента; —
safe-data-export — добавить и проверить .gitignore до появления чувствительных данных на диске.Установка в Claude Code:
/plugin marketplace add iamakbarsha1/whetstone /plugin install whetstone@whetstone-skillshttps://whetstone.akbarsha.dev/
Gauntlet прогоняет PR через коллегию из 23 независимых AI-судей — каждый отвечает только за свой класс рисков.
Команда /gauntlet:review принимает текущие изменения, номер PR, отдельный план или RFC, а также весь репозиторий.
Среди направлений — безопасность, архитектура, тесты, зависимости, инфраструктура, доступность, фронтенд, UX и качество файлов инструкций.
https://github.com/jacquardlabs/gauntlet
Команда /gauntlet:review принимает текущие изменения, номер PR, отдельный план или RFC, а также весь репозиторий.
Среди направлений — безопасность, архитектура, тесты, зависимости, инфраструктура, доступность, фронтенд, UX и качество файлов инструкций.
https://github.com/jacquardlabs/gauntlet
👀1
bb — это IDE, которую агенты могут достраивать прямо во время работы.
Попросили добавить трекер задач — агент пишет плагин и встраивает панель в интерфейс. По такой же схеме внутри bb работают автоматизации, память, GitHub-интеграция, удалённый доступ и фоновые задания.
В одном интерфейсе можно запускать Claude Code, Codex, Cursor, Pi, OpenCode, Grok, omp и Hermes Agent. Каждый работает через уже оплаченную подписку провайдера, а один агент может создавать и контролировать другие потоки.
Работу необязательно начинать руками: новый поток запускается через CLI из скрипта, cron-задачи или бота в Telegram, Signal и Slack. Получается локальный диспетчер для целой команды кодинг-агентов.
Установка —
https://getbb.app/
Попросили добавить трекер задач — агент пишет плагин и встраивает панель в интерфейс. По такой же схеме внутри bb работают автоматизации, память, GitHub-интеграция, удалённый доступ и фоновые задания.
В одном интерфейсе можно запускать Claude Code, Codex, Cursor, Pi, OpenCode, Grok, omp и Hermes Agent. Каждый работает через уже оплаченную подписку провайдера, а один агент может создавать и контролировать другие потоки.
Работу необязательно начинать руками: новый поток запускается через CLI из скрипта, cron-задачи или бота в Telegram, Signal и Slack. Получается локальный диспетчер для целой команды кодинг-агентов.
Установка —
npx bb-app@latest; macOS поддерживается нативно, Linux AppImage пока в alpha, Windows — через WSL2.https://getbb.app/
❤1😱1
Обнаружился баг в Hermes, из-за которого ризонинг не пробрасывается провайдеру.
Выяснилось, что🤯
Что делать: скопируйте новый конфиг из бота либо поменяйте в
Во Врата можно ходить и с openai, и с anthropic протоколом любыми моделями (мы всё равно всё конвертируем у себя как надо), поэтому GPT тоже корректно будет работать с этой настройкой.
Пример нового конфига:
Выяснилось, что
api_mode: chat_completions, который предлагался в готовом конфиге в @vrata_ai_bot, в Hermes вообще не работает с ризонингом на кастомных провайдерах Что делать: скопируйте новый конфиг из бота либо поменяйте в
~/.hermes/config.yaml строчку api_mode: chat_completions на api_mode: anthropic_messages. Во Врата можно ходить и с openai, и с anthropic протоколом любыми моделями (мы всё равно всё конвертируем у себя как надо), поэтому GPT тоже корректно будет работать с этой настройкой.
Пример нового конфига:
custom_providers:
- name: vrata.tg
base_url: "https://api.vrata.tg/v1"
api_mode: anthropic_messages
api_key: "sk-***"
models:
"claude-fable-5":
context_length: 1000000
supports_vision: true
"claude-opus-4-8":
context_length: 1000000
supports_vision: true
"claude-opus-5":
context_length: 1000000
supports_vision: true
"claude-sonnet-5":
context_length: 1000000
supports_vision: true
"gpt-5.6-luna":
context_length: 1050000
supports_vision: true
"gpt-5.6-sol":
context_length: 1050000
supports_vision: true
"gpt-5.6-terra":
context_length: 1050000
supports_vision: true
model:
provider: custom:vrata.tg
default: "gpt-5.6-sol"
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
GitHub
reasoning_effort / thinking_budget silently dropped for custom and zai providers · Issue #55276 · NousResearch/hermes-agent
Problem Hermes Agent's reasoning_effort / reasoning_config settings are silently dropped for several provider types: custom, zai (GLM), and any chat_completions-based provider whose ProviderPro...
Помните, в начале года вышел ARC-AGI-3 — интерактивный бенчмарк, где ИИ попадает в незнакомые игры без инструкций, правил и даже сформулированной цели?
Агент должен экспериментировать, сам понять устройство мира и научиться побеждать. На старте люди набирали 100%, а лучшие ИИ-системы — всего 0,51%.
Оказалось, что для прохождения бенчмарка на 100% достаточно всего лишь скилла на 129 строк. Claude Code прошёл все 25 публичных игр ARC-AGI-3 с одним жёстким правилом: сначала предскажи результат действия — потом нажимай.
Перед каждым действием агент обязан передать гипотезу через
После хода харнесс сравнивает гипотезу с новым состоянием поля, а последовательный план останавливает при первом расхождении — ошибочная модель не успевает сжечь остальные действия.
Получается короткий агентный цикл, который можно переносить далеко за пределы ARC: гипотеза → действие → автоматическая проверка → обновление знаний.
https://github.com/pbshgthm/arc-skill
Агент должен экспериментировать, сам понять устройство мира и научиться побеждать. На старте люди набирали 100%, а лучшие ИИ-системы — всего 0,51%.
Оказалось, что для прохождения бенчмарка на 100% достаточно всего лишь скилла на 129 строк. Claude Code прошёл все 25 публичных игр ARC-AGI-3 с одним жёстким правилом: сначала предскажи результат действия — потом нажимай.
Перед каждым действием агент обязан передать гипотезу через
--predict: какие клетки изменятся, куда сдвинется объект, завершится ли уровень или не произойдёт ничего.После хода харнесс сравнивает гипотезу с новым состоянием поля, а последовательный план останавливает при первом расхождении — ошибочная модель не успевает сжечь остальные действия.
Получается короткий агентный цикл, который можно переносить далеко за пределы ARC: гипотеза → действие → автоматическая проверка → обновление знаний.
https://github.com/pbshgthm/arc-skill
Управление Mac для ИИ-агента свели к шести примитивам и обычному Python.
Browser Use представила macOS Harness — тонкую прослойку между агентом и системой. Основной интерфейс:
Через него агент видит окна, отправляет клавиши и клики конкретному процессу, обращается к Apple Accessibility и Apple Events. Browser Harness добавляет доступ к реальному залогиненному Chrome через CDP, а
Если готового действия нет, агент дописывает недостающую логику прямо по ходу задачи. Никаких отдельных инструментов для Spotify, Slack или Final Cut — возможности растут из обычного кода, а не из бесконечного реестра интеграций.
Самая интересная деталь: Harness умеет снимать окно уже запущенного приложения и отправлять туда ввод, не выводя его на передний план и не двигая физический курсор. Если приложение всё-таки перехватывает фокус, операция останавливается с
https://github.com/browser-use/macos-harness
Browser Use представила macOS Harness — тонкую прослойку между агентом и системой. Основной интерфейс:
see, key, type, click, ax и script.Через него агент видит окна, отправляет клавиши и клики конкретному процессу, обращается к Apple Accessibility и Apple Events. Browser Harness добавляет доступ к реальному залогиненному Chrome через CDP, а
Path и subprocess оставляют под рукой файлы и shell.Если готового действия нет, агент дописывает недостающую логику прямо по ходу задачи. Никаких отдельных инструментов для Spotify, Slack или Final Cut — возможности растут из обычного кода, а не из бесконечного реестра интеграций.
Самая интересная деталь: Harness умеет снимать окно уже запущенного приложения и отправлять туда ввод, не выводя его на передний план и не двигая физический курсор. Если приложение всё-таки перехватывает фокус, операция останавливается с
FocusChangedError.https://github.com/browser-use/macos-harness
«Пиши короче и человечнее» — хорошее правило для ответа пользователю и плохое правило для работы ИИ-агента.
Кубер Мехта обратил внимание на популярность навыков вроде
Проблема в том, что эти правила действуют не только на финальный ответ. Модель сжимает информацию во время исследования, отладки и передачи задачи другому агенту. Каждое такое сжатие — потенциальная потеря данных.
Вместо:
следующий агент может получить:
«Большинство тестов прошло, но есть одна проблема».
Звучит приятнее. Отлаживать по этому уже нечего.
Предложение автора: внутри агентной системы сохранять схемы, диффы, точные ошибки, уровень уверенности и происхождение фактов. Человечный, короткий и доступный текст генерировать один раз — на границе, где результат читает пользователь.
База данных не хранит информацию в формате дашборда, а компилятор не делает промежуточное представление приятным для чтения. Для агентов логика та же: точное состояние внутри, удобный интерфейс снаружи.
Персонализация здесь ни при чём. Формат «объясни коротко и без перегруза» нужен — просто не как внутренний протокол мышления и общения между агентами.
https://kuber.studio/blog/Reflections/Humanising-LLM-Outputs-is-Actually-Dumb
Кубер Мехта обратил внимание на популярность навыков вроде
caveman, i-have-adhd и инструкций в AGENTS.md, заставляющих модели постоянно упрощать язык, убирать детали и оставлять только главное.Проблема в том, что эти правила действуют не только на финальный ответ. Модель сжимает информацию во время исследования, отладки и передачи задачи другому агенту. Каждое такое сжатие — потенциальная потеря данных.
Вместо:
5/6 PASS · FAIL: test_cache_invalidation · CAUSE: stale key survives restart · REPRO: tests/cache_test.py:184следующий агент может получить:
«Большинство тестов прошло, но есть одна проблема».
Звучит приятнее. Отлаживать по этому уже нечего.
Предложение автора: внутри агентной системы сохранять схемы, диффы, точные ошибки, уровень уверенности и происхождение фактов. Человечный, короткий и доступный текст генерировать один раз — на границе, где результат читает пользователь.
База данных не хранит информацию в формате дашборда, а компилятор не делает промежуточное представление приятным для чтения. Для агентов логика та же: точное состояние внутри, удобный интерфейс снаружи.
Персонализация здесь ни при чём. Формат «объясни коротко и без перегруза» нужен — просто не как внутренний протокол мышления и общения между агентами.
https://kuber.studio/blog/Reflections/Humanising-LLM-Outputs-is-Actually-Dumb
Одна команда в Claude превращает сложную тему в HTML-страничку без стены текста.
Anthropic выпустил плагин
На выходе — крупные иллюстрации и минимум слов для человека, который вообще не знаком с темой. Удобный формат для онбординга, документации и быстрых объяснений без отдельной презентации.
https://github.com/anthropics/claude-plugins-community/tree/main/eli5
Anthropic выпустил плагин
eli5. Он вызывается через /eli5 <topic>, например /eli5 как работает DNS.На выходе — крупные иллюстрации и минимум слов для человека, который вообще не знаком с темой. Удобный формат для онбординга, документации и быстрых объяснений без отдельной презентации.
https://github.com/anthropics/claude-plugins-community/tree/main/eli5