DEKSDEN notes

⚪️ Опрос: кто как делает


Вопрос к аудитории: вот у вас нейронка закончила задачу. Вы выработали как "принимать" работу от нейронки?

Типа, она вам про чеки/quality gate только докладывает (типа, сделала тесты, тесты прошли).

Или стоит отчет просить подробный: что сделала, как все прошло, чего было сложного?

Или сценарий на приемку работы сделать - типа, use case какой то чтобы проходил?

Или пускай отчет с картинками генерирует?

У кого какая практика или идеи/фантазии?

⚪️ Opus 4.6 в антигравити

Забрал нового опуса из антигравити, подписка AI Pro.

Обращаем внимание на смену нейминга моделей внутри антигравити - приставка gemini- перед именами моделей пропала

актуальный список смотрим на прокси через

GET http://localhost:8317/v1/models

Я смотрел postman

@deksden_notes

⚪️ ... и Боба!


Биба и Боба - два ... трейдера! Торгуй через Бобу - останешся на бобах!

Это волшебый нейминг. Не мог не поделиться. Встретилось в твиттере!


Интересно, что помешало спросить Гемини про разные ассоциации на разных языках? Она знает отлично.

"Итог: Для локального рынка США/Европы — название хорошее и хайповое. Для глобального рынка (особенно LatAm и ЮВА) — это провал нейминга."

"🔴 Главная угроза: Мем «Биба и Боба»"

Нейминг без нейросети нынче делать не надо, да?)

@deksden_notes

⚪️ Antigravity Knowledge Items


Тут Гугол близок к изобретению меморибанка

🔗 https://x.com/antigravity/status/2020180758606807471?s=20

Лучше поздно ..

@deksden_notes

⚪️ Эвал моделей - финальный забег по фокусному аспекту

#ddeval #52vs53

▶️ Зафиналим эксперимент! Часть 2: опять 6 сессий, но теперь будет фокусный аспект - типизация: кто в курсе про TS - это использование "as any" и заморочки типизации в коде. Модели будут смотреть только этот аспект, и больше ничего. Так проще проверить действительную внимательность, детальность и смышленость модели.

Этап сбора контекста, тайминги и финишный контекст (процент свободного):
gpt 5.2:
* 1: 3.5 мин, 71%
* 2: 3.5 мин, 75%
* 3: 4.5 мин, 61%

gpt 5.3-codex:
* 1: меньше 2мин, 69%
* 2: меньше 2 мин, 67%
* 3: 3 мин, 70%

Стартуем: gpt5.2 возился заметно дольше, gpt5.3-codex существенно пошустрее. На одной сессии разница раза в 2,5 по времени достигла (там 5.2 после компакта решил еще на разик все переделать заново). Ничего неожиданного! Сварм в 5.3 был в сесси 2 и 3.

Первые результаты сведения находок:

▶️ 5.3-codex : найдено 23 проблемы. сессия 1 нашла 1 уникальную проблему, сессии 2 и 3 со свармом - 3 и 6. проблем. Соответственно, сварм опять сделал лучше.

▶️ 5.2: нашла заметно больше проблем - 34. Это на 50% больше!
- только gpt5.2: 21
- в обоих: 14
- только gpt5.3-codex: 12

🆕 Расход токенов. Сам анализ занял примерно 100m токенов модели 5.2 и 78m токенов 5.3-codex. То есть кодекс на 20% меньше токенов кушает точно. замечу - тут еще потери на сварме! если в один поток, экономия токенов будет еще значительнее.

👉 Выводы по туру 2: сварм в 5.3 действительно улучшает результаты.
👉 Модель 5.3 работает быстрее минимум на 30%, и тратит токенов минимум на 20% меньше. Сварм заметно замедляет агента на небольших задачах.
👉 Внимательность и глубина проработки вопросов у 5.2 все таки больше, и заметно.

🟢 Мой Вывод: дебаг и планирование остаются за 5.2. Кодирование по проработанному плану (когда не нужно глубоких раздумий) вполне можно делать на 5.3 - будет быстрее, дешевле по лимитам, и не хуже! Сварм включаем для более сложных задач, он улучшает качество почти до 5.2 на подходящих вопросах.

⚪️ 5.2 vs 5.3-codex, итоги

#ddeval #52vs53

👉 Выводы: скорость работы - модели работаю сопоставимое время. Шустрость кодекса 5.3 в задачах не наблюдается в итоговом времени gtd - инстансы агентов 5.2 и 5.3 работали сопоставимое время, разбег во времени работы между 5.2 и 5.3 незначительный. Впрочем, тут может быть дело в сварме, который заметно замедляет. Агент 5.3, который работал без сварма, справился за 9 минут, что заметно быстрее (30% от времени 5.2 или более чем 50% от своего времени в базе), чем 5.2 (там 14-20 минут было).

👉 Качество обнаружения проблем требует отдельной диагностики, но широкий "чес" показывает примерно сопоставимые возможности.

👉 Заметное отличие в работе с контекстом - 5.3 заметно быстрее набирает контекст, и больше его тратит.

👉 Заметное отличие в работе со свармом: только 5.3 пробует его использовать без дополнительного промптинга, видимо уже подучена.

👉 Сварм не сказать чтобы ускорил задачу, но и задача была небольшая (15-20 минут максимум в одну сессию). Скорее сварм замедлил. Агенты в один поток работал на 50%-100% быстрее (9 минут против 15-20).

👉 Возможно, сварм увеличил качество работы: сессии 1 и 3 у 5.3-кодекса работали со свармом. Количество обнаруженных у них уникальных проблем - 12 и 13 соответственно. У сессии 2 которая в один поток работала, обнаружено 4 уникальных проблемы. Разница заметная и выраженная. Возможное объяснение: каждый агент из сварма получил более узкую фокусную задачу, чем отдельный агент в одном потоке, что помогло концентрировать внимание.

👉 У модели 5.2 больше всего уникальных проблем нашел агент, кто дольше всех праймился и кто заметнее всех забил контекст. Впрочем, распределение 8, 5 и 10 не позволяет считать такой разброс заметным, ведь 8 проблем нашел агент с минимальной потратой контекста на прайминг! Так что тут выводов сделать сложно.

▶️ Промпты пока не публикую, если будет выраженный интерес - можно будет зашарить, там ничего секретного и интересного, все довольно линейно.


@deksden_notes

⚪️ 5.2 и 5.3-codex - проведение анализа

#ddeval #52vs53

3️⃣ Следующий пункт плана - это начать делать сводные таблицы выявленных проблем. Для этого мы сделаем две свежие сессии кодекса с 5.2 xhigh, каждая будет анализировать по 3 отчета одной модели.

Задача анализа - двухэтапная. Брать каждую выявленную проблему, верифицировать в коде, добавлять заключение верификатора и формировать сводную табличку:
* N пп
* Описание проблемы
* Статус верификации
* Критичность проблемы
* Отчет 1 : наличие в отчете
* Отчет 2 : наличие в отчете
* Отчет 3 : наличие в отчете

Итого наши 2 агента с xhigh работали около 20 минут, и сделали файлик с итоговыми таблицами.

* Gpt 5.2 : всего 38 проблем выявлено. 100% верифицировано как подтвержденные в коде.
* Gpt 5.3-codex : 41 обнаруженная проблема, 100% верифицировано, но одна - частично (проблема имеет место быть только для старых рантаймов);

В общем, на будущее - стадию верификации можно пропускать. Модели довольно сильные, если что то находят, то это по делу.

4️⃣ И, финальный шаг - сделать сводный общий отчет. Просим новую сессию 5.2 xhigh взять два отчета и свести в единую таблицу. Получаем итоговый файл. В нем уже 67 пунктов - это значит разброс аспектов анализа весьма высок.

Так и получилось: Итоговая статистика по проблемам, по столбцу «Кол-во ✅»
* 1 обнаружение: 52 строки
* 2 обнаружения: 6 строк
* 3 обнаружения: 4 строки
* 4 обнаружения: 0 строк
* 5 обнаружений: 4 строки
* 6 обнаружений: 1 строка

Из 52 проблем, которые обнаружил единственный агент в 23 случаях это был 5.2 и в 29 это был кодекс-5.3! То есть условная ничья, с некоторым преимуществом 5.3. Вот вам и широкий фокус - 1 обнаружение в 52 строках из 67!

...

⚪️ Эвал 5.2 vs 5.3-codex : погнали!


#ddeval #52vs53

Итак, приступаем. Первый пункт марлезонского балета - это прайминг контекста. Запускаем, смотрим.

1️⃣ Тайминги примерно одинаковые получились, но у 5.3 больше не написано сколько модель работала. Видимо, ее комментарии по ходу работы каким то образом сбивают счетчик! Жаль, я обращал на него внимание иногда. Еще зафиксируем процент заполнения контекста на момент завершения прайминга:
* Gpt 5.2: 1:44 (90%), 1:47 (86%), 2:42 (84%)
* Gpt 5.3-codex: 74%, 66%, 66%.

Все три 5.2 начали задание с составления плана, зафиксировав схему работы. Два кодекса 5.3 тоже составили план, а один запустил сварм агентов (но план не составил). Забавно: 5.3 уже подучена пускать сварм чаще!

Первое наблюдение: скорость работы на короткой задаче прайминга - сопоставимая, но контекст кодекс забил заметно больше: все три сессии - значит, это особенность поведения модели.

2️⃣ Приступим к следующей фазе. Запускаем промпт на анализ, и ждем! Тут работа будет подольше.

gpt 5.2: время работы и контекст:
* 1 : работал 14:45, заполнил контекст до 69%, 1 компакт;
* 2 : работал 14:45, закончил на 14% - без компактов;
* 3 : 21 минута, 1 компакт, 55% контекста.

gpt 5.3-codex: время работы и контекст:
* 1 : 15 мин, 23% контекст при завершении, сварм после компакта;
* 2 : отстрелялся за 9:30 примерно, 79%, 2 компакта, без сварма :
* 3 : 20 минут, 48% контекста; сварм сразу.

Получили отчеты, записали их в соответствующие файлы. Зафиксировал размеры:
gpt 5.2: размер отчета:
* 1 : 855 строк
* 2 : 691 строка
* 3 : 662 строки
gpt 5.3-codex: размер отчета:
* 1 : 612 строк
* 2 : 784 строк
* 3 : 629 строк

Видно что между моделями нет особенной разницы в размерах отчетов. Отчет записывался всеми агентами около 2 минут, только одна из 5.2 решила записать отчет поподробнее с номерами строк и записывала 3:40.

Эти забавы скушали 89% лимита 5 часовой сессии на Teams плане (стадия анализа, без сопоставления отчетов).

...

⚪️ Свет мой, зеркальце, скажи! ... (5.2 vs 5.3-codex)

#ddeval #52vs53

Решил провести ЭВАЛ, чтобы сравнить новый 5.3-codex high и свою рабочую лошадь 5.2 high. В обычной работе чтобы понять разницу надо довольно долго поработать, только чтобы уяснить особенности поведения модели. А ведь еще надо вспомнить как оно в прошлой версии себя ведет... В общем, лучше делать предметное сравнение. Силы воли чтобы сделать полноценный бенчмарк у меня не набралось - проблема таки не зудит, но для меня вопрос довольно важный: чем работать дальше. Поэтому я придумал eval - это решение моей специфической условно узкой задачи разными моделями. Тут нужен дисклеймер: задача моя, она не претендует на обобщение и репрезентативность, методика моя, она не претендует на академическую правильность.

Итак, это будет серия постов - смотрите по тегам в поиске, но я постить их буду подряд.

▶️ Что я придумал делать, план эвала:
* берем текущий проект dd-flow
* берем мои промпты на прайминг контекста и общий анализ (прогон сценария и анализ "всего")
* делаем по три контекста gpt5.2 и gpt5.3-codex
* каждый получает идентичные промпты, цепочка из двух: прайминг и промпт на широкий анализ
* агент работает, результат пишет в индивидуальный файл
* после того как все 6 сессий отработают, начнем этап сопоставления
* сначала сделаем сгруппированные таблички по каждой модели (по 3 отчета) - и верификацию находок.
* Верификатором назначим gpt5.2-xhigh: самая дотошная, кмк.
* После верификации и сведения по модели, получившиеся 2 отчета сводим в единый итоговый отчет об обнаруженных проблемах.
* ...
* PROFIT!

‼️ Важные замечания: промпт на анализ предполагает очень широкий спектр анализа - там и code smels, и архитектурные косяки, и куча прочих аспектов. Для выцепления настоящих проблем это слишком широкая задача. Лучше каждый такой аспект отдельно аналиировать. Но у меня в первом приближении хотелось бы посмотреть что "широкой сетью" удастся вытащить! Поэтому значительные вариации в ассортименте найденного даже одной моделью вполне ожидаемы. То есть важно все правильно интерпретировать.

👉 Цель этого эвала - общая оценка работы моделей в сравнении на похожей задачей. Мы скорее будем наблюдать за работой, чем за результатами. Результаты теста по определению будут немного рандомными и разбросанными - это важно понимать, задача широкая, значит температура будет сказываться и модели будут углубляться в рандомные аспекты.

🟢 Чтобы сравнить именно внимательность модели я следом проведу такой же тест, только выберу ОДИН/ДВА аспекта, почитав "общий" сводный анализ. И там уже можно будет сравнить внимательность и дотошность моделей.

...

Выпустил 2.11 Agent Sessions - из главного что появилось:
- Image Browser и показ картинок из чатов прямо внутри сессии
и модное - поддержка OpenClaw сессий - первый non coding agent в большом зоопарке поддерживаемых агентов

⚪️ Cursor Credits в Lenny's Product Pass


Открыл тут LennysProductPass - а там в Курсор дают $50 для обычного Annual тира!

В связи с этим вот постом:

🔗 https://www.lennysnewsletter.com/p/how-to-build-ai-product-sense

‼️ Это вниманию тех, у кого есть подписка на Lenny. Без подписки никак

@deksden_notes

⚪️ Opus 4.6 в AMP

Акция - amp заманивает к себе

Надо идти по ссылке:

https://ampcode.com/code/AMP-WFRP-3PME

Я ходил - вроде кончились, но скоро обещали еще докинуть. Вдруг кому захочется в лотерейку игрануть!

⚪️ Сварм в Копилоте КЛИ


Похоже - да, эта тема со стаей агентов ушла в народ. Вот и копилот CLI подтянулся. Экспериментальная команда /fleet которая деплоит пучок агентов для параллельной работой над планом задач.

Todo в sqlite положено! ведь это так удобно - сделать sql запрос для получения списка задач. Видимо, готовятся масштабироваться

🔗 https://x.com/_Evan_Boyle/status/2019497961777172488?s=20


@deksden_notes

⚪️ Новости с фронта


👉 Для фронтэндеров - маленкая штука: https://font-stealer.vercel.app/

Можно исследовать любой сайт - какие там шрифты, и в пару кликов их спереть! WOFF, WOFF2, TTF, and OTF.


👉 Agentation обновился до 2.0

Риалтайм коллаборативный режим

🔗 https://agentation.dev/blog/introducing-agentation-2

@deksden_notes

⚪️ Vibe Хакеры


Omfg - чего нашел!

🔗 https://github.com/KeygraphHQ/shannon

ИИ агент для взлома пентеста! Ждем орду мамкиных хакеров на проектах. Видимо, надо будет в оркестратор в QA раздел добавлять тесты на него.

⚪️ Антропики свармом навайбкодили С компилятор

Вот статейка:

🔗 https://www.anthropic.com/engineering/building-c-compiler

Опус 4.6 за 2 недели, 16 агентов, $20k в ценах апи потрата кредитов (это 2 подписки макс-200 наверное). 2000 сессий. 2B токенов всего. Вышло 100k loc, rust компилятор - компилирует ядро Linux, для x86, arm, risk-v.

В статье самое важное - это собственно не сам проект, хотя сделать РАБОТАЮЩИЙ компилятор - это прикольно. В статье интересно КАК разработчик организовывал этот проект. Я специально использую такой термин - ведь работа человека изменилась. Он не разрабатывает софт. Он создает условия чтобы ИИ агенты разрабатывали софт!

Что пришлось делать:
• он сделал циклы в ральф-стиле, чтобы агенты брали очередную задачу, и решали ее "до упора"; интересно что один из агентов самоубился через pkill -9 bash, убив контролирующий скрипт;
• он не делал агента оркестратора
• он не делал коммуникации между агентами
• пул задач с локом задачи
• в целом оркестрация выглядит примитивной и рудиментарной - явная область улучшения
• основная работа челоека заключалась в системе тестов, чтобы сформирвоать такую систему тестов, которая позволила агентам сделать работоспособный продукт

Интересно, как решил проблему с компиляцией ядра линукса. Это одна гиганская задача. В лоб не решалось - все 16 агентов начинали работу, сталкивались с одинаковыми багами и терли изменения друг друга. Как решил: взял GCC, компилировал им большую часть ядра - а некоторые файлы компилировал своим компилятором. Если встречалась ошибка - пробовал GCC для верификации - и если баг локализован, отдавал на фикс агенту.

Также некоторых агентов специализировал: следить за эффективностью компиляции, устранять дублирующийся код, следить за общей архитектурой решения "сверху".

Интересно, что опус 4.5 первым в 4 поколении клодов, кто сделал хоть какой то работающий компилятор. И только опус 4.6 смог сделать компиляцию ядра линукса!

В общем, вот оно: https://github.com/anthropics/claudes-c-compiler

Там куча ограничений и недоделок - подробнее в статье, но это во многом работает! Круто, конечно


(ц) Такое мы уважаем

@deksden_notes

⚪️ Startup perks: каталог програм поодержки стартапов

Какие облачные сервисы дают стартапам кредиты на свои услуги для поддержки. Собственно, сабж:

🔗 https://www.startupperks.xyz/

41 программа!

(ц) Такое я вижу полезным


@deksden_notes

⚪️ Swarms - новая парадигма?


В СС вышла в качестве research preview новая фича, которая называется Agent Teams (агентные команды).

🔗 почитать тут: https://code.claude.com/docs/en/agent-teams

Идея такая: агент-координатор (team lead) создает команду из агентов, координирует работу, раздает задачи другим участникам команды и пишет отчет о результатах работы.

В чем отличие от субагентов? На первый взгляд, с точки зрения структуры работы ситуация аналогичная: главный агент-оркестратор и работающие параллельно в отдельных сессиях суб-агенты.

Разница в уровне децентрализации и оформленности выделенных членов команд. В агентной команде агенты - это полноценные агенты, в разных процессах, каждый со своей сессией. Общаться они могут друг с другом напрямую, минуя координатора (agent mail). Вы можете подключаться к каждому агенту в команде и даже давать ему инструкции через чат с ним! Агенты само-координируются в процессе работы

Недостатки? Потрата токенов возрастает кратно. Тратим время и токены на координацию.

Плюсы? Сложная работа, требующая обсуждений и предполагающая большой объем - вот тема такой фичи. Мы же все знаем что рефлексия работает. Вот тут она помогает в полный рост!

В общем, интересная фича, надо смотреть как это все будет работать.

П.С. В кодексе готовится нечто похожее - collab назыввается в рабочем порядке

@deksden_notes

⚪️ Рыбный день

... как известно - четверг! А этот выдался особенно рыбным. Тятя, тятя! Наши сети притащили:

* Claude Opus 4.6
* gpt-5.3-codex

И это BIG! И необычно - как правило, фронтирные лабы давали побыть лидером кому-то хоть день-два! Нынче клозеды решили не межеваться. Ибо, нечего всякие ролики про рекламу снимать. Посмеялись? Ну и теперь посмейтесь)) sama конечно отжигает

Думаю, по всем каналам разойдутся очерезные SOTA бенчмарки.

из интересного - 1m контекста у опуса идет за premium прайс, о чем скромно умалчивают в новости. зато $10/$37.50 ясно указаны в карточке цен. Впрочем, на соннет 4.5 премиум цены на большой контекст тоже обозначены - хотя доступ к 1m модели был только у узкого круга ограниченных лиц.

Думаю, сейчас мы таки посмотрим как себя чувствуют модели клода на больших контекстах! по бенчмаркам - фантастические результаты. Надо сомтреть живьем

В общем, опус выглядит очень празднично. Интересно, в подписки дадут большой контекст?

——

Кодекс поколения 5.3

СОТА на куче кодинговых бенчмарков. Впечатляет рост агентного компьютерюза - х2 практически по бенчмарку OSWorld. То есть в агенте тыкать мышкой будет бодро

Еще сказали что будет развлекать пользователя комментариями в процессе работы. Аутичный стиль стремятся изжить

И еще он на 25% быстрее! Это хорошо

Кодекс 5.3 тоже выглядит бодро и интересно! Пойду включу его ))


——

🔥 GO тестить!


@deksden_notes

⚪️ Материалы канала

Не все обращают внимание - в закрепе есть оглавление канала. Там я некоторые ссылки на полезные посты размещаю, для облегчения навигации! Но не все вошло

Подсобирал материал по каналу, может пригодится кому каталог ссылок:

▶️ Контекст-инжиниринг для меморибанков:

* индексные файлы index.md : https://t.me/deksden_notes/46
* главный индекс меморибанка и прайминг контекста: https://t.me/deksden_notes/51
* аннотированные ссылки : https://t.me/deksden_notes/47
* атомарные файлы : https://t.me/deksden_notes/49 , https://t.me/deksden_notes/52
* С4 модель : https://t.me/deksden_notes/52
* XML-like теги : https://t.me/deksden_notes/73
* оверинжиниринг : https://t.me/deksden_notes/368
* Progressive Disclosure : пробеги по граблям Skills и меморибанки : https://t.me/deksden_notes/407

▶️ кейсы и разбор проблем с агентами:

* Vibe Coding мифы и "охотничьи рассказы" : https://t.me/deksden_notes/59
* Разбор vibe-кейса 1️⃣ : https://t.me/deksden_notes/60
* Модель не справляется : https://t.me/deksden_notes/262

▶️ Тактические приемы работы с агентами:

* планирование в СС : https://t.me/deksden_notes/64 и https://t.me/deksden_notes/65
* vibecoding в CC : https://t.me/deksden_notes/89 и https://t.me/deksden_notes/90
* вайбкодинг в Кодексе : https://t.me/deksden_notes/124
* Codex workflow для рефакторинга : https://t.me/deksden_notes/144
* Local multiagent flow : https://t.me/deksden_notes/146
* Прайминг - Специализированные сессии : https://t.me/deksden_notes/329
* Флоу Peter Steinberger : https://t.me/deksden_notes/331
* Прайминг, если нет меморибанка : https://t.me/deksden_notes/412
* Планирование с агентом: работа с контекстом после прайминга : https://t.me/deksden_notes/413


▶️ Git flow: https://t.me/deksden_notes/420 , https://t.me/deksden_notes/421 , https://t.me/deksden_notes/422 , https://t.me/deksden_notes/423


▶️ Memory bank для существующих проектов :: Реверс-проектирование и реверс-документирование в brownfield : https://t.me/deksden_notes/66 , https://t.me/deksden_notes/67

▶️ Агентная память (обзор технологии, agents.md ): https://t.me/deksden_notes/77 , https://t.me/deksden_notes/81 , https://t.me/deksden_notes/83 , https://t.me/deksden_notes/84


▶️ Тестирование:
* Тестирование в эпоху AI агентов : https://t.me/deksden_notes/249 , https://t.me/deksden_notes/250 , https://t.me/deksden_notes/251
* Тестирование, бизнес-процессы (e2e) : https://t.me/deksden_notes/286

▶️ ‼️ Серия постов про #deksdenFlow :
* TLDR : https://t.me/deksden_notes/197 ,
* #DeksdenFlow - 1 :: git, worktree : https://t.me/deksden_notes/198 , https://t.me/deksden_notes/199
* #DeksdenFlow - 2 :: Контексты : https://t.me/deksden_notes/200
* #DeksdenFlow - 3 :: Protocol - Этап обсуждения : https://t.me/deksden_notes/201 , https://t.me/deksden_notes/202
* #DeksdenFlow - 4, Protocol, Этап фиксации плана : https://t.me/deksden_notes/203 , https://t.me/deksden_notes/204
* #DeksdenFlow - 5, Protocol, этап Реализация : https://t.me/deksden_notes/205 , https://t.me/deksden_notes/206
#DeksdenFlow - 6, Protocol, Этап Review and Merge : https://t.me/deksden_notes/207
* #DeksdenFlow - 7, Заключительное организационное : https://t.me/deksden_notes/208
* #DeksdenFlow и Gpt-5.1 : https://t.me/deksden_notes/210
* Регулярный анализ проектов : https://t.me/deksden_notes/316
* Модернизация протокола #deksdenFlow: https://t.me/deksden_notes/309
* слайды : https://t.me/deksden_notes/252


▶️ Разное:

* О верификации - коротко : https://t.me/deksden_notes/367
* Схема "Критик" : https://t.me/deksden_notes/142
* Фичапаки CLI агента : https://t.me/deksden_notes/308