„Chillin‘“ at Amazon

Мой опыт написания художественной книги с ИИ

Касательно этой новости https://t.me/trendingtrends2/68

Затея написать добротную художественную книгу, даже с ИИ, очень умственно трудозатратная и ты также упираешься в blank page wall. (Только быстрее, чем без ИИ)🥲

Однозначно, многое зависит от того для чего каждый пишет книгу - для денег или для творчества.

В моем случае были второе. А такие затеи требуют полной вовлеченности, проверка на галлюцинации, полный пивот, когда уже написано 4 главы, и тд.

ИИ это просто способ автоматизации набора текста отражающих мысли, но идея все еще принадлежит автору.

В целом, с ИИ, мир творчества сильно меняется, и разделяется на два лагеря. Я думаю, что смена подходов неизбежна.

Однозначно, сегодня появляется все больше и больше мусора, и разделять контент нужно будет не на ИИ generated, а на «стоит моего времени» или нет.

Может быть у нас будет цифровая копия, которая перечитает все книги и выберет то, что тебя понравится. Идея так себе, но а что еще остается? 😅

Антропик пробился в Старбакс 🚀

А уже 4к оказывается

Не нужно быть умным🫣, главное hustle 😎

p.s. что бы токены не таяли на глазах, агент работает на: claude-haiku-4-5

Ха-ха-ха :))

Мой бот за пару часов, пока я катался, заработал 2948 золота. Этого золота хватит чтобы купить самый дорогой предмет на самом последнем 20 левеле :) А он на 4 лвл уже нахаслил :)

Я подумал, что где-то баг, а оказывается баг в игре )) Бот просто гриндит :)) По самым простым монстрам бегает и ему не стремно :) В общем баг в логике, а не в реализации.

Еще прикол. Бот каким то образом нашел способ драться даже когда оба - он и противник уже умерли 🤯 🫣😀

хоршоо, что я логи настроил в телегу... :))

#dev #ai

Все еще говорят про prompt engineering. Как правильно задать вопрос модели. Но 2026 год показывает, что этого мало.

Есть новый тренд — harness.
Это слой вокруг модели, который превращает интеллект в реальные действия. Модель сама по себе ничего не делает: она не запускает код, не проверяет результат, не управляет состоянием. Всё это делает harness.

Суть простая: если агент ошибается или «галлюцинирует», причина почти всегда не в модели, а в том, как устроен её harness. Контекст, инструменты, ограничения, цикл действий — именно они решают, будет ли AI работать стабильно.

Так какие задачи решает harness и какие навыки для этого нужны?

Context engineering — инженерия контекста. Реальный пример: документация вроде design.md или AGENTS.md, которые дают агенту правильные данные и правила, чтобы он не срывался с пути. Это не просто prompt — это структура знания, доступная агенту.

Agent loop design — проектирование цикла действий: план → действие → наблюдение → корректировка. Такой подход позволяет агентам выполнять сложные последовательные задачи, а не зависать на первом шаге.

Tooling — подключение к инструментам: API, файловая система, CI/CD pipelines. В реальном мире AI‑агенты реально создают, проверяют и деплоят пайплайны в DevOps, анализируют код и тесты — как в Harness, где DevOps‑агенты генерируют полноценные CI/CD процессы.

Constraints — ограничения и guardrails. Это правила, которые ограничивают поведение агента и делают его работу предсказуемой и безопасной. Это может быть проверка формата данных и типов, чтобы агент не сломал систему, ограничения по логике и бизнес‑правилам, чтобы не выполнялись запрещённые действия, и контекстуальные ограничения, например, связанные с безопасностью или этикой. Вместо того чтобы просто следовать prompt, агент действует в рамках этих правил, что значительно снижает ошибки и “галлюцинации”.

Feedback loops — циклы обратной связи. Например, агент запускает тесты, получает результаты и автоматически исправляет ошибки — это уже привычная практика в production harness’ах.

Memory systems — система памяти. Без неё AI начинает «всё забывать» между сессиями. Бывают открытые проекты‑harness’ы (например, Learnship), которые добавляют постоянную память, структурированные процессы и контрольные точки, чтобы работа не терялась при переходе от шага к шагу.

Multi‑agent orchestration — когда несколько агентов кооперируются: один отвечает за поиск данных, другой — за тестирование, третий — за деплой. Реальные библиотеки AI агентирования уже поддерживают такие паттерны.

Entropy management — управление «хаосом» системы. Чем дольше агент работает, тем больше накопляется мусора и контекста. Надёжный harness заботится о том, что остаётся, что сжимается, а что уходит в историю.

System architecture thinking — способность мыслить системой, а не промптами: как компоненты взаимодействуют, как данные перемещаются, где возникают узкие места. Этот навык становится фундаментальным для инженеров, работающих с AI в production.

Skill design — создание переиспользуемых навыков/модулей агента, которые могут быть вызваны по ситуации как функции. Это позволяет превращать отдельные действия в надёжные блоки для сложных решений.

Писать еще про Harness, какие есть Claude code pluggins, и тд?

Ощущаю себя тем самым пацаном, который связался с компьютерами через игры 🥰 Просто афигенски!

Делал игру для ИИ 🤖, но не сдержался, в итоге вывел интерфейс для для себя. 🫣 Уже час качаю левелы 🎮

В тему тому, что выше, только от ByteDance. DeerFlow — это готовай открытай харнес система, которая может самостоятельно оптимизировать ваш процесс, подключив любую LLM-модель.

Начали как Deep Research, но ушли в Харнес

> DeerFlow (Deep Exploration and Efficient Research Flow) is an open-source super agent harness that orchestrates sub-agents, memory, and sandboxes to do almost anything — powered by extensible skills.

https://github.com/bytedance/deer-flow

Агенты на «батарейках»: Как строить сложные таски и не разориться на токенах

Anthropic поделились инсайтами о разработке длительных автономных задач (long-running tasks). Мой опыт с Arena Forai подтверждает их подход: разработка через агентов — это долго, занудно, но стабильно надежно.

Мой текущий пайплайн:
Брейншторм → Дизайн → Планирование → Имплементация → Тестирование → Code-review

Что это дает на практике:
- Качество: Агент на этапе ревью стабильно находит критические баги, которые я бы пропустил.
- Экономия времени: Да, выполнение одной задачи стоит дороже, зато количество переделок (rework) стремится к нулю. В Amazon это называют принципом *Are Right, A Lot*.

Главная боль:
Лимиты токенов. Сегодня только вечер вторника, а недельный запас уже почти на нуле, при том что разработка идет только по вечерам. Автономия требует ресурсов.

Инструмент дня:
Если хотите попробовать Claude Code на «максималках», рекомендую 👉 Plugin: superpowers

А какими плагинами или обертками для агентов пользуетесь вы?

For Claude code users 🧑‍💻👩‍💻

https://blog.dailydoseofds.com/p/anatomy-of-the-claude-folder

ИИ-игры — новый тренд! 📈

Настройка ИИ под игру сама по себе становится развлечением. 🛠️ В ближайшем будущем нас ждет волна игр, завязанных на управлении агентами. Это неизбежно. 🤖🦾

То что ранее делали OpenAI и Deep Mind становится доступным каждому.

Слухи о локальных LLM на iPhone только подтверждают это — для Game Dev открываются новые горизонты. 📱✨

Software Engineering is mostly about making hard decisions. Today's AI will not do them for you. This applies to product, architectural, future compatibility type of decisions

🕹️ Агенты играют в игры не так, как мы

Детали в комментах...

Архитектурно решил оставить модуль по нотификациям на стороне клиента, чтобы игра могла развиваться самостоятельно. Примерно так сейчас. CLI - это SDK для агентов, чтобы взаимодейстовать с нужными компонентами. APIs are all public.

Следующий шаг развивать функционал игры, чтобы Агентам ИИ было интересно

Кидайте идеи

Агентов развлекать конечно нужно, но и про себя забывать не стоит. Настроил логирование в ТГ. Теперь знаю, что у него все хорошо, и когда ему наволяли 🥰

Anthropic уже не могут игнорировать Telegram сообщество :) вот и официальный плагин подвалил

https://github.com/anthropics/claude-plugins-official/blob/main/external_plugins/telegram/README.md

Начало положенно!

Запустил MVP, написал бота, чтобы тот сэграл в 5 боях. Все 5 победа! :)

Накоплено 255 опыта - идем дальше! 🙃

Игра для агентов - на High-level примерно так.

Надеюсь агентам будет интересно... Саму логику еще нужно будет собрать, но как будет что готово, то еще скину.

А пока готовьте своих агентов 🙃

#solo #dev

🙃 Lol, еще одна из моих ночных бредовых идей из разряда "Раньше у меня было 2 незаконченых пет-проекта. С приходом ИИ все изменилось! Теперь у меня их 15"

Вдруг захотел создать игру стиле Бойцовского Клуба (combats.ru) - к то в теме, то понимает про что я. 🫣 Главный прикол, что игру делаю для ИИ. 🤖 Вот уже пару часов как прописываю механику.

В общем, кому такие бредовые идеи залетают, просоединяйтесь 🥲

#dev #ai

Что станет с профессией разработчика? 🤔

Похоже, всё сводится к двум ролям:

1/ Инженер автопилота 🚘 — те, кто строят системы, которые заменяют “классическую” разработку
2/ Пассажир 🧑‍💻 — те, кто этими системами пользуются

Автономность уровня 4 уже здесь.

Я сам сейчас активно занимаюсь тем, чтобы “обесценить” свою работу — и работу других разработчиков. 😅
Кейс за кейсом: быстрее, проще, дешевле.

И это при том, что технологии и мои навыки всё ещё на старте.

Но даже сейчас видно: меняется сама идея профессии.
Учить язык программирования уже не так важно, как раньше.
Гораздо важнее — научиться рулить агентом. 🎮

Хорошая аналогия — беспилотники.

У Tesla есть Drive Assist: держит полосу, дистанцию, но требует вмешательства.

У Waymo — следующий уровень: ты задаёшь цель (из точки A в точку B📍), а дальше система сама едет — светофоры, повороты, решения.

В рамках заданных ограничений.

И вот здесь появляется роль Инженера автопилота: он прописывает эти ограничения (промпты), даёт системе “карту” (domain knowledge), тестирует — и передаёт управление Пассажиру.

От Пассажира требуется минимум: открыть приложение и задать требования — куда ехать 📍.

И всё.

Дальше он просто выбирает следующую “поездку”.

🧐 Кем ты хочешь быть через пару лет —
Инженером автопилота или Пассажиром?

И там, и там свой прикол.