FastNews | Никита Пастухов

Как я выбил свою фамилию в международный авард Короткая история про то, что требовать свое - это рабочий навык. В 2023 году FastStream попал в список 100 Best OSS Projects 2023 от BenchCouncil. Это до сих пор мое самое крутое внешнее признание проекта - реальный международный авард, а не просто звездочки на гитхабе. Теперь могу понтоваться этой бумажкой😎 Но изначально на ней были отмечены 2 человека: CEO и CTO airt (компания, в которой проект тогда жил), а меня не было. Это при том, что код писал я, документацию писал я, маркетинг тащил я, релизы делал я. Компания была просто владельцем проекта. Я пошел к CTO с вопросом: "а где моя фамилия?" Ответ был классический: "ну, видимо, BenchCouncil так оформил, я не знаю"🤷‍♂️ Дальше можно было пойти двумя путями: • расстроиться, написать в твиттер пассивно-агрессивный тред в стиле "ну вот так у нас" и забыть • потребовать у компании написать в комитет и добавить мою фамилию Я выбрал второй. На следующий день моя фамилия там появилась - просто потому что я попросил. Чему меня этот случай научил: • Признание не приходит само. Награды, статусы и упоминания по дефолту раздаются тем, кто формально сверху. Если хотите, чтобы ваш вклад увидели - о нем надо сказать самому. Вслух. • За спрос не бьют. В худшем случае скажут "нет" - и вы остаетесь в той же точке. В лучшем - ваша фамилия появляется в международном аварде. • Молчание стоит дороже всего. Через 5 лет никто не вспомнит, кто "делал большую часть проекта". Запомнят только то, что зафиксировано - на сайте премии, в README, в шапке статьи. К слову, это правило одинаково работает с зарплатой, авторством статей, упоминанием в чужих докладах и кредитом за фичу в релиз-ноутах. Спрашивать неловко 5 минут - а молчать обидно годами. Расскажите в комментах: что вы выбили, просто попросив, - и за что обидно, что промолчали и отсиделись? #opensource #карьера

Периодически я закидываю в канал новые skills для агентов - для дизайна, SDD, свои собственные. Большую часть из них я пробую сам, но результаты этого тестирования обсуждаем в основном в чатике. Исправляю это недоразумение - поделюсь личным сетапом скиллов, которым пользуюсь каждый день: grill-with-docs - 10/10, мой топ ​ Заставляет агента мучать тебя вопросами, пока не выудит все нюансы задачи, - и только потом оформляет решение в ADR и идет кодить. Еще он ведет CONTEXT.md - глоссарий проекта. Через пару сеансов вы с агентом говорите на одном языке и понимаете друг друга с полуслова. Юзаю буквально на всех проектах. Если ставить ровно один скилл - ставьте этот. superpowers - рабочая лошадка, но с оговоркой ​ PLAN-мод, TDD, наводящие вопросы перед задачей - все, как я люблю. 250к+ звезд на гите не на пустом месте, могу рекомендовать. Одно бесит: по дефолту он коммитит в репозиторий все планы и ресерчи, что нагенерил. А план - промежуточный артефакт, ему место в мусорке после мержа, не в гит-истории (целый пост про это). И реализацию с сабагентами я тоже частенько выключаю - пусть лучше один агент шуршит. Но в целом, скилл - огонь codegraph - это не скилл, а MCP, но его я тоже могу рекомендовать ​ Строит граф всего кода проекта на основе AST через tree-sitter - символы, вызовы, зависимости. Агент вместо слепого grep спрашивает точечно: кто вызывает эту функцию, что сломается, если поменять вот это, покажи сигнатуру - и получает структурный ответ за миллисекунды, не сжигая контекст на чтение половины репозитория. Штука рабочая, мне нравится. Хотя сейчас хочу попробовать еще Graphify rtk - использую, но по мелочи ​ Якобы он экономит токены на CLI вызовах: прогоняет команду через себя и отдает агенту сжатый вывод вместо простыней. У меня прижился узко - git-команды, всякие ls / wc и прочая мелочевка, где вывод жирный, а нужного в нем три строки. На вызовах тестов (он все время норовит завернуть pytest в себя) надо отключать, там он только вредит. Не рево

За AI-тулингом невозможно следить руками, поэтому поднял себе радар: агент раз в день прочесывает GitHub Trending, Reddit, X и HN в поисках нового тулинга для кодинг-агентов - скиллы, MCP-серверы, CLI. Если это что-то стоящее - кидаю в канал. Но стоящего в последнее время много, поэтому предлагаю новый формат: • по воскресеньям закидываю в канал дайджест за неделю • если что-то стоящее появляется день в день - я кидаю это в чат На этой неделе: Топ недели - hallmark. Анти-AI-slop скилл для дизайна: ставишь в Claude Code / Cursor - агент перестает лепить фиолетовые градиенты. Неделю назад у репы было 4.6k звезд, к субботе - 12.4k🤯, на пике +3.4k за день. Та же ниша, что у taste-skill, который я гонял на своем сайте - положил в бэклог сравнить. Тренд недели - "скилл-библиотека под роль". Matt Pocock выложил свою рабочую .claude-директорию как skills for real engineers (+2k звезд в день на пике) - я сам ей активно пользуюсь. Следом - маркетинг, дизайн-инженерия, и даже Google подтянул android/skills. Скиллы больше не шерят поштучно - выкладывают целые сетапы под профессию. Боль недели - память. Шесть инструментов за семь дней об одном и том же: "агент забывает все между сессиями". Ditto майнит твои локальные логи Claude Code в профиль "как ты работаешь" и подгружает его перед каждой задачей. elim-mcp хранит негативное знание - что агент уже пробовал и отбросил, чтобы не ходить по кругу. Плюс Engram, Selvedge, Ravel и Perseus Vault. Когда шесть человек независимо пилят одно и то же🤷‍♂️ Вторая боль - страховка от агента с руками. dcg блокирует деструктивные git/shell-команды до исполнения, Confessor показывает, какие приватные файлы агент успел прочитать за сессию, Ripple - CI-gate на границы правки: просил тронуть одну функцию - отрефакторил три файла, лови. Тоже кластер: пять штук за неделю. Просто находки: • wigolo - локальный веб-поисковик для агента: поиск, fetch, crawl без API-ключей и без оплаты за запрос; • Mindwalk - реплей сессии агента на 3D-карте кодово

Я сейчас в отпуске и для души делаю проект с полным вайбкодингом по 10 часов в день (развлечения разрабов🥲) - даже в код не заглядываю. И наконец-то понял, почему все вайбкодеры подсаживаются на этот КАЙФ😁 Сидишь, 30-40 минут дизайнишь фичу, а потом даешь отмашку агенту - и он 2 часа пыхтит не переставая. Сам себя ревьюит, правит, бьет себя по рукам за нарушение стайлгайда. Тебе остается только подойти, когда все готово и сделать еще пару сессий на правку мелких багфиксов / доделок, если где промахнулись по вижену. В общем, из 4 часов времени ты активно что-то делаешь час от силы. Т.е. мои 10 часов - это 2 часа реального времени, когда я сижу около ноута. Остальное время - твое. Я вот, например, сейчас за городом - поэтому пока клод пишет код, я таскаю кирпичи, замешиваю цемент и тд (тут нас еще не заменили🫡) Кто-то залипает в тикток / инсту, кто-то читает книги, кто-то занимается спортом. В общем - это реальная возможность жить свою лучшую жизнь и шипить фичи одновременно. Осталось только научиться закрывать глаза на качество кода🌚 Мой вердикт - каждому надо попробовать сделать такой проект для души. А еще лучше - найти работодателя, который берет риски вайбкодинга на себя, а вам остается только абьюзить подписку клода🌚 И да, весь пайплайн моей работы щас построен на скиллах от Matt'а, про которые я уже рассказывал. Как это работает полностью распишу отдельным постом на следующей неделе, а пока - я в отпуске😎 #AI

Всю прошлую неделю я был в отпуске, поэтому не смог выпустить воскресный дайджест в воскресенье. Ловите его в понедельник. Топ недели - OmniRoute. Один эндпоинт, за которым 39 пулов провайдеров и 460+ моделей: агрегирует все документированные бесплатные тарифы в общий живой счетчик (обещают ~1.4 млрд бесплатных токенов в месяц) и сам перекидывает тебя на следующую квоту, когда уперся в лимит. Прикручивается к Claude Code / Cursor / Codex как прокси. +10.9k звезд за неделю. Что смущает: свои промпты ты отдаешь непонятно кому. Мне хватает подписки Claude, но если очень хочется бесплатных токенов - пожалуйста. Или можно попробовать личный Claw / Hermes прикрутить. Тренд недели - скилл, который не пишут руками. Прошлая неделя была про "возьми чужую библиотеку скиллов под свою роль", эта - про "сделай свой": • book-to-skill - скармливаешь PDF технической книги или папку с доками, на выходе готовый скилл для Claude Code / Copilot CLI. У меня в репе лежат конспекты Дорофеева и "Атомных привычек" - первый кандидат на прогон; • SkillOpt от Microsoft - "тренируй скилл как нейросеть": эпохи, batch size, learning rate, валидационные гейты, на выходе деплоимый best_skill.md. Веса никто не трогает - оптимизируется сам текст скилла по траекториям прогонов, с пейпером на arXiv. Оговорка: нужны прогоны и валидационная выборка, это не "поставил вечером и потыкал". По заявкам. Александр в прошлый раз спрашивал, есть ли скиллы для тимлидов - вот, пожалуйста: gstack Гарри Тана (President & CEO YC). 23 инструмента, разложенных по ролям: CEO, Designer, Eng Manager, Release Manager, QA, Doc Engineer. Кластер недели - оркестраторы агентов. orca (+7.4k звезд за неделю) - десктопная среда, где гоняешь параллельных агентов на своих подписках и переключаешь модели на лету; Traycer - то же самое, но с общей памятью между агентами разных провайдеров; jcode (+2.9k) - еще один CLI-харнесс под мульти-сессионные воркфлоу. Один агент больше никого не устраивает, все пилят окно, из которого видно

Поздравляю, вы уже пользуетесь SDD Если вы хоть раз гоняли агента через plan-mode - вы уже в SDD-клубе, просто об этом не знали. Я обещал вам рассказать про свой опыт с сетапом скиллов Мэтта, но без разговора об SDD ничего не получится Так что заходить буду издалека, с боли. Модели с заявленным контекстом в 1_000_000 начинают тупить уже на 100_000. А на 200_000 - тупить безбожно. Виновата Lost in the middle: модель хорошо помнит начало диалога и последние тысяч двадцать токенов, а середину склонна забывать. А в этой середине у нас лежит все ценное: • результаты грепов по проекту • стайлгайд • принятые по ходу дизайн-решения • те самые особенности, ради которых агент полчаса лазил по коду Поэтому если вы скажете модели "давай сделаем фичу X" - агент сделает не то. Вы правите - он переделывает. Вы правите еще раз - а он уже забыл, как было на первой итерации, и на очередном витке приносит вариант, который вы отбросили два часа назад. Ну или творит какую-то иную дичь. На этом месте вы говорите "AI говно" и гордо идете писать код руками😅 Лечение первого уровня - plan-mode Сначала вы с агентом брейнштормите: формулируете видение фичи, строите архитектуру, агент вычитывает все, что ему нужно знать про код. И только потом он идет кодить. Только план-то лежит все в той же СЕРЕДИНЕ КОНТЕКСТА - и забывается ровно так же, если реализация затянулась. Значит, план надо вынести из диалога в файл и сделать PLAN.md исходным промптом для следующей сессии. Итого на одну фичу у вас уже две сессии: идея → PLAN.md, PLAN.md → реализация. Поздравляю, вы изобрели SDD в самом простом его виде🌚 Потому что PLAN.md - это тоже спецификация. Спека конкретной сессии, и живет она соответственно: до мержа и в мусорку (целый пост про это). Дальше идем от жадности Если контекст, который агент тратит на "понять, что и как тут делать", такой дорогой - надо помочь ему разобраться за минимум токенов. меньше токенов на понимание -> больше остается на реализацию -> качественнее результат А

Мой полный сетап скиллов для разработки Две недели назад переехал на сетап скиллов от Matt Pocock, докрутил пилот - показываю весь конвейер: от "хочу фичу X" до открытого PR. Идея под ним ровно та, что разбирал во вторник: агент должен получать контекст порциями, а не тонуть в одной бесконечной сессии. Каждый этап - своя сессия, в которую влезает меньше 100-200к. Ставится все это одной командой: npx skills@latest add mattpocock/skills, дальше /setup-matt-pocock-skills один раз на репозиторий. Конвейер 1. /grill-with-docs хочу фичу X - агент люто досит вас уточняющими вопросами: дизайн фичи, архитектура кода, технические нюансы. Детали реализации, которые у вас уже в голове, на входе лучше не выкладывать: может, агент придет к тому же сам, может - к варианту получше, а может, вы сами передумаете по дороге. Направить его вы всегда успеете. На выходе - "Shared Understanding", зафиксированный в CONTEXT.md и ADR (про сам скилл писал тут). Если на этом вы сожгли меньше 50к контекста и понимаете, что реализация быстрая - просто жмите /implement this в той же сессии. Все, что ниже - для задач побольше. 2. /to-spec - в той же сессии агент пишет спецификацию фичи: продукт, дизайн кода и так далее. Я ее не читаю, мне хватает "Shared Understanding". Держу в git-ignored .scratch, потому что живет она до реализации. 3. /to-tickets write the plan down as tickets and a general PLAN.md with refs to them - агент нарезает спеку на тикеты и собирает PLAN.md со ссылками на них: ├─ SPEC.md ├─ PLAN.md └─ tickets/ ├─ ticket-1.md ├─ ticket-2.md └─ ... Тут сессию можно смело /clear - она свое отработала. 4. /implement - цикл "реализация → ревью сабагентом → правки", пока тикет не закроется. Дальше развилка. Если агент уместит всю задачу в 200к - /implement all tickets @.scratch/PLAN.md и ждете 30-60-120 минут. Если чувствуете, что не влезет - делайте по тикету на сессию: /implement the next ticket from @.scratch/PLAN.md, then /triage it. Агент сам реализует, отревьюит се

Очередной воскресный дайджест агентского тулинга. Напоминаю, что все срочное падает в чат и там же обсуждаем свой опыт использования. Топ недели - reverse-skill. Не скилл и не библиотека скиллов, а роутер: по задаче сам решает, какой скилл подтянуть, бутстрапит нужный тулчейн на лету и дописывает собственную базу знаний. Тема узкая - реверс и авторизованный пентест, - но интересен он скорее как сигнал: скиллов стало настолько много, что уже невозможно их все перебрать руками. +1.3k звезд за сутки, 12.1k всего, #1 мувер трендинга на 02.08. Поэтому - Тренд недели - как управлять сотнями скиллов. • OpenSpace от HKUDS (те же, кто сделал LightRAG) - The Skill Management Layer for AI Agents: общий список скиллов, который можно шарить между агентами; • ECC - пакет способностей поверх Claude Code / Codex / Cursor / OpenCode. Это какой-то монстр с 70 сабагентами, 300 скиллами, 100 командами и бог знает чем еще. Для любителей поставить один пакет и не париться. ⚠️ 236k звезд на репе, созданной в январе - выглядит подозрительно. • cangjie-skill - скармливаешь книгу, длинное видео или подкаст - получаешь из них устанавливаемый скилл. Скилл для любителей Clean Architecture🌚 Боль недели - ревью агентского слопа. Три инструмента за неделю об одном и том же: • open-code-review от alibaba - гибрид: детерминированные пайплайны плюс LLM-агент, комменты на уровне строки, встроенный ruleset (NPE, thread-safety, XSS, SQL-инъекции); • strix - автономный агент-пентестер: натравливаешь на свое приложение, он ищет дыры и их латает. 46.5k звезд; • tuicr - терминальный код-ревьюер с vim-биндингами: непрерывный дифф, комменты на строку/ханк, трекинг просмотренного между сессиями, ревьюит незакоммиченное. Формально вообще не агентский тул - но сценарий у него ровно агентский: быстро вычитать то, что тебе нагенерил Claude, до коммита и не уходя в браузер. Писать код мы агента научили, и теперь вся индустрия пилит, кто за ним будет проверять. Скорость генерации уперлась в скорость ревью - и

Пари я проиграл - ваншота не было https://www.youtube.com/watch?v=laJQcNAqxc0 Вчера 4 часа вайбкодили с Никитой Соболевым security-компоненты в django-modern-rest: его фреймворк, его стайлгайды, его ревью. Напомню, что Никита - хейтер AI, и анонсил он это как спор: мол, Пастухов заваншотит всю миграцию dj-rest-auth клодом раньше, чем он успеет выпить бутылку пива. Не заваншотил, но кое-что реально успели сделать: • 2 issue с нормальным обоснованием и тестированием гипотез - #1195 и #1197 • пойман флакающий тест, найдена его первопричина и сделан довольно большой PR (смержили) - полностью через Claude Code • продумана архитектура целевой фичи и открыт PR1 (его стоит закрыть и подумать еще) из двух запланированных Теперь немного контекста. Я: • не погружен в проект - не читал ни документацию, ни код, ни даже README • не писал на Django и DRF лет 5 • не знаком ни с django-ninja, ни с dj-rest-auth, ни с django-allauth Правда, Никитины линтеры чуть не свели Claude с ума - он тратил по 200к токенов на каждый тикет... А правки по дизайну фичи чуть не свели с ума меня. Вайбкод победил - но не в тех масштабах, которые хайпят в твиттере. Это не "ваншотинг приложения одним промптом", про который вам рассказывают в тредах. Это человек с улицы, который за вечер внес осмысленный вклад в чужой зрелый OpenSource. Для меня - великолепный результат. Для твиттера - провал, там за это время уже стартап продают. Вайбкодить можно. Если с головой и осторожно. Посмотрите запись стрима - там как раз видно, как это делается: где я тормозил агента руками, а где он справлялся сам. И накидайте комментов под видео, ютубу это нравится. Никите - спасибо, что пустил меня с клодом в свой проект и все это ревьюил. А сюда накидайте комментов - как вам стрим и нужно ли делать такие еще? #AI #opensource

Я не понимаю - это я тупой или модели? Я уже говорил, что считаю модели достаточно умными, чтобы стать повседневным инструментом программиста. Более того, я считаю, что слишком умные модели не нужны. Opus-4.8 мне нравился больше Fable и Opus-5, а все модели я использую на medium effort (по дефолту стоит high)! Но как же я, сука, ошибался... Волею судьбы мне довелось опробовать на DeepSeek-v4-flash тот пайплайн, что я показывал на днях - и оно вообще не работает. Точнее как: сам тулсет работает отлично, но к модели нужен совершенно особенный подход. Пара смешных сценариев, что я нашел: Ситуация 1: • В research-сессии мы нормально отдебажили проблему и я попросил сделать /handoff по находкам, чтобы реализовать фикс в другой сессии • В следующей сессии я пишу /grill-with-docs мы нашли проблему @HANDOFF.md - нужно ее пофиксить • Что я вижу в ризонинге модели? - "В описании скилла grilling написано, что он для планирования. А пользователь попросил пофиксить проблему - поэтому скилл не нужен, пойду решать проблему" Ситуация 2: • Реализацию я откатил, поменял промпт, прошел гриллинг-сессию, сделал SPEC.md, нарезал на тикеты • Спека получилась небольшой, поэтому решил делать в одной сессии - попросил модель /implement PLAN.md ticket by ticket • Claude в этой ситуации пошел бы читать тикеты по одному: сделал первый тикет, сделал ревью, фикс - потом приступил бы к след тикету • Deepseek же видит в плане ссылки на 5 файлов-тикетов и читает их все разом. Реализовать их он пытается так же разом Самое смешное: 5ый тикет был "написать тесты", но т.к. в /implement зашит TDD, то модель решила не писать тесты к каждому тикету по отдельности, а сначала написать все тесты разом (тикет 5), а только потом реализовывать логику. Ситуация 3: • После реализации я пошел делать код-ревью в новой сессии со словами /code-review я только что реализовал PLAN.md - сделай ревью • И эта сволочь пошла ревьюить сам MD файл, а не код, который реализует описание • Я попросил нет, сделай ревью р

Matt Pocock буквально 3 часа назад выпустил обновление своих скиллов САМОЕ ВАЖНОЕ: всеми любимый /grilling (я использую его всегда и везде, именно им мы работали на стриме) превратился в /batch-grilling по дефолту Теперь вопросы будут задаваться не по одному, а сразу раундами. Якобы так сессию intent discovery можно пройти гораздо быстрее. Matt оптимизировал этот скилл на своих пректах уже месяца 2, так что хочется верить, что баланс найден https://github.com/mattpocock/skills В общем, я пошел обновляться и тестировать - как раз в новый проект вкатываюсь. Результаты тестирования скорее всего закину в чат И релиз-ноуты от самого Matt'а Updated Skills: - /grilling now asks you questions in rounds, not one-by-one - /prototype now uses HTML instead of a TUI for building logic prototypes - easier to share and far richer - /writing-for-agents renamed from /writing-great-skills, use it for ANYTHING your agents read (AGENTS.md, system prompts, docs) New Skills: - /wizard: tired of provisioning infra? Get your agent to build you a TUI to walk you through it - /to-questionnaire: hit a grilling question you can't answer? Turn the session into a doc you can walk through on a call with a colleague - /wait-what: no idea what the model said? Refocus it in your domain language and simplify with ASD-STE100

Воскресный радар агентского тулинга. Свои находки закидывайте в чат, там же обсуждаем свой опыт использования. Топ недели - обмен сообщениями между сессиями в Claude Code. Сессии теперь пишут друг другу сами: одна нашла ломающее изменение - предупредила ту, что строит поверх. Это всего два тула, ListAgents и SendMessage, плюс команда /peers. Передается только текст: ни истории, ни файлов ⚠️с 14 августа входящие включаются в auto по умолчанию - если не хочешь, чтобы в твою сессию стучались чужие, crossSessionInbound выставляется руками (accept / hold / refuse). Что смущает: это оркестрация без оркестратора, агенты договариваются между собой, а отвечать за результат все равно тебе. Пока не экспериментировал, но точно буду - я и так довольно часто передаю инфу между сессиями через /handoff-документы. Наверняка, у Matt'а скилл под это уже в разработке Тренд недели - куча тулов по управлению контекстом. Три инструмента за неделю жмут токены, и каждый в своем месте: • headroom - жмет выхлоп тулов, логи и RAG-чанки до того, как их увидит модель: 60-95% на JSON, около 20% на обычном кодинг-агенте; • Sift - режет определения тулов: показывает агенту два тула вместо сотен. Лечит overtooling: пятнадцать MCP-серверов вываливают 150+ схем еще до того, как модель прочла задачу; • LeanCTX - собирает все сразу: кешированный ре-рид файла за ~13 токенов вместо ~2000, память между чатами и гард на то, что агент трогает. Боль недели - LOOP-инженерия. Пять инструментов за семь дней про одно и то же: • LoopX - контрол-плейн для долгой задачи: держит вне агента цель, гейты, todo и доказательства, а агент делает по одному ограниченному ходу; • cezar - наоборот, много коротких одновременно: панель на localhost, задачи разъезжаются по изолированным worktree, можно смешивать движки по шагам одного воркфлоу - Claude Code на реализацию, Codex на ревью; • Multica - та же оркестрация, но с доской задач: агент получает issue, сам берет в работу и поднимает блокеры; • SwarmForge - Дядя Боб в

В TG сейчас засилие слоп-контента (типа моего), тяжело найти АВТОРОВ, кого не стыдно почитать Поэтому мы в Python-комьюнити собрали свою собственную подборку каналов: https://t.me/addlist/o2_hXmp5nSUyODNi Многих из подборки вы, наверняка, знаете) но если нет - рекомендую обратить внимание. 100% годноты, практически всех авторов знаю лично, никто в слопе не замечен👍 Вот такая вот круговая порука

Привет всем будущим отписчикам! За последние сутки на канале значительно прибавилось людей - и многие даже не знают, на кого подписались. Поэтому представлюсь: Никита. • автор и мейнтейнер фреймворка FastStream - сейчас он активно идет к 1.0.0 версии спустя 3 года разработки • мейнтейнер фреймворка для разработки AI агентов AG2 (бывший Microsoft/Autogen) - недавно вышли в 1.0.0 • разработчик AG2 Assistant - агента для ежедневных нужд • контрибутор CPython, FastAPI и еще большой пачки OpenSource проектов • последние полгода - лютый AI-амбассадор (этот пост написан с поддержкой AI) Что тут вообще происходит Все начиналось как канал про FastStream. Но получилось - про все, что мне интересно. Так я писал про продуктивность, книги, TDD. Последний год я работаю AI-инженером, поэтому сейчас канал превратился в ИИнженерию: агенты, Skills, harness'ы и то, как собрать из этого рабочий конвейер, а не демку для твиттера. Например, по воскресеньям веду #digest агентского тулинга: что вышло за неделю и что из этого я реально поставил себе. Но это не значит, что все так и останется🌚 Я тут не продаю "10x продуктивность" - только анти-FOMO. Показываю свой сетап, реальные замеры и факапы. Например, недавно проспорил Никите Соболеву, что заваншотю фичу Claude'ом быстрее, чем он выпьет бутылку пива. Не заваншотил😅 С чего начать Выборка того, как канал доехал от "мейнтейнер OpenSource" до "ушибленный на голову любитель ИИ" 1️⃣ Как заработать на OpenSource - разобрал бюджеты крупных OSS проектов. И признался, сколько мне за все время принес FastStream 2️⃣ Как отправить жопу мейнтейнера в космос - момент, когда LLM приехали ко мне в репозиторий 3️⃣ Вам не нужен OpenClaw - статья на Хабре, как написать собственного агента вместо того, чтобы настраивать чужого 4️⃣ Мой полный сетап скиллов для разработки - весь мой рабочий конвейер на текущий момент И самое главное У канала есть чат - и он живее самого канала. Там мы разбираем скиллы, спорим про агентов, кидаем всякие-разные находк

С вами очередной воскресный #digest агентского тулинга. Привет всем неотписавшимся! Радар принес mcptoon - CLI-MCP Proxy, который ходит на MCP сервера вместо агента. Обещают какую-то дикую оптимизацию контекста за счет автодискавери тулов и переформатирования ответов в TOON. И тут мне стало интересно, что за формат такой этот TOON, Token-Oriented Object Notation. Оказывается, ему почти год, 25k звезд, уже v4.1 версия, порты есть на Python, PHP, .NET, Kotlin и Elixir. Что это. Та же модель данных, что у JSON, только записанная экономно: вложенность на отступах как в YAML, а однородные массивы сворачиваются в таблицу - поля объявляются один раз в заголовке, дальше идут только строки. forecast[3]{day,temp,condition}: Mon,-2,snow Tue,1,cloudy Wed,3,sunny Сколько экономит. Против JSON с отступами - минус 33% на смешанных данных и минус 59% на плоских. Лучше всего там, где записи однотипные: конфиг фиче-флагов - минус 55%, контакты с вложенными адресами - минус 66%. Когда лучше остаться на JSON. Если данные неоднородные или глубоко вложенные. В их же замерах минифицированный JSON просто меньше: +5.6% на вложенных заказах, +19.9% на полуоднородных логах, и по смешанному треку целиком TOON ему проигрывает. То есть красивые "-60%" - это против JSON только в определенных кейсах. Когда лучше CSV. Если данные плоские и честно табличные - CSV меньше процентов на шесть. Эти шесть процентов TOON тратит на объявленную длину массива и список полей в заголовке: покупает не размер, а надежность. Т.е. TOON - это где-то между JSON и CSV по способу представления. Про точность. Бенчмарк взрослый - 244 вопроса, 6 форматов, 4 модели, 5856 прогонов. TOON дает 72.2% против 71.4% у JSON, но это в пределах погрешности, и продавать это как "модель лучше понимает" я бы не стал. Интереснее другой замер: на вопросах "а данные вообще целые?" TOON дает 100%, а JSON - 50%. Объявленная длина массива ловит обрезанный список, а в JSON обрезанный список выглядит совершенно валидным. Трен