Vibecoding Haven (BotfatherDEV)
2.63K subscribers
889 photos
148 videos
11 files
561 links
Ділюсь про те як стати продуктивнішим використовуючи AI в програмуванні.
Download Telegram
мій перший комент на HackerNews (треба для того щоб набрати поінти, щоб мати змогу писати пости 🫤)


the real play isn't the model, it's the toolchain lock-in. uv/ruff/ty own the edit-check-fix loop for python — if codex cli (itself built on ruff) gets tighter integration there, that probably moves patch quality more than yet another model bump. openai's own numbers suggest small quality gains will compound quickly. i just hope governance stays open so trust in these tools doesn't erode

Про це
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
як працюють коменти на hacker news якщо це комусь ще цікаво як мені

поінти (карма)

- маленький трикутник поруч з кожним коментом це кнопка апвоту. тиснеш на неї щоб дати комусь поінт
- немає кнопки давнвоту поки не наберешся ~500 карми. тому бачиш тільки ▲ а не ▼
- ти не можеш бачити скільки поінтів у чужих коментах — HN спеціально їх ховає. тільки автор коменту може бачити свій скор (і то ненадовго). це запобігає pile-on голосуванню
- на своєму коменті можеш бачити "1 point" — це твій власний скор який видно тільки тобі

як заробляєш поінти

- хтось тисне ▲ на твоїй коменті → +1 поінт
- хтось тисне ▲ на сторі яку ти запостив → +1 поінт
- твої накопичені поінти = твоя карма (показується в профілі)

сортування коментів

коменти не сортуються хронологічно. вони ранжуються комбінацією:

1. апвоти — більше апвотів = вище
2. time decay — старіші коменти опускаються з часом
3. штрафи — зафлажені або контроверсійні коменти опускаються вниз

тому топ коменти це зазвичай ті що отримали апвоти рано і часто

вкладеність тредів

- відступи = глибина відповіді. відповідь на відповідь має більший відступ вправо
- лінки типу parent | prev | next допомагають навігувати по дереву
- [–] згортає/розгортає тред коментів
- root повертає до топ-левел коменту в тому треді


візуальні підказки

- твій власний коммент підсвічується помаранчевою * і показує твій поінт каунт, плюс опції edit | delete
- всі інші коменти не показують поінт каунт — HN ховає скори від інших юзерів
- сірий/блідий текст означає що коммент був давнвочений нижче порогу — мертві або сильно покарані коменти виглядають блідими
1
mapgleos ✙ #УкрТґ
Photo
хааххаахахахаахахаахахаахха
3
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
AI agent challenge: build something start to finish using only your AI agent. No manual editing. Show your terminal, show the result. The crazier the output, the better.


Також, воркфлоу для створення подібного відео:
https://forgedemy.org/skills/face-swap-tiktok-1774021115050/view
15
Карпаті розповідає, як ШІ-агенти можуть самі знаходити й підключати реальні домашні системи через локальну мережу. суть фрагмента в тому, що агент уже не просто чат, а інтерфейс до реального світу і пристроїв

Потім він пояснює, що в agent-first світі багато звичних застосунків можуть стати зайвими, бо агенти будуть напряму працювати з API та інструментами.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Про автоматизацію роботи дослідників (наука)
211
Vibecoding Haven (BotfatherDEV)
Написав статтю про те, що таке Forgedemy і навіщо. https://forgedemy.org/blog/why-i-built-forgedemy
До речі, придумав таку штуку - можливість створювати глобальні нотатки для всіх агентів.

Припустимо, ви працюєте над фічею в claude code, але іноді ви пробуєте codex, openclaw, opencode, cursor, copilot etc.

І ви хочете щось записати, якусь помітку, нотатку, але щоб всі ваші агенти мали доступ до неї.

для цього я зробив команду forgedemy remember — яка створює SKILL з порожніми інструкціями, а ваша нотатка зберігається в abstract як опис цього скіла.

Таким чином (поки немає загальної системи пам'яті, окрім як патчити AGENTS.MD, CLAUDE.MD) можна зберігати деякі нотатки глобально для всіх агентів

P.S. якщо треба видалити потім - така команда теж є
4
Show HN (демо продукта) — не вийшло опублікувати

Але створив ось цей пост)
Хто є на HN — підтримайте будь ласка апвоутом:)

https://news.ycombinator.com/item?id=47475832
Vibecoding Haven (BotfatherDEV)
Show HN (демо продукта) — не вийшло опублікувати Але створив ось цей пост) Хто є на HN — підтримайте будь ласка апвоутом:) https://news.ycombinator.com/item?id=47475832
Схоже що для ShowHN вони дають попередження що пост не буде опубліковано

А для інших постів вони взагалі не дають йому з'явитися доки не набереш карму :(
потрохи пишу власний редактор відео))) щоб можна було через агента робити)
1
Vibecoding Haven (BotfatherDEV)
потрохи пишу власний редактор відео))) щоб можна було через агента робити)
це моя мрія просто, автоматизувати весь цей процес.

це одна з головних причин, які відштовхували від подальшого виробництва навчальних матеріалів

як добре що вже цей час настав, коли можна юзати ШІ для цього
131
Forwarded from Scrooge
Создал бесплатный скилл, планируется оптимизировать и переписать на другую либу. На работоспособность не проверял, все ai сделал и поэтому может не работать)

https://forgedemy.org/skills/telegram-mcp-1774261791071/view
2
я аспірант, працюю над гіпотезою про автоматизацію роботи інженерів конструкторів через агентів (використовую LLM агентів для керування МКЕ софтом).

у дисертації вже десь 115 статей і я вигадав новий флоу: агент читає статтю, витягує цитати, робить з них твердження, перевіряє твердження проти PDF, відстежує що вже переглянуто мною

зробив Next.js дашборд який працює поверх звичайної структури папок. кожна стаття це директорія з summary.md, quotes.md, notes.md, і опціонально claims.json та review-state.json. ніякої бази даних. файлова система це джерело істини, і можна редагувати файли будь-яким редактором — дашборд підхоплює зміни

основний воркфлоу це "структуроване читання". вибираєш статтю, і дашборд показує твої твердження зв'язані з підтверджуючими цитатами. кожну цитату можна автоматично перевірити проти локального PDF, перевіряє чи текст реально є в документі. також можна запустити AI огляд через Codex CLI який оцінює чи цитата справді підтримує твердження (пряма підтримка, часткова, суміжна, невідповідність, суперечність) і пропонує виправлення

формат claims.json простий: масив тверджень (кожне з id, title, type, statement, ID підтверджуючих цитат, теги) і масив цитат (id, title, page, body або сегменти). коли вперше стикаєшся зі статтею, можна попросити AI згенерувати твердження з резюме — воно створює claims.json, а далі це ручний цикл огляду з AI-асист чатом (codex)

все працює локально. API роути обробляють CRUD для нотаток, цитат, зв'язків між ними і стану огляду. запис файлів використовує advisory locking щоб конкурентні мутації не псували стан. AI операції стрімляться через SSE

стек: Next.js 15, React, TypeScript, Codex CLI для AI, pdftotext для верифікації. ніяких зовнішніх сервісів окрім LLM API

зробив для себе, але можливо комусь буде цікаво
3