хааххаахахахаахахаахахаахха

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

OpenAI випустили свої рекомендації щодо фронтенду і скіл для цього.

Я його опублікував

https://forgedemy.org/skills/gpt-5-4-delightful-frontends-1774046516517/view

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.

Про автоматизацію роботи дослідників (наука)

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

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 :(

Українська версія: https://forgedemy.org/uk/blog/why-i-built-forgedemy

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

https://www.tiktok.com/@forgedemy/video/7620091807539416341

Ось новий результат з цим едітором)

А ось версія з якою працював: https://forgedemy.org/skills/video-timeline-editor-1774190276239/view

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

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

https://news.ycombinator.com/item?id=47475832

До речі, один з моїх постів таки був опублікований і набрав коментарі!