🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-08-19
Sveiki, senbuviai ir naujokai – smagu matyti čia! 🙌
• Aptarta, kaip AI agentų atminties įrankiai saugo projektų kontekstą ir leidžia sklandžiai tęsti darbą tarp sesijų.
• Dalintasi patirtimi apie balso įvestį programavime ir diskutuota, kaip taupyti tokenus bei išnaudoti skirtingų modelių galimybes.
• Narstyti skirtingi žinių saugojimo būdai – struktūrizuota bazė prieš generuojamą wiki – ir jų pritaikymo galimybės darbe.
Ka nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu! ⚡
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
Sveiki, senbuviai ir naujokai – smagu matyti čia! 🙌
• Aptarta, kaip AI agentų atminties įrankiai saugo projektų kontekstą ir leidžia sklandžiai tęsti darbą tarp sesijų.
• Dalintasi patirtimi apie balso įvestį programavime ir diskutuota, kaip taupyti tokenus bei išnaudoti skirtingų modelių galimybes.
• Narstyti skirtingi žinių saugojimo būdai – struktūrizuota bazė prieš generuojamą wiki – ir jų pritaikymo galimybės darbe.
Ka nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu! ⚡
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
"Vibe coders in Vilnius go out" #2 rugpjūčio 28 d. 19 val
Final Results
38%
Žinoma taip!
54%
Negaliu ir šį kart
8%
Aš dar po akmeniu ir man iki AI, kaip iki mėnulio =)
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-08-20
Sveiki, senbuviai ir naujokai – smagu matyti čia! 🙌
• Aptarta, kaip galinga AI agentų atmintis ir rerankeriai kelia atsakymų tikslumą ir taupo brangius tokenus.
• Dalintasi patirtimi, kaip po atnaujinimo atgaivinti Claude Code Windows aplinkoje, kai stringa procesai ar nulūžta paslaugos.
• Diskutuota apie darbą iš kelių kompiuterių: git sinchronizacija ir bendra atmintis padeda komandai neprarasti projekto konteksto.
Ka nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu! ⚡
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
Sveiki, senbuviai ir naujokai – smagu matyti čia! 🙌
• Aptarta, kaip galinga AI agentų atmintis ir rerankeriai kelia atsakymų tikslumą ir taupo brangius tokenus.
• Dalintasi patirtimi, kaip po atnaujinimo atgaivinti Claude Code Windows aplinkoje, kai stringa procesai ar nulūžta paslaugos.
• Diskutuota apie darbą iš kelių kompiuterių: git sinchronizacija ir bendra atmintis padeda komandai neprarasti projekto konteksto.
Ka nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu! ⚡
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-08-21
Sveiki, senbuviai ir naujokai – smagu matyti čia! 🙌
• Aptarta, kaip vektorių paieška su rerankeriais ir vietinė duomenų bazė sustiprina agentų atmintį bei saugo projekto kontekstą.
• Dalintasi patarimais, kaip git sinchronizacija ir bendra atmintis leidžia komandai dirbti iš skirtingų kompiuterių be konteksto praradimo.
• Priminta, kad generuodamas kodą dirbtinis intelektas remiasi savo atmintimi, todėl geras konteksto valdymas saugo nuo veikiančių sprendimų sugadinimo.
Ka nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu! ⚡
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
Sveiki, senbuviai ir naujokai – smagu matyti čia! 🙌
• Aptarta, kaip vektorių paieška su rerankeriais ir vietinė duomenų bazė sustiprina agentų atmintį bei saugo projekto kontekstą.
• Dalintasi patarimais, kaip git sinchronizacija ir bendra atmintis leidžia komandai dirbti iš skirtingų kompiuterių be konteksto praradimo.
• Priminta, kad generuodamas kodą dirbtinis intelektas remiasi savo atmintimi, todėl geras konteksto valdymas saugo nuo veikiančių sprendimų sugadinimo.
Ka nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu! ⚡
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-08-22
Labas, senbuviai ir naujokai – džiugu visus matyti! 🙌
• Netrukus vyks praktinis pristatymas, kaip dirbtinio intelekto eksperimentą paversti realiu, žmonių naudojamu produktu.
• Užvirė diskusija apie slaptažodžių saugumą serveriuose – aptarti šifravimo įrankiai, fiziniai raktai ir agentų izoliavimas nuo paslapčių.
• Pasidalinta patarimais, kaip apsibrėžti grėsmių modelį ir nuspręsti, kiek duomenų patikėti dirbtiniams pagalbininkams.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu! ⚡
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
Labas, senbuviai ir naujokai – džiugu visus matyti! 🙌
• Netrukus vyks praktinis pristatymas, kaip dirbtinio intelekto eksperimentą paversti realiu, žmonių naudojamu produktu.
• Užvirė diskusija apie slaptažodžių saugumą serveriuose – aptarti šifravimo įrankiai, fiziniai raktai ir agentų izoliavimas nuo paslapčių.
• Pasidalinta patarimais, kaip apsibrėžti grėsmių modelį ir nuspręsti, kiek duomenų patikėti dirbtiniams pagalbininkams.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu! ⚡
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-08-24
Labas, naujokai ir senbuviai! Smagu matyti visus po savaitgalio 👋
• Aptarėme, kiek pasitikėjimo ir duomenų prieigos verta suteikti AI agentams – nuo visiško atvirumo iki griežto izoliavimo, priklausomai nuo tavo grėsmių modelio ir duomenų jautrumo.
• Kalbėjome apie protingą AI atminties valdymą: kaip agentai patys generuoja skill'us, atkuria kontekstą po išvalymo ir pasitikrina atsiminimų tikslumą.
• Bendruomenėje dalintasi įspūdžiais iš naujos kartos terminalų – Zutty ir Ghostty jau veikia sklandžiai, nors prie pokyčių tenka prisitaikyti.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu!
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
Labas, naujokai ir senbuviai! Smagu matyti visus po savaitgalio 👋
• Aptarėme, kiek pasitikėjimo ir duomenų prieigos verta suteikti AI agentams – nuo visiško atvirumo iki griežto izoliavimo, priklausomai nuo tavo grėsmių modelio ir duomenų jautrumo.
• Kalbėjome apie protingą AI atminties valdymą: kaip agentai patys generuoja skill'us, atkuria kontekstą po išvalymo ir pasitikrina atsiminimų tikslumą.
• Bendruomenėje dalintasi įspūdžiais iš naujos kartos terminalų – Zutty ir Ghostty jau veikia sklandžiai, nors prie pokyčių tenka prisitaikyti.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu!
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-08-25
Labas, senbuviai ir naujokai! Šaunu matyti, kad mūsų ratelis auga 👋
• Aptarta, kaip sutvarkyti AI agentų atmintį, kad jie patys kurtų įgūdžius, saugotų kontekstą ir neklystų pakartotinai.
• Claude ir Codex palyginimas – vienas tiksliau vykdo nurodymus, o kitas šiuo metu paliktas tik saugumo auditams.
• Svarstyta, ar visada būtina viską giliai suprasti, jei gerai veikia atminties sistema ir aiškūs pagrindiniai įgūdžiai.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu!
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
Labas, senbuviai ir naujokai! Šaunu matyti, kad mūsų ratelis auga 👋
• Aptarta, kaip sutvarkyti AI agentų atmintį, kad jie patys kurtų įgūdžius, saugotų kontekstą ir neklystų pakartotinai.
• Claude ir Codex palyginimas – vienas tiksliau vykdo nurodymus, o kitas šiuo metu paliktas tik saugumo auditams.
• Svarstyta, ar visada būtina viską giliai suprasti, jei gerai veikia atminties sistema ir aiškūs pagrindiniai įgūdžiai.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu!
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-08-26
Sveiki, senbuviai ir naujokai! Smagu, kad mūsų būrys auga ir eksperimentuoja drauge 👋
• Vakar daug diskutuota apie AI agentų atminties sistemas, kurios leidžia kurti žinių „stalčius“ ir mokytis iš klaidų, kad pakartotinai neklystų.
• Bendruomenė lygino skirtingus modelius ir jų stiprybes – nuo kodo recenzavimo galimybių iki išteklių taupymo strategijų.
• Aptarti savęs taisymo ciklai bei saugumo architektūros principai padeda automatizuoti testavimą ir užkirsti kelią pažeidžiamumams.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu!
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
Sveiki, senbuviai ir naujokai! Smagu, kad mūsų būrys auga ir eksperimentuoja drauge 👋
• Vakar daug diskutuota apie AI agentų atminties sistemas, kurios leidžia kurti žinių „stalčius“ ir mokytis iš klaidų, kad pakartotinai neklystų.
• Bendruomenė lygino skirtingus modelius ir jų stiprybes – nuo kodo recenzavimo galimybių iki išteklių taupymo strategijų.
• Aptarti savęs taisymo ciklai bei saugumo architektūros principai padeda automatizuoti testavimą ir užkirsti kelią pažeidžiamumams.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu!
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
❤1
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-08-27
Sveiki, naujokai ir senbuviai! Džiugu, kad eksperimentuojam drauge! 👋
• Vakar aptartos AI agentų atminties sistemos – ADR dokumentai, projektiniai žinių stalčiukai ir savęs taisymo ciklai, padedantys agentams mokytis iš klaidų.
• Bendruomenė lygino skirtingus modelius kasdienėse užduotyse: nuo kodo peržiūrų iki ilgų perrašymų, o GLM-5.3 pasirodė su nauja architektūra ir viliojančiomis kainomis.
• Praktiškai parodyta automatizavimo galia: išanalizavus .NET programą, ištrauktas duomenų bazės slaptažodis bei schema, o nenuspėjama programa prikelta veikti.
• Aptarti saugumo cenzūros iššūkiai lokaliuose kodo audituose bei rasti elegantiški sprendimai nereikalingiems ribojimams apeiti.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu!
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
Sveiki, naujokai ir senbuviai! Džiugu, kad eksperimentuojam drauge! 👋
• Vakar aptartos AI agentų atminties sistemos – ADR dokumentai, projektiniai žinių stalčiukai ir savęs taisymo ciklai, padedantys agentams mokytis iš klaidų.
• Bendruomenė lygino skirtingus modelius kasdienėse užduotyse: nuo kodo peržiūrų iki ilgų perrašymų, o GLM-5.3 pasirodė su nauja architektūra ir viliojančiomis kainomis.
• Praktiškai parodyta automatizavimo galia: išanalizavus .NET programą, ištrauktas duomenų bazės slaptažodis bei schema, o nenuspėjama programa prikelta veikti.
• Aptarti saugumo cenzūros iššūkiai lokaliuose kodo audituose bei rasti elegantiški sprendimai nereikalingiems ribojimams apeiti.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu!
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
❤1
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-08-28
Sveiki, naujokai ir senbuviai! Smagu, kad drauge kuriame ateitį! 👋
• Bendruomenė kuria pažangius agentų kontrolės mechanizmus ir per tarpinius tikrinimo taškus bei projektinių sprendimų žurnalus siekia „skaitmeninio atspindžio“, kuris pats gaudo klaidas ir mokosi iš nesėkmių.
• Dalytasi patirtimi apie automatizuotas testavimo grandines, kuriose skirtingi modeliai planuoja, rašo kodą ir savarankiškai taiso gedimus iškart po kiekvieno pakeitimo.
• Dalyviai demonstravo praktinius sprendimus: nuo automatizuotų dokumentacijos vaizdų iki lokalių modelių apribojimų apeinimo ir būdų, kaip įtikinti komandą mesti rankinį darbą.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu!
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
Sveiki, naujokai ir senbuviai! Smagu, kad drauge kuriame ateitį! 👋
• Bendruomenė kuria pažangius agentų kontrolės mechanizmus ir per tarpinius tikrinimo taškus bei projektinių sprendimų žurnalus siekia „skaitmeninio atspindžio“, kuris pats gaudo klaidas ir mokosi iš nesėkmių.
• Dalytasi patirtimi apie automatizuotas testavimo grandines, kuriose skirtingi modeliai planuoja, rašo kodą ir savarankiškai taiso gedimus iškart po kiekvieno pakeitimo.
• Dalyviai demonstravo praktinius sprendimus: nuo automatizuotų dokumentacijos vaizdų iki lokalių modelių apribojimų apeinimo ir būdų, kaip įtikinti komandą mesti rankinį darbą.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu!
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-08-29
Sveiki, naujokai ir senbuviai! Smagu matyti, kad augame drauge! 👋
• Šnekėta apie agentų atmintį ir savikorekciją – kaip dirbtinis intelektas pats gaudo klaidas, kaupia pamokas ir atlieka vis tikslesnes kodo peržiūras.
• Dalytasi gudrybe, kaip valdyti pokalbių sesijas: naudojant /btw ir šakojant jas galima lygiagrečiai dirbti su keliomis temomis nepametus pagrindinės.
• Diskutuota apie skirtingus modelius ir konteksto galią – geras kontekstas dažnai nugali brutalias pastangas, o svarbu suprasti podėlio ir didelių langų ekonomiką.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu!
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
Sveiki, naujokai ir senbuviai! Smagu matyti, kad augame drauge! 👋
• Šnekėta apie agentų atmintį ir savikorekciją – kaip dirbtinis intelektas pats gaudo klaidas, kaupia pamokas ir atlieka vis tikslesnes kodo peržiūras.
• Dalytasi gudrybe, kaip valdyti pokalbių sesijas: naudojant /btw ir šakojant jas galima lygiagrečiai dirbti su keliomis temomis nepametus pagrindinės.
• Diskutuota apie skirtingus modelius ir konteksto galią – geras kontekstas dažnai nugali brutalias pastangas, o svarbu suprasti podėlio ir didelių langų ekonomiką.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu!
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-08-30
Sveiki, naujokai ir senbuviai! Smagu jus čia matyti! 👋
• Agentų atmintis ir savikorekcija – kaip jie dalijasi žiniomis, gaudo klaidas ir tobulėja per nuolatinį grįžtamąjį ryšį.
• Konteksto galia ir mąstymo lygiai – geras kontekstas dažnai pranoksta galingesnį modelį, o svarbu parinkti tinkamą įsijungimo lygį pagal užduotį.
• Išlaidų valdymas – pigūs įrankių iškvietimai skatina dažniau rašyti į atmintį ir ruoštis artėjančiam tokenų limitų mažinimui.
• Bendravimo tarp agentų sprendimai – išbandyti įrankiai, kaip skirtingi agentai gali keistis duomenimis be realaus laiko pranešimų.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu!
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
Sveiki, naujokai ir senbuviai! Smagu jus čia matyti! 👋
• Agentų atmintis ir savikorekcija – kaip jie dalijasi žiniomis, gaudo klaidas ir tobulėja per nuolatinį grįžtamąjį ryšį.
• Konteksto galia ir mąstymo lygiai – geras kontekstas dažnai pranoksta galingesnį modelį, o svarbu parinkti tinkamą įsijungimo lygį pagal užduotį.
• Išlaidų valdymas – pigūs įrankių iškvietimai skatina dažniau rašyti į atmintį ir ruoštis artėjančiam tokenų limitų mažinimui.
• Bendravimo tarp agentų sprendimai – išbandyti įrankiai, kaip skirtingi agentai gali keistis duomenimis be realaus laiko pranešimų.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu!
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-08-31
Sveiki, naujokai ir senbuviai! Smagu matyti, kad augam ir eksperimentuojam drauge! 👋
• Agentų spiečius – bandomi skirtingų specializacijų agentai, kurie dalijasi atmintimi ir fiksuoja išvadas per vidinį kanalą.
• Konteksto vertė – aptarta, kad konteksto langas yra produktas, o ne sąnauda, nes jo kokybė lemia galutinį rezultatą.
• Lokalių modelių iššūkiai – Qwen 27B ir GLM 5.3 testuojami ant ribotos vaizdo atminties, derinant našumą su kasdieniais darbais.
• Kodinimas iš kelio – nariai dalijasi patirtimi, kaip dirbti telefonu per nuotolinį serverį, kai kompiuterio po ranka nėra.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu!
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
Sveiki, naujokai ir senbuviai! Smagu matyti, kad augam ir eksperimentuojam drauge! 👋
• Agentų spiečius – bandomi skirtingų specializacijų agentai, kurie dalijasi atmintimi ir fiksuoja išvadas per vidinį kanalą.
• Konteksto vertė – aptarta, kad konteksto langas yra produktas, o ne sąnauda, nes jo kokybė lemia galutinį rezultatą.
• Lokalių modelių iššūkiai – Qwen 27B ir GLM 5.3 testuojami ant ribotos vaizdo atminties, derinant našumą su kasdieniais darbais.
• Kodinimas iš kelio – nariai dalijasi patirtimi, kaip dirbti telefonu per nuotolinį serverį, kai kompiuterio po ranka nėra.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu!
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-09-01
Sveiki, naujokai ir senbuviai! Smagu matyti augantį eksperimentuotojų būrį! 👋
• Vyko įdomi diskusija apie AI agentų atmintį ir kodą – ar galima tobulinti produktą, saugant tik patirtį, o ne pačią programą.
• Testuojamas naujas požiūris į „Claude Opus 5“: mažiau sistemos nurodymų, tačiau išlaikomas tikslumas ir mažesnės sąnaudos.
• Dalintasi griežtų testų su mutantais ir automatinių vartų patirtimi, padedančia iš karto gauti švaresnį kodą.
• Atrasti patogūs nuotolinio darbo sprendimai su nutolusiomis vaizdo plokštėmis ir saugiais tinklais kasdienėms operacijoms.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu!
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
Sveiki, naujokai ir senbuviai! Smagu matyti augantį eksperimentuotojų būrį! 👋
• Vyko įdomi diskusija apie AI agentų atmintį ir kodą – ar galima tobulinti produktą, saugant tik patirtį, o ne pačią programą.
• Testuojamas naujas požiūris į „Claude Opus 5“: mažiau sistemos nurodymų, tačiau išlaikomas tikslumas ir mažesnės sąnaudos.
• Dalintasi griežtų testų su mutantais ir automatinių vartų patirtimi, padedančia iš karto gauti švaresnį kodą.
• Atrasti patogūs nuotolinio darbo sprendimai su nutolusiomis vaizdo plokštėmis ir saugiais tinklais kasdienėms operacijoms.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu!
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-09-02
Sveiki, naujokai ir senbuviai – smagu matyti augantį eksperimentuotojų būrį! 👋
• AI agentų spiečiai kuria savo protokolus ir dalijasi kolektyvine atmintimi, o kai kurie jau bando atkurti produktą vien iš patirties, be pirminio kodo.
• Claude limitai atsinaujino, o nauja Fable 5.1 versija leidžia siųsti užklausas efektyviau – net perpus mažiau ir pigiau.
• Aptarta duomenų saugumo praktika: kaip paslėpti jautrią informaciją prieš siunčiant modeliui ir kaip saugiai analizuoti logus.
• Priminta, kad neuždarytos agentų sesijos gali suryti dešimtis gigabaitų RAM, todėl infrastruktūros stebėjimas neišvengiamas.
Ka nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu!
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
Sveiki, naujokai ir senbuviai – smagu matyti augantį eksperimentuotojų būrį! 👋
• AI agentų spiečiai kuria savo protokolus ir dalijasi kolektyvine atmintimi, o kai kurie jau bando atkurti produktą vien iš patirties, be pirminio kodo.
• Claude limitai atsinaujino, o nauja Fable 5.1 versija leidžia siųsti užklausas efektyviau – net perpus mažiau ir pigiau.
• Aptarta duomenų saugumo praktika: kaip paslėpti jautrią informaciją prieš siunčiant modeliui ir kaip saugiai analizuoti logus.
• Priminta, kad neuždarytos agentų sesijos gali suryti dešimtis gigabaitų RAM, todėl infrastruktūros stebėjimas neišvengiamas.
Ka nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu!
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-09-03
Labas, naujokai ir senbuviai – smagu matyti, kad eksperimentatorių būrys auga! 🚀
• AI agentų dirbtuvė: Quality Harness metodika rašo ADR, validuoja kodą ir leidžia keliems agentams pačiams peržiūrėti kodo pakeitimus – gimsta naujas QAM stack.
• Fable 5.1 ir MRW optimizacija: naujausia versija mažina kaštus, o multi-read/write taktika vienu raundu apdoroja dešimtis failų, taupydama kontekstą ir žetonus.
• Ar AI pakeis programuotojus? Aštrios diskusijos apie našumą, delegavimą ir profesijų ateitį – vieni jau šiandien koduoja spiečiais, kiti ruošiasi rytojui.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu! 🤖
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
Labas, naujokai ir senbuviai – smagu matyti, kad eksperimentatorių būrys auga! 🚀
• AI agentų dirbtuvė: Quality Harness metodika rašo ADR, validuoja kodą ir leidžia keliems agentams pačiams peržiūrėti kodo pakeitimus – gimsta naujas QAM stack.
• Fable 5.1 ir MRW optimizacija: naujausia versija mažina kaštus, o multi-read/write taktika vienu raundu apdoroja dešimtis failų, taupydama kontekstą ir žetonus.
• Ar AI pakeis programuotojus? Aštrios diskusijos apie našumą, delegavimą ir profesijų ateitį – vieni jau šiandien koduoja spiečiais, kiti ruošiasi rytojui.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu! 🤖
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-09-04
Labas, naujokai ir senbuviai – smagu matyti, kad eksperimentatorių būrys auga! 🚀
• QAM stack ir Quality Harness: AI agentai patys rašo dokumentaciją, tikrina kodą ir peržiūri vienas kito pakeitimus, todėl gimsta vis autonomiškesnis programavimo ciklas.
• Fable 5.1 ir modelių lenktynės: naujausia versija stebina mažesne kaina ir efektyvesniu konteksto valdymu, o bendruomenėje karščiai diskutuojama, kuris modelis laimi kainos ir kokybės santykiu.
• Praktinis darbo automatizavimas: ieškota sprendimų lietuviškų balso žinučių transkripcijai, debesų saugyklų integracijai ir pokalbių pavertimui užduočių sąrašais mažose komandose.
• AI ir profesijų ateitis: verda diskusijos apie našumą, darbo delegavimą dirbtiniam intelektui ir tai, kaip greitai keičiasi programuotojo kasdienybė.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu! 🤖
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
Labas, naujokai ir senbuviai – smagu matyti, kad eksperimentatorių būrys auga! 🚀
• QAM stack ir Quality Harness: AI agentai patys rašo dokumentaciją, tikrina kodą ir peržiūri vienas kito pakeitimus, todėl gimsta vis autonomiškesnis programavimo ciklas.
• Fable 5.1 ir modelių lenktynės: naujausia versija stebina mažesne kaina ir efektyvesniu konteksto valdymu, o bendruomenėje karščiai diskutuojama, kuris modelis laimi kainos ir kokybės santykiu.
• Praktinis darbo automatizavimas: ieškota sprendimų lietuviškų balso žinučių transkripcijai, debesų saugyklų integracijai ir pokalbių pavertimui užduočių sąrašais mažose komandose.
• AI ir profesijų ateitis: verda diskusijos apie našumą, darbo delegavimą dirbtiniam intelektui ir tai, kaip greitai keičiasi programuotojo kasdienybė.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu! 🤖
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-09-05
Labas, naujokai ir senbuviai – smagu matyti, kad mūsų būrys auga! 🚀
• Modelių lenktynės: lyginami GPT-6 Astra, Fable 5.1 ir Sonnet 5, ieškoma geriausio sprendimo kodinimui ir agentų darbui.
• Lietuvos kalbos transkripcija: testuojami vietiniai Parakeet modeliai ir debesų įrankiai, ieškoma patikimiausio būdo versti balso žinutes tekstu.
• AI keičia IT rinką: aptartas Indijos sektoriaus pavyzdys, kai dirbtinis intelektas mažina etatus ir keičia vidutinės grandies specialistų rolę.
• Agentų atmintis: diskutuojama, kaip komandose saugiai dalintis duomenimis, valdyti prieigas ir mažinti konteksto kaštus.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu! 🤖
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
Labas, naujokai ir senbuviai – smagu matyti, kad mūsų būrys auga! 🚀
• Modelių lenktynės: lyginami GPT-6 Astra, Fable 5.1 ir Sonnet 5, ieškoma geriausio sprendimo kodinimui ir agentų darbui.
• Lietuvos kalbos transkripcija: testuojami vietiniai Parakeet modeliai ir debesų įrankiai, ieškoma patikimiausio būdo versti balso žinutes tekstu.
• AI keičia IT rinką: aptartas Indijos sektoriaus pavyzdys, kai dirbtinis intelektas mažina etatus ir keičia vidutinės grandies specialistų rolę.
• Agentų atmintis: diskutuojama, kaip komandose saugiai dalintis duomenimis, valdyti prieigas ir mažinti konteksto kaštus.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam kartu! 🤖
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
📋 Grupės santrauka - 2026-09-06
Aktyvumas: 169 žinučių, 7 dalyvių, 10 temos/gijos.
Turinio santrauka nepateikta: patikrinta AI santrauka nepasiekiama.
(automatinė aktyvumo apžvalga)
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam drauge. 🤖
Parengė automatizaciją GPT-6 Astra (dirbtinis intelektas) #AiOpsCatalyst Darius@Kiaulakis.lt +37066555500
Aktyvumas: 169 žinučių, 7 dalyvių, 10 temos/gijos.
Turinio santrauka nepateikta: patikrinta AI santrauka nepasiekiama.
(automatinė aktyvumo apžvalga)
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam drauge. 🤖
Parengė automatizaciją GPT-6 Astra (dirbtinis intelektas) #AiOpsCatalyst Darius@Kiaulakis.lt +37066555500
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-09-07
• 600k context langas ir compaction: aptarta, kad didelis konteksto langas (600k–1M) leidžia ilgas sesijas, bet kainuoja dėl didelio tokenų srauto; compaction galima valdyti nurodant, ką išsaugoti.
Rezultatas: vienas dalyvis pasiekė 7h sesiją su 5 compaction etapais prie 950k; kitas pranešė, kad 600k langas atpigino apie pusę.
Kitas žingsnis: Nenurodytas.
Neaišku: ar 600k langas tikrai atpigino 50%, ar tai dalyvio vertinimas be tikslaus palyginimo; kiek compaction etapų optimalu.
• Codex ir Claude greitis bei harness kokybė: aptarta, kad tiek Codex, tiek Claude veikia lėtai; 5h Claude sesija tapo įprasta; vienas dalyvis įtaria, kad lėtumas gali būti susijęs su mutantų testavimu arba kopijuota quality harness logika.
Rezultatas: Be išvados.
Kitas žingsnis: Nenurodytas.
Neaišku: ar lėtumas tikrai kilo iš quality harness kopijavimo, ar tai spekuliacija; kas tiksliai yra "mutant test" šiame kontekste.
• Quality harness (QH) ir AAM keitimasis: aptarta, kad du dalyviai plėtojo atskirus įrankius – vienas QH (gerų praktikų rinkinys kodui rašyti), kitas AAM (memory); apsikeitę papildė vienas kitą ir sukūrė MRW įrankį.
Rezultatas: sukurtas ir paviešintas tool-multipathreadwrite (MRW) GitHub'e; po savaitės derinimo abu projektai pagerėjo.
Kitas žingsnis: Nenurodytas.
Neaišku: ar QH yra viešai prieinamas, ar tik asmeninis; koks tikslus AAM ir QH funkcionalumo skirtumas.
• MCP serverių architektūra: aptarta, kad stdio MCP nepatogus, nes kiekvienam call kuriamas naujas procesas; geriau HTTP ar socket pagrindu vienas reusable procesas.
Rezultatas: dalyvis pasiūlė HTTP MCP kaip efektyvesnį sprendimą.
Kitas žingsnis: Nenurodytas.
Neaišku: ar kas nors jau įgyvendino HTTP MCP praktiškai, ar tai tik teorinė rekomendacija.
• Lokalaus modelio (27B) diegimas ir GPU jungimas: aptarta, kad 1080TI galima panaudoti kartu su 3090 per PCIe, bet nauda ribota dėl skirtingos kartos; Llama leistų paskirstyti sluoksnius (pvz., 75%/25%).
Rezultatas: vienas dalyvis įsidiegė 27B modelį; kitas svarsto vandens aušinimą dėl vietos taupymo.
Kitas žingsnis: pasižaisti su korpuso modifikacija ir vandens aušinimu.
Neaišku: ar 1080TI + 3090 kombinacija praktiškai veikia efektyviai, ar tik teoriškai įmanoma; ar 27B modelis pakankamas Telegram kanalo operacijoms.
• Grupės statistika ir skaitymo prieiga: aptarta, kad grupėje sukurta ~9000 žinučių; svarstoma, kaip padaryti turinį skaitomą be Telegram registracijos.
Rezultatas: Nenurodytas.
Kitas žingsnis: svarstoma embedinti turinį į išorę tik skaitymui, galbūt su LLM pagalba versti į žmonių kalbą.
Neaišku: ar bus sukurta tokia prieiga, ar tai tik idėja; koks techninis sprendimas tam tiktų.
—
🤖 AI sugeneruota santrauka. Gali turėti netikslumų - tikrink prieš naudodamas.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam drauge. 🤖
Parengė automatizaciją GPT-6 Astra (dirbtinis intelektas) #AiOpsCatalyst Darius@Kiaulakis.lt +37066555500
• 600k context langas ir compaction: aptarta, kad didelis konteksto langas (600k–1M) leidžia ilgas sesijas, bet kainuoja dėl didelio tokenų srauto; compaction galima valdyti nurodant, ką išsaugoti.
Rezultatas: vienas dalyvis pasiekė 7h sesiją su 5 compaction etapais prie 950k; kitas pranešė, kad 600k langas atpigino apie pusę.
Kitas žingsnis: Nenurodytas.
Neaišku: ar 600k langas tikrai atpigino 50%, ar tai dalyvio vertinimas be tikslaus palyginimo; kiek compaction etapų optimalu.
• Codex ir Claude greitis bei harness kokybė: aptarta, kad tiek Codex, tiek Claude veikia lėtai; 5h Claude sesija tapo įprasta; vienas dalyvis įtaria, kad lėtumas gali būti susijęs su mutantų testavimu arba kopijuota quality harness logika.
Rezultatas: Be išvados.
Kitas žingsnis: Nenurodytas.
Neaišku: ar lėtumas tikrai kilo iš quality harness kopijavimo, ar tai spekuliacija; kas tiksliai yra "mutant test" šiame kontekste.
• Quality harness (QH) ir AAM keitimasis: aptarta, kad du dalyviai plėtojo atskirus įrankius – vienas QH (gerų praktikų rinkinys kodui rašyti), kitas AAM (memory); apsikeitę papildė vienas kitą ir sukūrė MRW įrankį.
Rezultatas: sukurtas ir paviešintas tool-multipathreadwrite (MRW) GitHub'e; po savaitės derinimo abu projektai pagerėjo.
Kitas žingsnis: Nenurodytas.
Neaišku: ar QH yra viešai prieinamas, ar tik asmeninis; koks tikslus AAM ir QH funkcionalumo skirtumas.
• MCP serverių architektūra: aptarta, kad stdio MCP nepatogus, nes kiekvienam call kuriamas naujas procesas; geriau HTTP ar socket pagrindu vienas reusable procesas.
Rezultatas: dalyvis pasiūlė HTTP MCP kaip efektyvesnį sprendimą.
Kitas žingsnis: Nenurodytas.
Neaišku: ar kas nors jau įgyvendino HTTP MCP praktiškai, ar tai tik teorinė rekomendacija.
• Lokalaus modelio (27B) diegimas ir GPU jungimas: aptarta, kad 1080TI galima panaudoti kartu su 3090 per PCIe, bet nauda ribota dėl skirtingos kartos; Llama leistų paskirstyti sluoksnius (pvz., 75%/25%).
Rezultatas: vienas dalyvis įsidiegė 27B modelį; kitas svarsto vandens aušinimą dėl vietos taupymo.
Kitas žingsnis: pasižaisti su korpuso modifikacija ir vandens aušinimu.
Neaišku: ar 1080TI + 3090 kombinacija praktiškai veikia efektyviai, ar tik teoriškai įmanoma; ar 27B modelis pakankamas Telegram kanalo operacijoms.
• Grupės statistika ir skaitymo prieiga: aptarta, kad grupėje sukurta ~9000 žinučių; svarstoma, kaip padaryti turinį skaitomą be Telegram registracijos.
Rezultatas: Nenurodytas.
Kitas žingsnis: svarstoma embedinti turinį į išorę tik skaitymui, galbūt su LLM pagalba versti į žmonių kalbą.
Neaišku: ar bus sukurta tokia prieiga, ar tai tik idėja; koks techninis sprendimas tam tiktų.
—
🤖 AI sugeneruota santrauka. Gali turėti netikslumų - tikrink prieš naudodamas.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam drauge. 🤖
Parengė automatizaciją GPT-6 Astra (dirbtinis intelektas) #AiOpsCatalyst Darius@Kiaulakis.lt +37066555500
❤1
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-09-08
• Git archyvo valdymas ir klaidingi veiksmai: aptarta, kaip vienas dalyvis sugadino git repozitoriją negrįžtamai, ieškoma komandos failams ištrinti (ne git gc ar repack).
Rezultatas: priminta git rebase, bet tai netrina failų; tikroji komanda liko neidentifikuota.
Kitas žingsnis: Nenurodytas.
Neaišku: ar dalyvis rado reikiamą komandą, ir kokia buvo repozitorijos būklė prieš sugadinimą.
• AI agentų patikimumas ir testavimas: aptarta, kad vienas agentas visada randa klaidų, net ir patikrinus tuo pačiu modeliu (Opus 5 Medium) 10 kartų; diskutuota apie būtinybę versti LLM įrodyti, kad pataisymai teisingi.
Rezultatas: pasiūlytas peržiūros protokolas su įrodymais ir SLO principais; paminėtas straipsnis danluu.com apie agentinį testavimą.
Kitas žingsnis: pritaikyti protokolą su 4 agentais, kad rastų vienas kito klaidas.
Neaišku: ar 4 agentų sistema iš tiesų sumažina klaidų skaičių, ar tik didina aptikimo tikimybę.
• GPU kainų pokyčiai ir įrangos įsigijimas: aptarta, kad rugpjūtį DGX B300 pabrango 100k, o 5080 buvo pagriebtas už 1.4k prieš kainų šuolį; nuo spalio brangs GPU, RAM ir diskai 20-30%.
Rezultatas: vieni spėjo įsigyti prieš pabrangimą, kiti svarsto nuomą ar DGX Spark.
Kitas žingsnis: ieškoti nuomos galimybių įmonės AI asistentui.
Neaišku: ar kainų šuoliai susiję tik su sąsiaurio uždarymu, ar ir su kitomis priežastimis.
• Programavimo kalbų ir įrankių pasirinkimas: aptartas QAM stack'as (golang, data-star.dev, templ.guide), vibe coding vs tradicinis programavimas, JS kritika ir C/C++ patirtis.
Rezultatas: vieni renkasi stack'ą, kurį patys supranta ir gali prižiūrėti be AI; kiti pabrėžia, kad net su AI geram rezultatui reikia laiko.
Kitas žingsnis: išbandyti Hypermedia (ne HTMX) ir toliau tobulinti QAM įrankius.
Neaišku: ar data-star.dev jau stabilus, ar vis dar pre-alfa lygio; ar QAM stack bus plačiau priimtas.
• AI poveikis darbo rinkai ir verslo modeliams: aptarta, kad AI šienauja IT darbus JAV, mažėja paklausa pigiam vibe-coded sprendimui, skelbimai eina po 50 eur už svetainę.
Rezultatas: vieni pereina į prekybą, kiti ieško nišų su "source of truth" duomenimis; paminėta, kad moterys turi daugiau atsargumo ir būtų geros CEO.
Kitas žingsnis: nekurti SaaS, o kelti kainas esamiems klientams ir ieškoti duomenų turinčių nišų.
Neaišku: ar "pigaus vibe coded šlamšto" banga tikrai atslūgs, ar AI tik išmoks daryti saugiau; ar 50M vertės įmonės darbuotojai iš tiesų bus pakeisti AI.
• Akademinis žargonas ir AI komunikacija: aptarta, ar platus išsilavinimas vis dar reikalingas, kai AI gali paaiškinti; kritikuotas "konceptualus name-dropping" be prasmės.
Rezultatas: sutarta, kad paprastas kalbėjimas yra menas, bet žargonas IT srityje priimtinas; paminėta neuroscience perspektyva.
Kitas žingsnis: Nenurodytas.
Neaišku: ar akademinis sluoksnis su AI eis koja kojon, ar taps nereikalingas; ar AI iš tiesų pakeis plataus išsilavinimo poreikį.
—
🤖 AI sugeneruota santrauka. Gali turėti netikslumų - tikrink prieš naudodamas.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam drauge. 🤖
Parengė automatizaciją GPT-6 Astra (dirbtinis intelektas) #AiOpsCatalyst Darius@Kiaulakis.lt +37066555500
• Git archyvo valdymas ir klaidingi veiksmai: aptarta, kaip vienas dalyvis sugadino git repozitoriją negrįžtamai, ieškoma komandos failams ištrinti (ne git gc ar repack).
Rezultatas: priminta git rebase, bet tai netrina failų; tikroji komanda liko neidentifikuota.
Kitas žingsnis: Nenurodytas.
Neaišku: ar dalyvis rado reikiamą komandą, ir kokia buvo repozitorijos būklė prieš sugadinimą.
• AI agentų patikimumas ir testavimas: aptarta, kad vienas agentas visada randa klaidų, net ir patikrinus tuo pačiu modeliu (Opus 5 Medium) 10 kartų; diskutuota apie būtinybę versti LLM įrodyti, kad pataisymai teisingi.
Rezultatas: pasiūlytas peržiūros protokolas su įrodymais ir SLO principais; paminėtas straipsnis danluu.com apie agentinį testavimą.
Kitas žingsnis: pritaikyti protokolą su 4 agentais, kad rastų vienas kito klaidas.
Neaišku: ar 4 agentų sistema iš tiesų sumažina klaidų skaičių, ar tik didina aptikimo tikimybę.
• GPU kainų pokyčiai ir įrangos įsigijimas: aptarta, kad rugpjūtį DGX B300 pabrango 100k, o 5080 buvo pagriebtas už 1.4k prieš kainų šuolį; nuo spalio brangs GPU, RAM ir diskai 20-30%.
Rezultatas: vieni spėjo įsigyti prieš pabrangimą, kiti svarsto nuomą ar DGX Spark.
Kitas žingsnis: ieškoti nuomos galimybių įmonės AI asistentui.
Neaišku: ar kainų šuoliai susiję tik su sąsiaurio uždarymu, ar ir su kitomis priežastimis.
• Programavimo kalbų ir įrankių pasirinkimas: aptartas QAM stack'as (golang, data-star.dev, templ.guide), vibe coding vs tradicinis programavimas, JS kritika ir C/C++ patirtis.
Rezultatas: vieni renkasi stack'ą, kurį patys supranta ir gali prižiūrėti be AI; kiti pabrėžia, kad net su AI geram rezultatui reikia laiko.
Kitas žingsnis: išbandyti Hypermedia (ne HTMX) ir toliau tobulinti QAM įrankius.
Neaišku: ar data-star.dev jau stabilus, ar vis dar pre-alfa lygio; ar QAM stack bus plačiau priimtas.
• AI poveikis darbo rinkai ir verslo modeliams: aptarta, kad AI šienauja IT darbus JAV, mažėja paklausa pigiam vibe-coded sprendimui, skelbimai eina po 50 eur už svetainę.
Rezultatas: vieni pereina į prekybą, kiti ieško nišų su "source of truth" duomenimis; paminėta, kad moterys turi daugiau atsargumo ir būtų geros CEO.
Kitas žingsnis: nekurti SaaS, o kelti kainas esamiems klientams ir ieškoti duomenų turinčių nišų.
Neaišku: ar "pigaus vibe coded šlamšto" banga tikrai atslūgs, ar AI tik išmoks daryti saugiau; ar 50M vertės įmonės darbuotojai iš tiesų bus pakeisti AI.
• Akademinis žargonas ir AI komunikacija: aptarta, ar platus išsilavinimas vis dar reikalingas, kai AI gali paaiškinti; kritikuotas "konceptualus name-dropping" be prasmės.
Rezultatas: sutarta, kad paprastas kalbėjimas yra menas, bet žargonas IT srityje priimtinas; paminėta neuroscience perspektyva.
Kitas žingsnis: Nenurodytas.
Neaišku: ar akademinis sluoksnis su AI eis koja kojon, ar taps nereikalingas; ar AI iš tiesų pakeis plataus išsilavinimo poreikį.
—
🤖 AI sugeneruota santrauka. Gali turėti netikslumų - tikrink prieš naudodamas.
Ką nori pagerinti savo darbe? Klausk – ir automatizuojam drauge. 🤖
Parengė automatizaciją GPT-6 Astra (dirbtinis intelektas) #AiOpsCatalyst Darius@Kiaulakis.lt +37066555500