14058
Head of AI redmadrobot.com From IT Admin to Head of AI in 5 years Applied AI Engineer B2C RAG (2M+ books) B2B RAG platform (10+ implementations) B2C gptdaisy.com (100k MAU) github.com/vakovalskii | chat @neuraldeepchat To infinity... and beyond!
Q&A по AI тематике!
Вы задали ~5 000 вопросов! в бота @neuraldeepbot (под капотом gpt oss 120b)
А через апи вызвали функционал ~20 000 раз в🤯 vamplabai.com
И самое интересное насколько ответы вам действительно помогли
Отпишите в коменты ваш кейс использования 👇
Немножечко хайпа на Reddit думаю не помешает ;)
Читать полностью…
Claw Claw claw 😈😈😈
Продолжаю улучшать свой picoclaw инстанс на raspberry pi4 (это такой мини пк который 5х7 см примерно) и питается от 5 вольт
Пока пушу все улучшения в свой закрытый репо но стягиваю обновления из main репо
1) Подкинул треды (скрин)
2) Сделал тулы для камер (прям полноценные тулы)
3) Разобрался с задачами передалал полностью флоу (теперь не глючит, ндеюсь)
4) Настроил LangFuse что бы видеть трейсы + вывел вызовы тулов себе в чат для отладки
5) Перешел на gpt 5.4 (разобрался как арбузить подписку (вроде разрешили делать это официально)
6) Настроил треды и стриминг (драфт метод для агентов в тг)
7) Настроил кастомных подход для proxy подписок
8) Втянул этот cli (google workspace)
нативно я ядро (https://github.com/googleworkspace/cli) очень хорошо продуман формат отдачи данных и описание cli
9) Снял все ограничения что бы gpt 5.4 могла сама себя переписывать билдить go бинарь и сама себя перезапускать (пока без смертей)
Пока топ кейсы в дроге с мобилы или в пути где-то попросить найти свободные слоты, поставить встречу добавить туда нужных людей (если кому-то я присылал красивые выгрузки по свободным часам знайте это был pico)
Второй кейс это выдача доступов на гит/гитлаб
У меня часто просят кинуть инвайт в приват репо, и тут через gh это оказалось ну очень удобно
Третий кейс это диприсерч уровня openai или claude (без впн и доступов в прилы) скачал skill (кстати он прям понимает что должен сделать минимум 10-20 поисков) и агент убежал сам его делать минут 10
Дальше хочу добавить "НОРМАЛЬНЫЙ компакшен" так как его тут нет отродясь
Что еще заметил пока копался с таким решением а то что промпт полностью динамический а агент может его менять как его душе угодно, как раз от сюда вся эта хрупкость системы и частые (он сломался и не работает как надо)
Он несет чушь и делает не то что я просил(а)
линк на темплейт промпта
Может ли тоже самое прила с клодом на мобиле?
Может
Может ли тоже само вообще другой агент?
Может
В чем тогда прикол всех этих агентных циклов запертынх в linux системах?
Интеграции отвечу я и модель потребления
Нам же уготована роль соискателей новых сценариев с LLM в таком UI формате потребления + я считаю топ что это приобрело такую массовость и снизило порог входа
Так что продолжайте эксперименты и не сдавайтесь!
Сходка блокеров
/channel/alexs_journal
/channel/evilfreelancer
/channel/aostrikov_ai_agents
/channel/countwithsasha
На стриме вчера походу придумал новую профессию, твиторские уже придумали что-то такое?
А вам как?
Environment AI Engineer
Update
Ладно было
Harness Engineer
PicoClaw + домашние камеры + raspberry
Давно хотел сделать возможность спрашивать и управлять камерами через бота, наконец-то дошли руки реализовать и основа есть хорошая уже.
Я давно закупался для дома внутри и с наружи камерами Tapo мне понравилось что они легко управляются по onvif и можно стащить rtsp поток в два клика настроек (т.е нет вендерлока на их приложение)
Написал тул для picoclaw который забирает фотки через ffmpeg на raspberry(она как мини сервер лежит всегда в домашней сети) все на борту малины она подключается к камерам может ими крутить(через onvif) и анализировать фотки
Анализ фото делает мой локальный qwen3.5
За агентный цикл посадил gpt 5.4
Допиливаю решение через Claude Code
Если ваши камеры поддерживают такие настройки вы легко можете проделать это сами
Далее хочу на камеру на ворота повесить распознание номеров через облако и триггер в малину если я приехал дальше у меня есть контроллер ворот, в общем забуду про ключик от ворот, надеюсь, плюс уехав от дома если я был на звонке я вечно забывал закрыл ли я ворота и если забыл приходилось дергать жену, контроллер не дает обратной связи и лезть в приложение камеры за рулем такое себе удовольствие(масса сценариев еще точно)
В общем я развлекался как мог в этот один выходной =)
Как все настрою сниму видос как забегаю во двор с табличкой своего номера на шее =))) С рулем от камаза)
PicoClaw и 3 часа настройки? На малине =)
Понятно почему в целом все ломаются на кастомную настройки в РФ и в целом не хотят юзать ничего кроме ориг openclaw решений
Что бы подрубить любую(заблоканную по IP) подписку нужен впн прям на устройство но вы с таким и на mac mini столкнетесь (ну окей вы закинули клоду креды впн и он все настроил)
А если хотите юзать подписку? И только для ллм реквестом нужен впн допустим кодекс?
Значит нужен хороший сервер со статик ИП и туда прокинуть ssh конфиги от туда настроить прокси, либо прокинуть nginx прокси либо http прокси, в настройки или либо на уровень codex cli, в итоге пришлось найти сервер в хостингере который спокойно пропустил меня даже с заголовками прокси кстати нашел готовый проект
Я же хочу что бы он остался в сети и не юзал никакие ВПН и тунели
И я уже тут наговорил на целый созвон на 3 часа для начинающего если не сделать настройку за него и не знать что говорить агенту (и сам провозился почти час с настройкой)
Вот список что мы решили с CC в обнимку
1. WiFi не поднимается — стандартный netplan в cloud-init на Trixie (Debian 13) не работает. Пришлось писать
NetworkManager .nmconnection файл вручную через write_files
2. Cloud-init кэширует — после первой загрузки игнорирует изменения на SD-карте. Пришлось перезаписывать образ
целиком
3. OAuth логин заблокирован по гео — auth login сразу отказывает. Логинился на маке через VPN, потом копировал
auth.json на малину по SCP
4. API заблокирован по гео — даже с токеном, chatgpt.com/backend-api/codex отдаёт 403. Обычный HTTP-прокси
(tinyproxy) не помогает — Cloudflare режет
5. Нужен reverse proxy — поставил nginx на сервер в USA (Hostinger $5/мес), прокинул chatgpt.com через него
6. Прокси не применяется — 3 бага в коде: конфиг с OAuth без api_key считался "пустым", proxy не передавался в
провайдер, миграция пропускала OAuth-записи
Перед вами на столе так же raspberry pi 4 8gb
Пишем образ под малинку на 128гб карту
Дальше раскаиваемся picoclaw
Потом ему дам глазики через MaixCAM2 (уже едет ко мне) на первое время будет обынчая USB камера
Так же заказал мини колонку
Микрофон на usb
И откопал свой старый лидар для проектов
Суть в том что raspberry это готовый дев кит что бы дать ему
Микрофон
Камеру
Колеса?
Динамики
Поискав по репо я понял что такое еще пока никто не делал, буду пилить как пет проект
Дадим клешне доступ в этот мир
Итак, завтра в 11.00 по МСК делаем первый комьюнити стрим в zoom, отвечаем на любые ваши вопросы.
Делаем его с Валерой @neuraldeep, держитесь братья 👊🏻👊🏻👊🏻
Лучше задавать вопросы про агентов - как их писать, на каких фреймворках (n8n спок), как вкатиться в AI, что изучать, какие видюшки покупать и что на них гонять/файнтюнить, какие нас ждут изменения в компаниях профессиях, как приготовиться к этому будущему и вот это всё.
Постараемся не флеймить и ответить на максимальное количество вопросов, это главный KPI. Так что думайте и тащите завтра))
Зум ссылка будет за 15 минут до эвента
Обучаюсь UX/UI тонкостям, все больше концентрируюсь на анализе паттернов как делают все и как я бы считал удобно, запилил небольшое демо того как я вижу генерацию картинок и StoryBoard для раскадровки
В продолжение UI от предыдущего проекта создал быстрый прототип вокруг FLUX Klein 4b
https://leeloomina.neuraldeep.tech/
Будьте аккуратны с загрузкой фото, галерею видят все пользователя сайта
У него кстати открытое апи, нужное кому-то такое на GitHub?
Кто угадает какая ГПУ под капотом?)
Kovalskii варианты?
4 часа в режиме Ralph loop (шутка, я делал это руками)
Получилось на основе ValeDesk/OpenClaw/PiClaw/Topsha
Сделать LocalTaskClaw (да да основная идея взять кодовых агентов на локал моделях и засунуть из в среду Kanban моя идея не новая но может реализация вам понравится)
Что сделанно
Засунул их в апи канбана
Создал туда Оркестратора
И смотреть как все горит что они натворят если поставить им задачку наспавниться и решить что-то
Почти VibeKanban
https://github.com/vakovalskii/LocalTaskClaw
За что больше всего попотел так это за онбординг и простую установку из cli
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/vakovalskii/LocalTaskClaw/main/install.sh | bash
Соцсети доживают свой век
Всё чаще замечаю, что листать динамическую ленту на ютубе, в твиттере, инсте и тиктоке в последнее время становится невыносимо, cоцсети завалены низкокачественным нейроконтентом.
Заметная часть коротких видео это говорилка в стиле озвучивателя местности, треш на тему популярных киновселенных, песенки среднего качества, ожившие картинки и прочий ai slop разного пошиба.
Площадки, на которых доминируют текстовые сообщения, заполнены пресным и безэмоциональным текстовым нейрослопом, в котором авторы даже не стараются почистить текст, убрав из него клише, присущие нейросетям. Каждый второй пост это лонгриды, каждый первый пост раздутая вода на киселе. Да даже мемчиков новых почти не появляется, а то, что попадается на глаза, лишь переосмысление древних скрижалей.
Соцсети, в которых доминируют картинки, заполнены людьми с "идеальными" фигурами, "идеальными" снимками идеальных "отпусков", сгенерированных зверей, детей и так далее.
Это я к тому веду, что настоящего как будто ничего не осталось. Отсюда возникает вопрос, а нужны ли социальные сети в эпоху ai slop в принципе? Какой от них прок, если пока значительная часть, а скоро и вовсе почти вся, контента будет сгенерирована модельками? Для кого публикуется весь этот контент, для других нейросетей, а как же реклама? Заметен ли уже негативный экономический эффект от засилья нейрослопа?
Подводя итог, хочу сказать, что мне кажется, что соцсети в привычном нам виде уже почти изжили себя, если так дальше пойдёт дело, то скоро их ждёт закат, и мне очень любопытно, что будет дальше.
Рубрика LLM Ops
Как и обещал в чатике выгружаю тесты qwen3.5-35b-a3b на своих 4090(48gb x2)
К станку
Как обычно взял FP16 и image: vllm/vllm-openai:nightly
"--tensor-parallel-size", "2",
"--enable-expert-parallel",
"--data-parallel-size", "1",
"--distributed-executor-backend", "mp",
"--gpu-memory-utilization", "0.97",
qwen3.5-35b-a3b | (Worker pid=132) (Worker_TP0_EP0 pid=132) INFO 03-02 11:16:40 [gpu_worker.py:423] Available KV cache memory: 11.59 GiB
qwen3.5-35b-a3b | (EngineCore_DP0 pid=93) INFO 03-02 11:16:40 [kv_cache_utils.py:1314] GPU KV cache size: 303,072 tokens
qwen3.5-35b-a3b | (EngineCore_DP0 pid=93) INFO 03-02 11:16:40 [kv_cache_utils.py:1319] Maximum concurrency for 200,000 tokens per request: 5.96x
qwen3.5-35b-a3b | (APIServer pid=1) INFO 03-02 11:46:53 [loggers.py:259] Engine 000: Avg prompt throughput: 4376.5 tokens/s, Avg generation throughput: 68.0 tokens/s, Running: 1 reqs, Waiting: 0 reqs, GPU KV cache usage: 0.6%, Prefix cache hit rate: 0.0%, MM cache hit rate: 66.7%
4 День тестирую RustDesk
Флоу
Ноут запущен всегда и стоит дома
На телефон и ноут установлен RustDesk, так же настроен remote id(который стабилизирует скорость и качество отклика) это мой сервер развернутый в РУ облаке имеет сатик IP
В целом очень доволен такой связкой, (подписка не 200 макс) по этому ремоут потестить не могу
Из бонусов, голосовой ввод от клавиатуры IPhone
Завязал на этот ноут разработку одного сервиса (24/7 могу вкинуть идею и четко управлять сессией Claude Code, честно поражен насколько проработан интерфейс для мобилы)
Скажу я вам очень удобно и только так я выгребаю фулл лимиты!
кароч, ща вкину противоречивый тейк, с которым я и сам не на 100% согласен, но все же, довольно сильно в него верю
тейки уровня "ИИ-агенты пишут код не так, как я хочу", это дроч в духе "мой код на JavaScript компилируется не в тот ассемблер, который мне привычен".
разница только в том, что вы тот машинный код, в который компилится JS даже не видите, а если бы и видели - многие ли сегодня умеют читать-писать на fasm/masm?
а когда вы просите ИИ писать на _вашем_ языке, а он вдруг взял, и написал не так, как вы любите - начинаются истерики.
гайз, момент "мы пытаемся научить ИИ писать, как человек" был пропущен ещё в начале-середине 2025. в ту секунду, когда ИИ научился писать работающие приложения, и нормально чинить архитектуру и техдолг, задача "научить ИИ писать как человек" испарилась, она больше никому не нужна, её никто не решает.
сейчас актуальна задача "научиться встраивать и поддерживать тот код, который пишет ИИ" - как правильно его тестить (при помощи ИИ), как проектировать и следить за архитектурой (при помощи ИИ), как вычищать техдолг (при помощи ИИ) и так далее.
останьте от кода. он больше не ваш. вы вообще не должны его видеть.
ИИ написал большущий файл на 3000 строк? дурашка, это он для тебя мельчит, ему и 100000 было бы норм, для него вся кодовая база - одно большое полотно текста.
ИИ использует не твой любимый архитектурный паттерн? вместо ООП пишет функционально? вместо instance refs передаёт колбеки? господи, тебе не насрать?
"наша бизнес-логика такая сложная, ИИ её не поймёт" = в течение 3 лет вас выебут компании, кто смог адаптироваться под ИИ и развивал продукт в 10-20-50 раз быстрее.
"ИИ делает баги" = ну и что? разрабы тоже их делают, хоть и значительно меньше (да, даже в очень хорошем ИИ-пайплайне с ИИ-тестами, ИИ все равно делает багов заметно больше чем человек). перестройте QA, научитесь в graceful rollouts, чтобы быстро детектить баги, выстройте авто-ревью, раздробите продукт и так далее: это ваша задача придумать, как использовать ИИ эффективно.
вайбы уровня "зачем нужны самолёты, поезд приезжает на вокзал прям в центре города, а из аэропорта ещё надо потом в город ехать, ну и что, что 5 дней в пути, зато надежнее" в 2025 вызывали реакцию "кек, дед с Хабра", а в 2026 по большей части раздражают.
ещё раз: забудьте про "внедрять нам ИИ или нет". сейчас уже момент "что мне поменять в себе, компании, процессах, людях, продукте, чтобы внедрить ИИ".
Собрал свой мини чемоданчик и еду на Snow BASE от South HUB буду слушать общаться и катать! 😅 (взял с собой picoclaw) буду мучать на склоне =)
Не уверен что попаду на все события из списка, но ожидаю мощнейший нетворкинг!
Так что увидимся, все кто там будет!
Забудь про MCP и tools — конвертируй 100 000 API методов в один CLI инструмент на лету
Все сейчас пишут MCP-серверы и tools для агентов
На каждый API endpoint — отдельный tool с описанием, параметрами, схемой
10 методов? Ок
100? Уже больно
845 (GitHub API)? Удачи (да да можно делать поиск и тулов и MCP) но какой же это зоопарк и как его поддерживать?
Но так же мы поняли новый тренд это cli обертки
От сюда мы с @evilfreelancer пошли другим путём: берём любой OpenAPI spec (JSON/YAML) и конвертируем его в CLI команды на лету Без кодогенерации.
Без компиляции
Один бинарник — любое API
Что это даёт:
→ ocli search --query "create pull request" --limit 5 — BM25-поиск по 845 эндпоинтам за 7мс
→ ocli search --regex "repos.*pulls" — regex по путям, именам, описаниям
→ Несколько профилей одного API с разными наборами эндпоинтов (include/exclude)
→ Несколько API серверов в одном инструменте
Почему CLI, а не MCP tools для агентов?
100 MCP tools → ~50 000 токенов на описания в контексте
100 CLI команд → 1 tool "execute_command" + поиск нужной команды
Объективно я счита что агентов больше таскают команды вызвать, нежели разбираться с тонне контекста tools
Агент вызывает ocli search, находит нужную команду, выполняет её
Один tool_exec вместо тысяч
Контекстное окно свободно для работы, а не для описаний инструментов.
Сделал быстрый тест на реальных API:
- GitHub API — 845 endpoints, 11MB spec, JSON
- Box API — 258 endpoints, YAML
BM25 поиск — порт из Go (picoclaw) на TypeScript с Robertson IDF smoothing.npm install -g git+https://github.com/EvilFreelancer/openapi-to-cli.git#feat/command-searchocli profile add githubocli search --query "upload file" --limit 5
GitHub: https://github.com/EvilFreelancer/openapi-to-cli
Shut up and take my money
Знакомьтесь
Это Helix 2 от Figure
↗️ Мы захватили этот канал
Раньше канал назывался red_mad_dev.
Теперь это _rnd — публичный блог практики R&D red_mad_robot.
Это рабочая площадка для инженеров и ресёрчеров. Здесь будут наши мысли, эксперименты, короткие и длинные технические разборы, ссылки на научные статьи и git-репозитории.
Про что будем писать:
• какие гипотезы тестируем и какие результаты получаем
• какие архитектурные решения принимаем и почему
• где ошибаемся и что это меняет
• как исследования превращаются в прикладной AI
• что происходит в индустрии и что об этом думаем
Если вам интересны reasoning-архитектуры, RAG-системы, агентные пайплайны, LLM-инфраструктура и реальный продакшн AI — вы в правильном месте.
Поехали ⚡️
Вышел наш первый комьюнити-стрим!
Полтора часа отвечали на вопросы подписчиков про агентов и другие аспекты из мира AI.
Например в тизере - лишь часть ответа на вопрос про работу OpenClaw на разных моделях.
📹 https://youtu.be/jL6lXttUCPM
Для вас отгружали базу Алексей Остриков и Валера Ковальский, а также огромное спасибо Гене Евстратову и Сергею Шиме за помощь с вопросами. У Сергея кстати классный канал @aimastersme, все подпишитесь.
Смотреть обязательно целиком и не торопясь, получилось просто потрясно.
00:00 — Приветствие!
02:52 — Корпоративный RAG: избыточен или нет? Как понять по объёму данных, стоит ли поднимать RAG или можно обойтись более простыми решениями?
06:56 — OpenClaw — можно ли запустить на локальных моделях и стоит ли покупать для него Mac Studio за 300к? (Мам, это для учёбы!)
14:42 — Будем ли мы продолжать использовать разные фреймворки для агентов или возьмём Claude Code за основу и будем расширять его скиллами и своим контекстом?
21:21 — Как подбирать агентские фреймворки под разные задачи? Корпоративный deep research, разработка кода — и как выбирать инструменты в целом.
25:08 — Попробовал OpenClaw — не зашло из-за сложности, решил написать своего ассистента на Codex CLI. Чему уделить внимание в первую очередь, чтобы он был стабильным?
31:49 — Как выстроить пайплайн для агентов, чтобы они имели полный контекст и могли разобраться в задаче? Есть ли какая-то статья, которую можно дать агенту как основу?
38:33 — OSS-модели на 120B, которые влезут в DGX Spark, или другие локальные модели — есть ли у них перспективы? И отдельно: проблема потребления токенов в OpenClaw — какие есть варианты подписки?
47:06 — Фитнес-домен, классификация видео. Нужно классифицировать около 1000 видео. Как решить вопрос кеширования, чтобы снизить стоимость классификации?
54:47 — Какие задачи из мира LLM можно решать локально на MacBook'ах, помимо транскрибации и шумоподавления? Особенно в преддверии выхода следующих поколений чипов.
01:00:38 — Память: RAG даёт слишком много шума. Что сейчас считается SOTA в части памяти для агентов? И бонус-вопрос: если оставить только одну подписку — какую выбрать?
01:06:57 — Насколько мы готовы передавать разработку кодовым агентам? Должны ли люди контролировать каждую строку кода — особенно с учётом кейса, когда вайбкодинг привёл к убыткам в сотни миллионов рублей?
01:13:46 — GUI-инструменты для агентов: как дать агенту доступ к браузеру и какие решения сейчас работают лучше всего?
01:16:08 — Межагентское взаимодействие: как агенты могут «видеть» друг друга и обмениваться данными? Стоит ли писать собственный протокол или достаточно готовых решений?
01:18:33 — Вопрос про ERC3 и агента с эволюцией — это был готовый фреймворк или самописное решение? Не пробовали использовать https://dspy.ai/?
01:20:38 — С чего начать путь в AI: с собственного железа или облака? Какие практические кейсы подойдут для дома или небольшого офиса?
01:22:56 — Всё выходит сначала для маков — доколе?! Linux всегда был «землёй обетованной» для разработчиков — что изменилось?
01:25:05 — Computer-use на практике: агент работает с сайтом по заданным сценариям, но каждый раз начинает с нуля. Как сохранять контекст и улучшать качество сценариев?
01:28:23 — Как не переизобретать колесо при создании скиллов? Миллион разработчиков уже написали базовые инструменты — как этим пользоваться?
Ребят, огромное спасибо всем, кто пришел и увидимся в новых сериях ☕
P.S: максимальный репост приветствуется 🚀
Как и говорил на стриме самая важная часть что бы у агента были логи, дописал для PicoClaw трейсы ReAct лупа в Langfuse кстати все с телефона навайбил через RustDesk
Теперь легко можно будет задавать вопросы по агентному циклу и не гадать что да как, тоже не видел что бы хоть один блогер настроил логи и трейсинг для своего openclaw
В Китае хайп OpenClaw только растёт:
Район Шэньчжэня, Лунган - принял черновик политики, где написано:
субсидируем развёртывание OpenClaw и поддерживаем «АИ-компании из одного человека»
В черновике:
• бесплатные для использования места где OpenClaw предустановлен (типа технопарков)
• 50% субсидии на сервисы, 30% на железо
• 3 месяца бесплатного компьюта для новых проектов
• до ¥10M поддержки для стартапов
Твиттерские быстро превратили новость в «Шэньчжэнь даёт всем OpenClaw бесплатно!!1» - но пока это черновик, один район и нужно пройти отбор (источник)
Но вдумайтесь, китайские власти начали субсидировать агентский слой АИ - не чипы и модели, а конкретно то, что запускает агентов, полный цикл покрыть хотят
2026 будет диким во всех смыслах мне кажется
Начинаем звонок через 30 минут.
Кот обиделся после вчерашних комментов в чате и он грустит.
Поэтому мы организовали коту сбор на бусте где все деньги пойдут на поднятие ему настроения: https://boosty.to/aostrikov/donate
Пока тестируем связь и через полчаса начинаем.
Zoom: https://us06web.zoom.us/j/88296637775?pwd=Ec6oUzww9BKVklEaAL52AujqNJlOVq.1
8 марта с любовью в Lovable, ребята сделали очень щедрый подкат в честь праздника
Сегодня полностью фри
А кредиты надо будет активировать и в течение 24 часов сжечь на проекты
100 кредитов на апи Антропик
250 кредитов на Страйп
Достаточно войти в акк
Прекрасную, независимую и сильную половину мира с праздником!
За новость спасибо подписчику @Pritkij
4 Mac Studio 512 gb RAM каждый
2TB памяти и возможность поднять Kimi K2.5?
В захлеб поглядел этот видос от NetworkChuck видос не новый но все же https://youtu.be/bFgTxr5yst0?si=MGyFe0Qak6-c0Yz3
Кстати соединили их через exo вот это я понимаю local openclaw
Ваши ставки сколько стоит?)
22 t/s кстати выдает
Kanban для управления кодовыми агентами
Самое интересное что только вчера обсуждали что openclaw не хватает канбан доски для командной работой над кодовыми агентами, и вот подход акторов на элексире
Гоу разбирать на части ребят!
OpenAI открыла "ДЕМКУ" оркестратор Symphony — платформу для построения сложных AI‑воркфлоу
Почему демка? Да потому что интеграция в Linear да и только, зато отличный пример как надо привлекать пользователей тратить токены подписки Codex CLI? =)
https://github.com/openai/symphony
🤣🤣🤣
кому нужны все ваши superpowers и beads, когда есть такое
https://github.com/i1kazantsev/claude-code-spinner
Вчера выбил 100% на weekly limits на двух подписках claude code
На секунду почувствовал что задачки сейчас встанут, но быстро переключился на codex cli(боже какие же модели gpt слабые, или слишком самостоятельные для меня)
Благо лимит на одной откатился сегодня с утра и тряска прекратилась