ЛОЛ ШТО? Тупой хак делает LLM умнее

Разрабы неделями бьются над промпт-инжинирингом, а решение оказалось на уровне «постучать по телевизору, чтобы заработал».

Свежее исследование показало: если отправить один и тот же промпт дважды в одном сообщении, модель внезапно прозревает.

Почему так?

Стандартная логика LLM — это движение справа налево. Каждый новый токен видит только то, что было до него. Когда вы пишете огромный контекст, а в конце задаете вопрос, первые токены контекста понятия не имеют, к чему вы ведёте. Они генерируются «вслепую», без понимания финальной задачи.

Хак - «двойной проход»

Если просто продублировать текст промпта один за другим, случается магия. При втором проходе каждый кусок текста уже «знает», какой вопрос последует в конце.

Результаты на семи разных бенчмарках (Gemini, ChatGPT, Claude, DeepSeek) показывают рост точности. В одном из тестов — на поиск имени в списке — модель прыгнула с жалких 21% до 97% попадания.

* Скорость та же. Железо обрабатывает входящий текст параллельно, так что задержку не заметите.
* Никакого мусора. Ответ не становится длиннее, он просто становится точнее.

Это самый простой и дешевый способ выжать максимум из нейронки, когда контекст сложный, а тупить нельзя. Просто CTRL+V два раза 😂

🐾 @aimastersme
⚡ Power Users
▫️ AI обучение

Agent Second Brain v2 - полноценный агент

Обновил свой Agent Second Brain.

Главное изменение: теперь это полноценный агент, с которым можно разговаривать. Не нужно жать кнопки - отправляете голосовое или текст, и он отвечает как живой собеседник. Можно задавать вопросы, уточнять, менять тему, брейнштормить. Все кнопочные команды из первой версии так же на месте.

Новая система памяти

У каждой карточки знаний есть "свежесть" от 0 до 1. Только что обсуждали - единица. Прошла неделя - 0.9. Месяц - 0.5. Два месяца - почти ноль. Каждую ночь скрипт пересчитывает свежесть и распределяет карточки по уровням: горячие, тёплые, холодные, архив.

Если обратились к карточке - она всплывает выше.

Появилась самодиагностика памяти - vault health. Система проверяет связи между карточками, находит сиротские записи без связей и предлагает их соединить. Карточки без контекста бесполезны - эта штука следит, чтобы таких не оставалось.

Четыре режима поиска:

• обычный - только свежие данные, для повседневных вопросов
• глубокий - поднимает всё, включая подзабытое
• полный - до самого дна, для стратегии
• креативный - достаёт рандомные карточки из архива и ищет неожиданные связи между ними. как когда в душе вспоминаешь идею, которую забросил три месяца назад

Что ещё

Упор второй версии - хранение и управление памятью. Вы скидываете всё подряд: голосовые, тексты, фото, пересланные сообщения. Агент классифицирует, раскладывает по карточкам, создаёт задачи в Todoist, а потом вы ищете и креативите по своей базе знаний.

Skill agent-memory (Ebbinghaus decay) оформил как отдельный скилл - по ссылке и прикладываю в комментариях. Его можно поставить на вашего любого агента, не только на Second Brain. Один python-скрипт, ноль зависимостей.

👉 Agent Second Brain v2 на GitHub
(это BETA - иногда работает не стабильно. более надёжная, но менее функциональная версия- релиз v1.)

🐾 @aimastersme
⚡ Power Users
▫️ AI обучение

Что такое агенты и зачем им характер

Все говорят "агенты, агенты". Понимание у всех разное. Давайте разберёмся.

Агентность - это самостоятельность

Вы ставите задачу - получаете результат. Не важно, как агент это делает.

Чем это отличается от ChatGPT? В чате у вас пинг-понг: вопрос - ответ. Сам первый не напишет. После фрикций не позвонит 🤣
То ли дело агент!

Пять вещей, что делают агента агентом:

🔹 Инструменты
Агент должен уметь сходить в интернет, найти файл, изменить документ, дёрнуть API. Как строитель - бывает с молотком и лопатой, а бывает с экскаватором. Вы сами наделяете набором инструментов (MCP и skills).

🔹 Долговременная память
Открываете новый чат в ChatGPT - он не помнит о чём говорили вчера. Это самая сложная часть. Мой Agent Second Brain как раз пытается решить эту задачу - структурировать память так, чтобы агенту было легко в ней ориентироваться. Работаю над улучшением каждый день. Не простая задачка

🔹 Проактивность
Агент может написать вам сам - напомнить о встрече через полчаса, предупредить о проблеме. Внутри по сути расписание задач в виде скрипта: он просыпается каждые N минут, проверяет триггеры, действует и засыпает дальше.

🔹 Характер
Если агент со всем соглашается - это ChatGPT. Скучно и бесполезно. Мои агенты спорят, говорят "идея говно", предлагают альтернативу. Одно голова хорошо, а агент с характером - лучше.

🔹 Безопасность
Агенту нужен доступ к вашим данным - почте, файлам, перепискам. Без этого он бесполезен как ассистент. А с доступом - опасен. Если безопасность настроена криво, ваш агент продаст вас за банку варенья и корзину печенья. Нужны жесткин правила: внешние действия только с подтверждением, приватные данные наружу не утекают, входящий контент фильтруется от инъекций. На фоне хайпа про агентнов - это самая недооценённая часть. Будьте внимательны!

Что отличает агентов друг от друга? Набор инструментов, как устроена память, расписание задач и характер. Вот и всё

@aimastersme
▫️ AI обучение команд
⚡️ Power Users

Занимательная анимация, как рой агентов улучшают граф связей в моем Second Brain. Каждая точка - (нода) карточка знаний или заметка, линия - (ребро) связь между ними. Похоже на социальную сеть.

Тестирую новый skill - скоро поделюсь

@aimastarsme

Markdown-файлы скоро нас заменят

Ну, почти. Заменят не любые markdown, а Skills - инструкции для AI-агентов. Это что-то вроде должностных инструкций, книги рецептов и тех-карты в одном флаконе: что делать, в какой последовательности, с какими данными и инструментами. Агент подгружает skill постепенно и перестаёт галлюцинировать. Более подробно рассказывал в этом видео

Внутри любого скилла - набор инструкций, шаблоны, схемы, плюс встроенные скрипты, которые исполняются в строго заданных моментах. Модель не придумывает, как делать ту или иную задачу, а точно следует инструкциям.

Например
- генерация визуалов и текстов по фирстилю для разных платформ - агент понимает платформу и создает контент под нее
- мониторинг конкурентов: что, где, какие сайты и соцсети смотреть, в какую табличку складывать, кого и когда оповещать
- ответы на обращения не по шаблону/промпту, а с предварительным сбором исторических данных о клиенте в CRM
... и многое другое

Написать скилл кажется простым делом. Markdown, пара заголовков, запустил. По факту большинство скиллов работают так: модель читает описание, говорит «ага, все понятно» - и игнорирует 80% тела файла. Вы думаете что всё ок, пока результат не повергнет в ужас

Хороший скилл - это сложный и длительный процесс тестирования и доработки. Потому что скилл - передача вашего собственного опыта в формат, который AI может воспроизвести.

Но не тужитесь. Я создал skill, который помогает улучшать наши самопалки

Взял четыре лучших подхода к созданию скиллов и скрестил их в один:

• Гайд Anthropic - 32 страницы best practices, 5 архитектурных паттернов
• Superpowers от Jesse Vincent - TDD-подход
• Best Practices от Minko Gechev (Google) - валидация через LLM
• Skill Creator от Anthropic - упаковка
• Добавил систему скоринга по 5 критериям и петлю самопроверки и улучшения

Получился Skill Conductor - 5 режимов: CREATE, EVAL, EDIT, REVIEW, PACKAGE.

👉 skill-conductor на GitHub 👈

Скачайте ZIP (зелёная кнопка Code со стрелочкой), бросьте в десктопный Claude-Settings-Capabilities или распакуйте в .claude/skills/ для Claude Code.

Попросите использовать skill-conductor, чтобы проверить и улучшить ваши кастомные скиллы

@aimastersme
▫️ AI обучение команд
⚡️ Power Users

Anthropic обновили свой skill-creator ровно в тот момент, когда я выложил skill-conductor. Синхрон настолько точный, что я проверил - нет, они у меня не списывали 🤣

Спасибо @weistigr за подсказку ❤️
У нас в группе оч крутые подпискики собрались, между прочим

Крч, разобрал их апдейт по косточкам. Это очень-очень сильный скилл - мощный интсрумент. Там три агента-специалиста. И я в восторге от этого подхода!

Сейчас копаю именно в эту сторону: рой агентов в skill - это целая команда вместо одного медленного сотрудника (ну вот, уже AI стал медленным, дожили)

Но я был бы не я, если бы тут же не забрал лучшее в свой conductor.

Обновил и улучшил skill-conductor. И вот в чем отличие:

1. Архитектура до кода
Creator сразу прыгает к "давай напишем SKILL.md". Conductor заставляет сначала выбрать паттерн. Самая дорогая ошибка - неправильная архитектура. Переписывать потом долго и больно.

2. Test Driven Development - Сначала прогон и падающие тесты без skill, потом пишем skill

3. 5 осей скоринга с числовыми значениями
Если набирает 45-50, то готов в продакшн, если меньше - переписывать.

В общем, Сreator - это серьёзный testing engine. Conductor - это полный цикл от идеи до пакета.

Выбирайте сами, что вам ближе

Обновлённый skill-conductor по ссылке

@aimastersme

Ищите здесь себя

Лимиты в Claude быстро сгорают? Пара лайфхаков

Вижу волну жалоб: лимиты в Claude заканчиваются молниеносно. Неважно, пишете код или просто общаетесь в десктопном приложении.

А вот почему

Сейчас везде раскатали модели на 1 миллион токенов. Звучит жирно, но есть нюанс - после 200К токенов расход растёт кратно. И если вы ведёте длиииииинный диалог в десктопном приложении - токены сгорают как бенгальский огонёк.

Лайфхак элементарный: одна тема - один чат. Поговорили - открыли новый. Всё.

Антропик решает проблему повышенного расхода токенов за счёт кэширования. Нюанс в том, что кэш живёт примерно 5 минут.

Для Claude Code. Если у вас настроен харнес и задача автоматизирована - можно запускать длинную сессию с миллионом контекста нон-стоп. Тогда предыдущие куски кэшируются и расход терпимый. Но если работаете итерациями - подошли, дописали, ушли на полчаса, вернулись - кэш протух, и всё перечитывается заново. Вот тут-то лимиты и тают.

Короче:
- Чат-общение: одна тема - один диалог или чат без перерывов более 5 мин
- Код нон-стоп: нормально, кэш работает
- Код итерациями: кэш протухает, надо компактить или делать хендоф после 60-100К токенов

Проверено на себе, работает. Если кто-то из подписчиков знает способ лучше - пишите в комменты, добавлю.

А, ну и самое главное: с 16 до 22 по Минску - пиковые часы, когда лимиты тают сильно быстрее.

@aimastersme
▫️ AI обучение команд
⚡️ Power Users

Меньше ChatGPT - больше Codex

За те же $20 у OpenAI есть приложение Codex. С виду - для кода. На деле - для всего.

Скиллы, плагины, рабочая папка с файлами. Документы, презентации, таблицы - всё может. По сути, это ровно то, что делает Claude Desktop (Claude Cowork), только на стороне OpenAI.

Указал папку - работай. "какие файлы у меня тут лежат?", "отредактируй вот этот документ" - он сам дёрнет нужный скилл и сделает.

Самое клевое - скиллы совместимы с теми, что делают для Claude. Можно скопировать текст вот этого сообщения и закинуть с Codex

установи вот эти skills для работы с документами:

https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/docx

https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/pdf

https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/pptx

https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/xlsx

https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/web-artifacts-builder


Стало это возможно потому что модель GPT-5.4 наконец-то нормально шарит и в текст, и в код, и в вызов инструментов.

Вам надо только две настройки:
- full access - пусть делает всё без "разрешите выполнить?"
- модель GPT-5.4 Low - хватает за глаза, долго думать тут не надо

Попробуйте. Подписка та же, что и на обычный ChatGPT, приложение бесплатное.

@aimastersme
▫️ AI обучение команд
⚡️ Power Users

Плохие новости, народ
Anthropic дал 24 часа, чтобы отключить Open Claw и подобных агентов от их подписки.

Одновременно с этим можно запросить экстра токенов в размере месячной подписки (но всего на 2 недели).

Короче, конец веселью. Я уже перевёл двух своих трудяг на Codex GPT-5.4. Он не такой сообразительный и быстрый, как Opus 4.6, но жить можно.

Похоже, готовятся к релизу своего аналога - избавляются от конкурентов.

PS: мой Agents Second Brain продолжит работать - он на официальном Claude Code

@aimastersme

Вдогонку к новости о блокировке подписки Claude Code для Open Claw

У fireworks.ai есть неплохой план FirePass за $7 - полный анлим на Kimi 2.5 Turbo. Из всего китайского опенсорса Kimi лучше всего себя показала в связке с Open Claw.

И ещё вариант потенциально интересный: Gemma 4 31B через Google API даёт 14.4K вызовов в день совершенно бесплатно. Сам не тестировал в агенте, но локально юзаю версию 4B и очень доволен скоростью и точностью дёрганья инструментов.

@aimastarsme

Обходим ограничение Anthropic через прямое использование CLI

1. подтянуть репо со всеми свежими коммитами https://github.com/openclaw/openclaw
2. собрать и запустить через pnpm
3. настроить доступ: pnpm openclaw models auth login --provider anthropic --method cli --set-default

Ну, и на всякий случай напоминаю, что есть ещё вот такое решение https://github.com/router-for-me/CLIProxyAPI

@aimastarsme

Если вы не понимаете, на что так быстро расходуются лимиты Claude Code, то отправьте ему это сообщение

Изучи этот скрипт и запусти в нашем окружении, выведи полный отчёт по использованию токенов подписки
https://gist.github.com/kieranklaassen/7b2ebb39cbbb78cc2831497605d76cc6

@aimastersme