TGViewer
Channel Public Channel
Шось про айтішку

Шось про айтішку

@smthng_dev

Мілтек, ШІ, собаки та село
Чат https://t.me/+oo6Cid6vhhNiZDRi
Subscribers
2.03K
Photos
615
Videos
220
Links
756

Showing posts older than #1295 · Back to latest

Older Posts 20 shown
Post #1293 1.04K
Найбільше в таких покупках обожнюю рандомні фотки і відео які не видаляли) технологічна археологія
  • 😁 27
  • 👍 5
  • 🤯 2
Post #1292 1.05K
Цікаво чи хтось робив клієнт для ШІ на нокію)

В мене з універських часів не закритий гештальт розібратись з розробкою під Symbian OS
  • 😁 21
  • ❤ 9
  • 🤯 5
  • 🤔 1
Post #1291 1.13K
Ще не готово, але я от кручу свого оркестратора для агентів.

Виглядає як копія OpenCode, але під капотом навайблено на расті і їсть всього 10Мб оперативки.

Коли буде готова перша юзабельна версія, можна буде скачати тут https://kobzar.ai/
  • 👍 21
  • 🔥 12
Post #1290 1.06K
Оце зрозумів, що з приходом шішки я не бачу сенсу створювати якісь матеріали які б показували як щось робити, типу як написати якусь програму наприклад.

Сенс є, але коли тупієш під впливом ШІ, то бажання це робити нема. Бо здається що і так можна взяти опус і всьо зробити, нащо витрачати час на пояснення.
  • 😁 17
  • 💯 12
  • ❤ 1
  • 🤔 1
  • 🤯 1
Post #1289 1.23K
пофакту, нема чого додати
  • 💯 37
  • 😁 31
  • 🤮 3
  • ❤ 2
Post #1288 1.49K
Записав відео з оглядом внутрянки агентів. З чого все починалось, який принцип роботи агентів під капотом та як налаштувати собі ефективну мульти-агентську систему.

https://www.youtube.com/watch?v=Wa05iXuVHNI

З мене відос, з вас донат на збір https://send.monobank.ua/jar/9P6h1edhA4 там залишилось небагато, давайте закриємо, бо далі треба зібрати на ще один генератор.
YouTube Як влаштовані ШІ Агенти? Детальний огляд У цьому відео ми детально розбираємося, що таке агенти штучного інтелекту, як вони змінили процес розробки та чому звичайного використання LLM вже недостатньо для максимальної продуктивності. Основи агентських систем, Інструменти та протоколи, Skills, Оркестрація…
  • ❤ 14
  • 👍 11
Post #1287 1.41K
  • 😁 45
  • 👍 3
  • ❤ 1
Post #1286 1.57K
хто з вас
  • 😁 54
  • ❤ 4
  • 🤮 1
  • 😍 1
Post #1282 1.32K
Це вже потроху стає трендом. Опенсорсні продукти забирають тести у приватні репозиторії, бо тести це найкраща спека для ШІ щоб склонувати ваш продукт.

Мораль: нема тестів, нема проблем)

Але насправді ШІшка доволі добре справляється з реверс інжинірінгом, особливо джаваскріпта. Та і є інші способи копіювати роботу.

Так шо це більше схоже на security by obscurity.
  • 😁 10
  • 🤯 7
  • ❤ 2
Post #1281 1.13K
Зацінив OpenCode https://opencode.ai/

бо з суб агентами vscode починає лагати

UI в терміналі сексі, і паралеллить агентів воно непогано

великий плюс і одночасно мінус в тому, шо це опенсорсний проєкт і воно відчувається як Emacs

шось працює, щось не дуже, є плагіни, але криві

Йдеш в тікети по плагіну, а там вайбкодери не можуть зрозуміти як пофіксити те шо вони самі не знають як працює
  • 😁 34
  • 👍 6
  • ❤ 1
Post #1280 1.5K
якщо придивитись, то можна побачити з космосу, як по Києву лупили ракетами 26го грудня
  • 🤯 35
  • 😱 5
Post #1279 1.29K
коли настільки хейтиш реакт
  • 😁 38
  • ❤ 4
Post #1278 1.24K
Поки ти не можеш відцентрувати div, людинка зробила емулятор CPU на чистому CSS https://lyra.horse/x86css/
  • 🔥 11
  • 🤯 10
  • ❤ 1
  • 🤮 1
Post #1277 1.18K
Хтось пробує комбінувати різні моделі в агентському кодінгу?

Наприклад thinking модель для планування та код рев'ю і простішу модель для написання коду по плану. По суті це про економію на токенах, але десь і для пришвидшення процесу.

Я звик використовувати одну модель для усього, але зараз експериментую з різними моделями для різних типів агентів.

• GPT-5.3-Codex для планування
• Claude Opus 4.6 для написання коду
• GPT-5.3-Codex для код рев'ю
• Claude Haiku 4.5 для документації
• GPT-5.2 для типу QA
  • ❤ 10
  • 🤔 3
  • 💯 3
Post #1276 1.3K
Post #1275 1.21K
Збирав на Мікротіку сетап для збільшення радіусу дії WiFi для машинки і стало цікаво потикати який-небудь симулятор розповсюдження радіосигналу. Безкоштовні примітивні, а комерційні дорогі.

За пару вечорів і 30 баксів в токенах разом з Claude 4.6 зробили симулятор WebRF.

Симулятор вийшов топовий. Можна обирати різні типи антен, задавати їх параметри, моделювати радіо перешкоди (верхні приклади на скріншоті) та прикидувати пропускну здатність каналу.

Простенькі симулятори працюють по топографічним картам. Але у WebRF я додатково підтягую датасети про тип місцевості та забудову.

На скріншоті видно як розповсюдження сигналу змінюється, коли враховуються будинки, ліси, озера, ріки і тд. На останньому прикладі видно наче вирізаний кут, але насправді там передавач стоїть біля Бессарабського ринку, який блокує сигнал в тому напрямку.

Симуляція повністю виконується на клієнті, на GPU через compute шейдери у WebGPU.

Більш за все мене вразило як ми за пару ітерацій зрізали час симуляції з пари секунд до 100мс. ШІшка проаналізувала специфіку задачі і переписала імплементацію по суті на рейтрейсинг. Від передавача діспатчиться декілька тисяч променів і їх розповсюдження калькулюється з урахуванням даних з текстур висот та типу місцевості, та забудови. Цей алгоритм класно паралелиться на GPU.

Так шо я трохи посидів з Codex, але після цього проєкту перейшов на Claude 4.6

4.6 стабільно використовує скіли та суб агентів, кожну фічу пропрацьовує досить глибоко, але не забурюється в деталі як Codex.

Моє розуміння RF propagation достатньо поверхневе. Тому шоб Claude не робив фігні яку я не можу перевірити, я давав йому задачу рісьорчити моделі пропагаціїї сигналу, переносити формули в код і писати тести. Але це все ще не означає, що він не робив фігні)

Порівнявши результати симуляції з комерційним CloudRF я думаю шо WebRF має право на життя, діаграма сигналу сходиться.

https://romanliutikov.com/projects/webrf/
  • 🤯 19
  • ❤ 13
  • 🔥 4
  • 😱 1
Older posts →
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →