Канал фронтендера. Пишу про свой опыт, и взгляды на разработку. AlmatyJS co-org.
Зарабатываю на JS. Заглядываюсь на Clojure. Мечтаю перекатиться в бэкенд. Учусь на магистратуре на Software Engineering.
tw: _codev0
gh: codev0
Фидбэк сюда @codev0
Post #238
143
FOMO подпинывает регулярно следить за тем как быстро меняется профессия. Сегодня вышел Gemini Flash 3.7, по бенчам на уровне 5.6 Terra. Пока изучал бенчи наткнулся на OMP. Проект интересный.
1. Работает поверх Pi, который мне зашел, но сейчас сижу в OpenCode
2. Его в основном делает один человек 🤯
вот ИИ выжимка фичей:
1. Работает поверх Pi, который мне зашел, но сейчас сижу в OpenCode
2. Его в основном делает один человек 🤯
вот ИИ выжимка фичей:
Большинство CLI-агентов поверх LLM сводятся к простому циклу «промпт → вызов bash/python». Создатели omp пошли по пути глубокой нативной интеграции с инструментами разработки.
Вот ключевые фичи (их технологический «ров» / moat), которые выделяют проект:
🔄 Двусторонний Tool-calling из песочницы
Python- и Bun-воркеры работают персистентно и могут вызывать инструменты самого агента (read, search, task) через loopback-мост прямо посреди выполнения кода.
🧠 LSP «под капотом» для каждой правки
Агент знает об архитектуре проекта всё то же, что и ваша IDE. Переименования и рефакторинг идут через события LSP (автоматически обновляются barrel files, реэкспорты и алиасы).
🐞 Управление настоящими дебаггерами
Вместо слепой расстановки print() агент подключает нативные отладчики (lldb, dlv, debugpy), делает step over/into, читает стек вызовов и исследует состояние памяти.
⏱ «Путешествия во времени» для правил (Stream Rules)
Инструкции не тратят контекст на каждом шаге. Они активируются на лету: если модель отклоняется от правил, стриминг прерывается по regex, правило инжектится как напоминание, а генерация перезапускается с нужного места.
🔀 Изолированные сабагенты первого класса
Задачи параллелятся в изолированные git worktree. На выходе родительский агент получает строгие типизированные данные по схеме (никаких конфликтов слияния и битого контекста). За процессами можно следить в интерактивном Agent Hub (Alt+A).
👁 Вторая модель-наблюдатель (Advisor)
Параллельная модель на отдельном контексте следит за действиями основного агента в реальном времени, оставляя замечания или блокируя опасные шаги до их исполнения.
👥 Коллаборация в один клик (/collab)
Сессию можно расшарить по ссылке или QR-коду: коллега подключается прямо из своего терминала или браузера (в режиме наблюдения или совместного управления).
📄 Парсинг PDF и веба на лету
Поиск агрегирует 20+ провайдеров и нативно переводит статьи с arXiv (включая PDF), страницы GitHub и треды StackOverflow в чистый структурированный Markdown.
⚡️ Полностью нативный движок без fork/exec
ripgrep, поиск файлов и собственный bash-интерпретатор (brush с 58 утилитами вроде jq, sed, sort) вкомпилированы прямо в бинарник. Быстро работает на macOS, Linux и нативно на Windows (без WSL).
