Я человек простой, если кто-то меня рекомендует, я рекомендую его в ответ.
t.me/tkhychs
Знакомьтесь, это Андрей. Он невероятно успешный сеошник. Один из самых успешных, что я знаю. А ещё у Андрея потрясающий слог. С ним очень приятно гулять по городу и разговаривать о всяком важном. И он тоже любит Пелевина, как и я. В общем крайне рекомендую подписаться на Андрея.
t.me/tkhychs
Знакомьтесь, это Андрей. Он невероятно успешный сеошник. Один из самых успешных, что я знаю. А ещё у Андрея потрясающий слог. С ним очень приятно гулять по городу и разговаривать о всяком важном. И он тоже любит Пелевина, как и я. В общем крайне рекомендую подписаться на Андрея.
Telegram
Тихий час - SEO & LIFESTYLE
Занимаюсь сайтами в условиях кризиса. Обратная связь: @quietquestion_bot
❤7
Я недолюбливал мультиагентные системы
Почему? Потому что прежде чем использовать мультиагентные системы, нужно ответить на прекрасные вопросы, которые задал автор канала Этихлид у себя в, не менее прекрасном, посте:
В общем я их всячески старался избегать и не использовать без крайней необходимости. Не люблю героически преодолевать трудности там, где их можно избежать.
И вот недавно на консультации с клиентом увидел как он использует мультиагентную систему, чтобы принимать решения на сотни миллионов рублей. И таких решений десятки. Понятно что там не всё оптимально было и мы как раз вместе разбираем все эти вопросы. Но вот сам факт. Вот наконец кейс, где такое можно использовать.
В общем из этой консультации родилась идея фреймворка для мультиагентных систем. Который позволит избежать возможных граблей.
А что за фреймворк, расскажу как-нибудь позже. А сейчас пойду отдыхать, суббота же.
Почему? Потому что прежде чем использовать мультиагентные системы, нужно ответить на прекрасные вопросы, которые задал автор канала Этихлид у себя в, не менее прекрасном, посте:
- зачем в флоу каждый конкретный блок?
- сколько будет 0.9⁵ и при чём тут это?
- как передаётся контекст между агентами?
- как замеряете "хорошесть" результата и его повторяемость?
- как находите, где процесс свернул не туда?
- на каких шагах требуется участие человека (HITL)?
- где берёте одного агента, а где всё-таки мультиагентный сетап?
- а что можно было бы обычным детерминированным скриптом сделать?
В общем я их всячески старался избегать и не использовать без крайней необходимости. Не люблю героически преодолевать трудности там, где их можно избежать.
И вот недавно на консультации с клиентом увидел как он использует мультиагентную систему, чтобы принимать решения на сотни миллионов рублей. И таких решений десятки. Понятно что там не всё оптимально было и мы как раз вместе разбираем все эти вопросы. Но вот сам факт. Вот наконец кейс, где такое можно использовать.
В общем из этой консультации родилась идея фреймворка для мультиагентных систем. Который позволит избежать возможных граблей.
А что за фреймворк, расскажу как-нибудь позже. А сейчас пойду отдыхать, суббота же.
👍5❤2
Найди курицу на картинке
В магазине https://yerevan-city.am есть русский язык (спасибо им за это). Но поиск работает плохо. Типичная проблема на картинке. Я подумал, что можно же попросить клода или кодекс собрать корзину за тебя. Он знает и армянский, и русский, и английский. В каком-то точно окажется подходящее написание. В итоге сделал MCP для Ереван Сити. А если бы такой функционал был на самом сайте, было бы вообще отлично.
https://github.com/tjvjk/yerevan-city-mcp
Читал как-то, что Вкусвилл сделал:
Получается я сделал первый в армянском e-commerce открытый MCP сервер для AI-агентов.
В магазине https://yerevan-city.am есть русский язык (спасибо им за это). Но поиск работает плохо. Типичная проблема на картинке. Я подумал, что можно же попросить клода или кодекс собрать корзину за тебя. Он знает и армянский, и русский, и английский. В каком-то точно окажется подходящее написание. В итоге сделал MCP для Ереван Сити. А если бы такой функционал был на самом сайте, было бы вообще отлично.
https://github.com/tjvjk/yerevan-city-mcp
Читал как-то, что Вкусвилл сделал:
первый в российском e-commerce открытый MCP сервер для AI-агентов
Получается я сделал первый в армянском e-commerce открытый MCP сервер для AI-агентов.
🔥13👍1
В начале июля навайбкодил агрегатор новостроек. Как у него дела? Медленно но верно трафик идёт вверх.
262 клика из поиска -> 17 заявок. CR получается 6,5%.
Список того, что хочется сделать растёт пугаеще быстро. Приходится бить себя по рукам и брать только то, что (по моему мнению) приведёт к росту трафика.
Продолжаю наблюдать
262 клика из поиска -> 17 заявок. CR получается 6,5%.
Список того, что хочется сделать растёт пугаеще быстро. Приходится бить себя по рукам и брать только то, что (по моему мнению) приведёт к росту трафика.
Продолжаю наблюдать
❤🔥6👍5
Секрет человечного текста, если пишете посты нейронкой
Для проекта с новостройками нужно вести много соц сетей: телеграм, публиковать статьи, тредс, инстаграм и ещё кучу всего. Там не особо художественные тексты, главное факты, поэтому можно использовтаь нейронки чтобы писать тексты. Но они всё равно пишут так, что сразу понятно что это генеренный текст. Есть большая статья на википедии как палится нейро текст https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing
На основе этой статьи я и написал скилл хуманайзер, которые делает текст более человечным. В первой итерации агент правил всё за один раз. Получалось корявенько. То штампы пропустятся, то ритм хромает.
Во второй итерации сделал три агента, которые работают параллельно и смотрят на текст с разных сторон, а потом чётвёртый собирает всё в кучу. Стало сильно лучше. Один ищет типовые оброты, второй смотрит на ритм, третий проверяет что ещё можно добавить: цифр, имён, личного опыта, авторской позиции.
Понятно что текст получается не идеальный и такой метод не заменит редакторских правок, но стало по крайней мере не отвратительно.
Если нужно писать много текстов где не очень важна литературная составляющая, то держите скилл:
https://github.com/tjvjk/humanizer
Для проекта с новостройками нужно вести много соц сетей: телеграм, публиковать статьи, тредс, инстаграм и ещё кучу всего. Там не особо художественные тексты, главное факты, поэтому можно использовтаь нейронки чтобы писать тексты. Но они всё равно пишут так, что сразу понятно что это генеренный текст. Есть большая статья на википедии как палится нейро текст https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Signs_of_AI_writing
На основе этой статьи я и написал скилл хуманайзер, которые делает текст более человечным. В первой итерации агент правил всё за один раз. Получалось корявенько. То штампы пропустятся, то ритм хромает.
Во второй итерации сделал три агента, которые работают параллельно и смотрят на текст с разных сторон, а потом чётвёртый собирает всё в кучу. Стало сильно лучше. Один ищет типовые оброты, второй смотрит на ритм, третий проверяет что ещё можно добавить: цифр, имён, личного опыта, авторской позиции.
Понятно что текст получается не идеальный и такой метод не заменит редакторских правок, но стало по крайней мере не отвратительно.
Если нужно писать много текстов где не очень важна литературная составляющая, то держите скилл:
https://github.com/tjvjk/humanizer
❤12
Rust и конвертер в md файлы
Прочитал что вышел конвертер для 14 форматов документов который конвертит их все в md формат.
https://github.com/firecrawl/anydoc
Мне такое нужно подумал я. У меня как раз есть простая библиотека которая с помощью агентского поиска ищет по md файлам вместо всяких сложных рагов. Да ещё и супер дёшево.
Конвертер написан на расте и заявляют что работает сильно быстрее уже существующих. Судя по таблицам в ридми в 100 или даже 1000 раз быстрее. Но разработчикам мы, конечно же, верить не будем, и проверим самостоятельно.
Проверю два кейса с помощью anydoc и других конвертеров:
1. перегнать несколько файлов в md
2. поискать что-то на лету с помощью ugrep и сравнить с anydoc + grep
Итого. Разница действительно есть, но не такая фундаментальная как заявлено. Возможно у меня слишком маленькая выборка.
Ну и коротенько:
- При конвертиции файлов примерно на 30% быстрее других конвертилок
- При конвертации на лету на 20% быстрее
- Удобно что один инструмент для всего
- При anydoc конвертации многострочные конструкции засовываются в одну строку, другие обычно оставляют как есть, отсюда такая большая разница в строках
Так что использовать можно, но всё не так радужно, как заявляется.
Прочитал что вышел конвертер для 14 форматов документов который конвертит их все в md формат.
https://github.com/firecrawl/anydoc
Мне такое нужно подумал я. У меня как раз есть простая библиотека которая с помощью агентского поиска ищет по md файлам вместо всяких сложных рагов. Да ещё и супер дёшево.
Конвертер написан на расте и заявляют что работает сильно быстрее уже существующих. Судя по таблицам в ридми в 100 или даже 1000 раз быстрее. Но разработчикам мы, конечно же, верить не будем, и проверим самостоятельно.
Проверю два кейса с помощью anydoc и других конвертеров:
1. перегнать несколько файлов в md
2. поискать что-то на лету с помощью ugrep и сравнить с anydoc + grep
Итого. Разница действительно есть, но не такая фундаментальная как заявлено. Возможно у меня слишком маленькая выборка.
Ну и коротенько:
- При конвертиции файлов примерно на 30% быстрее других конвертилок
- При конвертации на лету на 20% быстрее
- Удобно что один инструмент для всего
- При anydoc конвертации многострочные конструкции засовываются в одну строку, другие обычно оставляют как есть, отсюда такая большая разница в строках
Так что использовать можно, но всё не так радужно, как заявляется.
❤2👍2
Я иду на AI-конференцию Community Sprints 8-10 сентября.
Три дня про то, как AI-native команды внедряют ИИ: реальные кейсы, разборы и практика от людей из международного бигтеха. Бесплатно и онлайн.
Присоединяйтесь: https://communitysprints.ru/aiconf-september/?utm_source=share&utm_campaign=aiconf-sept&utm_medium=referral&utm_content=u213566116
Три дня про то, как AI-native команды внедряют ИИ: реальные кейсы, разборы и практика от людей из международного бигтеха. Бесплатно и онлайн.
Присоединяйтесь: https://communitysprints.ru/aiconf-september/?utm_source=share&utm_campaign=aiconf-sept&utm_medium=referral&utm_content=u213566116
🔥5
Убрать RAG, упростить систему и сократить стоимость перевода в 72 раза
Недавний рабочий кейс. Работала система переводов на основе RAG. Модель gpt 5.4. В целом всё было нормально. Текст переводился, иногда конечно были недочёты но как без них? Переводчики тогда заскучают. Цена перевода 1000 знаков $0.05641. А это, на минуточку, примерно в 100 раз дешевле человека.
Но мне показалось что можно сделать дешевле.
Шаг 1.
Переносим все инструкции по переводу в систем промпт. Там грамматические правила для конкретного языка и очень много словосочетаний для перевода вида: словосочетания на английском - перевод. Что это даёт? Использование кэша. После первого запроса весь систем промпт попадает в кэш. При последующих запросах чтение из кэша большого систем промпт в 10 раз дешевле.
Что улучшилось:
- стоимость перевода 1000 знаков снизилась в 2 раза и стала $0.02579
- количество запросов на один перевод снизилось с 5-6 (всякие около RAG запросы) до 1
- время перевода снизилось, но это не критичный тут параметр
Шаг 2.
Меняем модель на gpt 5.6 luna.
Что улучшилось:
- стоимость перевода 1000 знаков снизилась в 72 раза относительно RAG варианта (или в 5726 раз дешевле человека, лол) и стала $0,000789
- качество перевода осталось таким же, как и с моделью 5.4
Перед этим конечно были построены правильные евалы на основе вхождений контрольных словосочетаний для перевода. Чтобы можно было программно сравнивать качество перевода между собой. Картинка как раз иллюстрирует такое сравнение. По оси X выборка текстов для перевода. По оси Y контрольные словосочетания. Но финальная проверка конечно за переводчиком.
Итого. Система стала проще. И дешевле. RAG имеет очень узкую область применения. Часто можно обойтись совсем без него. Иногда мне кажется, что RAG нужно использовать только в крайнем случае, когда больше уже ничего не помогает.
Недавний рабочий кейс. Работала система переводов на основе RAG. Модель gpt 5.4. В целом всё было нормально. Текст переводился, иногда конечно были недочёты но как без них? Переводчики тогда заскучают. Цена перевода 1000 знаков $0.05641. А это, на минуточку, примерно в 100 раз дешевле человека.
Но мне показалось что можно сделать дешевле.
Шаг 1.
Переносим все инструкции по переводу в систем промпт. Там грамматические правила для конкретного языка и очень много словосочетаний для перевода вида: словосочетания на английском - перевод. Что это даёт? Использование кэша. После первого запроса весь систем промпт попадает в кэш. При последующих запросах чтение из кэша большого систем промпт в 10 раз дешевле.
Что улучшилось:
- стоимость перевода 1000 знаков снизилась в 2 раза и стала $0.02579
- количество запросов на один перевод снизилось с 5-6 (всякие около RAG запросы) до 1
- время перевода снизилось, но это не критичный тут параметр
Шаг 2.
Меняем модель на gpt 5.6 luna.
Что улучшилось:
- стоимость перевода 1000 знаков снизилась в 72 раза относительно RAG варианта (или в 5726 раз дешевле человека, лол) и стала $0,000789
- качество перевода осталось таким же, как и с моделью 5.4
Перед этим конечно были построены правильные евалы на основе вхождений контрольных словосочетаний для перевода. Чтобы можно было программно сравнивать качество перевода между собой. Картинка как раз иллюстрирует такое сравнение. По оси X выборка текстов для перевода. По оси Y контрольные словосочетания. Но финальная проверка конечно за переводчиком.
Итого. Система стала проще. И дешевле. RAG имеет очень узкую область применения. Часто можно обойтись совсем без него. Иногда мне кажется, что RAG нужно использовать только в крайнем случае, когда больше уже ничего не помогает.
🔥9❤1
У компании Антропик вышел отчёт о неправомерном использовании клод кода. На картинке список мировых злодеев по количеству упоминаний. В США конечно никто не использует клод код в плохих целях. Точно точно!
💯4😁3