🤖 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
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-09-09
• Kmynas v3 (Krapu) – lietuviškas TTS su kirčiavimu: aptarta idėja treniruoti TTS modelį ne su 32 lietuviškomis raidėmis, o su ~60-80 kirčiuotais garsų variantais, kad būtų tikslesnės intonacijos; paminėtas Parakeet ir Whisper (Paprika) kaip susiję įrankiai.
Rezultatas: vienas dalyvis patvirtino, kad idėja "paejo"; pademonstruota, kad žodžiai kaip "yra" be kirčio rašomi dviprasmiškai, o su kirčiu – aiškiau.
Kitas žingsnis: nenurodytas.
Neaišku: ar modelis bus viešai prieinamas – dalyvis rašė "kolkas dar svarsto"; nepatikrinta, ar 60-80 variantų užtenka prieš 200+ variacijų sistemas.
• Codex (OpenAI) kaip harness – našumo ir kaštų problema: aptarta, kad Codex greitai eikvoja tokenus lyginant su Anthropic Astra; vienas dalyvis palygino 20 USD planą – Codex su "high" nustatymu suvalgė limitą per 5 val., kai Opus 5 ant "high" dirbo ženkliai ilgiau; minimi 200k input, 50k output, 26M cache read.
Rezultatas: išsiaiškinta, kad brangus "cache read" yra viena priežasčių; kitas dalyvis dalinosi nuoroda apie resetų skirstymą.
Kitas žingsnis: nenurodytas.
Neaišku: ar tai universalus Codex bruožas, ar priklauso nuo konkretaus harness'o konfigūracijos; vienas dalyvis spėliojo apie "lanes" kaip galimą disko vietos švaistytoją.
• Astra (Anthropic) – teigiami atsiliepimai ir pritaikymai: aptarta, kad Astra naudojama 3D vizualizacijoms iš brėžinių; paminėti du šaltiniai – Xixidu ir Tomas Sakro su vaizdo įrašais; vienas dalyvis minėjo "ChatGPT Images 2.5" kaip alternatyvą vizualizacijoms.
Rezultatas: be išvados – daugiausia entuziazmo deklaracijos be techninių detalių.
Kitas žingsnis: nenurodytas.
Neaišku: ar Astra rezultatai pranašesni už ChatGPT Images 2.5 ar Claude kombinacijas; nepatikrinti "faster, sharper, smarter" teiginiai iš marketingo.
• QAM stack ir quality-harness – paaiškinimo ir pritaikymo poreikis: aptarta, kad esamas QAM stack "nieks nesupranta"; vienas dalyvis pasidalino GitHub nuoroda į D3-lt/quality-harness; kitas patarė nedaryti "išsirinkit kas geriausio", o verčiau "adaptuok kas įmanoma".
Rezultatas: priimtas principas "adaptuok kas įmanoma" kaip geresnis būdas integruoti įrankius.
Kitas žingsnis: vienas dalyvis laukia agentų užduoties pabaigos, kad "pasitikrint ką galima pritaikyt".
Neaišku: ar quality-harness veikia kaip pluginas ar reikia kopijuoti kodą; neaišku, kas konkrečiai nesuprantama QAM stack'e.
• Playwright ir naršyklės automatizavimas – Meta darbas: vienas dalyvis klausė, kaip naudoti agentus per naršyklę darbui su Meta, kad neatpažintų robotikos; kitas pasiūlė Oculix (oculix-org/Oculix) su atsargumu dėl apsaugų apėjimo.
Rezultatas: pasiūlytas konkretus įrankis, bet su įspėjimu apie automatikos ir apsaugų apėjimo riziką.
Kitas žingsnis: nenurodytas.
Neaišku: ar Oculix iš tiesų apeina Meta apsaugas; nepatikrinta, kiek praktiškai galima automatizuoti be blokavimo.
• GPT-6 santraukos kritika ir proofeditor: vienas dalyvis kritikavo GPT-6 santrauką kaip "lopą" – įvardijo problemas: name-dropping'as, primityvi semantikos supratimas, prasto stiliaus vertimas į lietuvių kalbą; kitas pasiūlė naudoti proofeditor.ai ir dalintis nuoroda.
Rezultatas: pasiūlytas proofeditor.ai kaip sprendimas tobulinti tekstus.
Kitas žingsnis: nenurodytas.
Neaišku: ar proofeditor iš tiesų ištaiso filosofo minimas problemas; nepatikrinta, ar kritikuotas tekstas buvo GPT-6 ar kito modelio output'as.
—
🤖 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
• Kmynas v3 (Krapu) – lietuviškas TTS su kirčiavimu: aptarta idėja treniruoti TTS modelį ne su 32 lietuviškomis raidėmis, o su ~60-80 kirčiuotais garsų variantais, kad būtų tikslesnės intonacijos; paminėtas Parakeet ir Whisper (Paprika) kaip susiję įrankiai.
Rezultatas: vienas dalyvis patvirtino, kad idėja "paejo"; pademonstruota, kad žodžiai kaip "yra" be kirčio rašomi dviprasmiškai, o su kirčiu – aiškiau.
Kitas žingsnis: nenurodytas.
Neaišku: ar modelis bus viešai prieinamas – dalyvis rašė "kolkas dar svarsto"; nepatikrinta, ar 60-80 variantų užtenka prieš 200+ variacijų sistemas.
• Codex (OpenAI) kaip harness – našumo ir kaštų problema: aptarta, kad Codex greitai eikvoja tokenus lyginant su Anthropic Astra; vienas dalyvis palygino 20 USD planą – Codex su "high" nustatymu suvalgė limitą per 5 val., kai Opus 5 ant "high" dirbo ženkliai ilgiau; minimi 200k input, 50k output, 26M cache read.
Rezultatas: išsiaiškinta, kad brangus "cache read" yra viena priežasčių; kitas dalyvis dalinosi nuoroda apie resetų skirstymą.
Kitas žingsnis: nenurodytas.
Neaišku: ar tai universalus Codex bruožas, ar priklauso nuo konkretaus harness'o konfigūracijos; vienas dalyvis spėliojo apie "lanes" kaip galimą disko vietos švaistytoją.
• Astra (Anthropic) – teigiami atsiliepimai ir pritaikymai: aptarta, kad Astra naudojama 3D vizualizacijoms iš brėžinių; paminėti du šaltiniai – Xixidu ir Tomas Sakro su vaizdo įrašais; vienas dalyvis minėjo "ChatGPT Images 2.5" kaip alternatyvą vizualizacijoms.
Rezultatas: be išvados – daugiausia entuziazmo deklaracijos be techninių detalių.
Kitas žingsnis: nenurodytas.
Neaišku: ar Astra rezultatai pranašesni už ChatGPT Images 2.5 ar Claude kombinacijas; nepatikrinti "faster, sharper, smarter" teiginiai iš marketingo.
• QAM stack ir quality-harness – paaiškinimo ir pritaikymo poreikis: aptarta, kad esamas QAM stack "nieks nesupranta"; vienas dalyvis pasidalino GitHub nuoroda į D3-lt/quality-harness; kitas patarė nedaryti "išsirinkit kas geriausio", o verčiau "adaptuok kas įmanoma".
Rezultatas: priimtas principas "adaptuok kas įmanoma" kaip geresnis būdas integruoti įrankius.
Kitas žingsnis: vienas dalyvis laukia agentų užduoties pabaigos, kad "pasitikrint ką galima pritaikyt".
Neaišku: ar quality-harness veikia kaip pluginas ar reikia kopijuoti kodą; neaišku, kas konkrečiai nesuprantama QAM stack'e.
• Playwright ir naršyklės automatizavimas – Meta darbas: vienas dalyvis klausė, kaip naudoti agentus per naršyklę darbui su Meta, kad neatpažintų robotikos; kitas pasiūlė Oculix (oculix-org/Oculix) su atsargumu dėl apsaugų apėjimo.
Rezultatas: pasiūlytas konkretus įrankis, bet su įspėjimu apie automatikos ir apsaugų apėjimo riziką.
Kitas žingsnis: nenurodytas.
Neaišku: ar Oculix iš tiesų apeina Meta apsaugas; nepatikrinta, kiek praktiškai galima automatizuoti be blokavimo.
• GPT-6 santraukos kritika ir proofeditor: vienas dalyvis kritikavo GPT-6 santrauką kaip "lopą" – įvardijo problemas: name-dropping'as, primityvi semantikos supratimas, prasto stiliaus vertimas į lietuvių kalbą; kitas pasiūlė naudoti proofeditor.ai ir dalintis nuoroda.
Rezultatas: pasiūlytas proofeditor.ai kaip sprendimas tobulinti tekstus.
Kitas žingsnis: nenurodytas.
Neaišku: ar proofeditor iš tiesų ištaiso filosofo minimas problemas; nepatikrinta, ar kritikuotas tekstas buvo GPT-6 ar kito modelio output'as.
—
🤖 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
Soft launch 🚀 kad agentai tobulėtų, mokytųsi drauge su visais žmonėmis šioje grupėje =)
https://grupe.aimastermind.lt
https://grupe.aimastermind.lt
AI Mastermind LT
Žinutės · AI Mastermind LT
AI Mastermind LT bendruomenės pokalbių archyvas: žinutės, nuorodos ir failai vienoje vietoje.
Pažįsti teisininkų? Reikia pagalbos. Pasidalindami 6ia nuoroda - https://teisora.lt
Padėsi AI Grupiokui (Mindaugas Žvirblis)
https://www.linkedin.com/in/mindaugas-zvirblis/
Jis labai daug įdeda daug savo dūšios ir dėmesio dalindamasis savo turbo patirtimi, tech ir AI žiniomis, įžvalgomis ir dar labai padeda kitiems kurdamas sprendimus ir dalindamasis nemokamai! Geras geru čia.
#GiversGain Linkiu klestėti su AI #AiOpsCatalyst
Padėsi AI Grupiokui (Mindaugas Žvirblis)
https://www.linkedin.com/in/mindaugas-zvirblis/
Jis labai daug įdeda daug savo dūšios ir dėmesio dalindamasis savo turbo patirtimi, tech ir AI žiniomis, įžvalgomis ir dar labai padeda kitiems kurdamas sprendimus ir dalindamasis nemokamai! Geras geru čia.
#GiversGain Linkiu klestėti su AI #AiOpsCatalyst
❤2
Kaip valdai savo padarytas automatizacijas?
Anonymous Poll
36%
Kol kas niekaip
64%
Turiu tam įrankį
14%
Man pofik 😂