Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🎥 Lovable провели live-демонстрацию нового Cloud + AI на стриме
В дополнении к недавнему анонсу нового облака команда Lovable провела сегодня прямой эфир (1 час), где в реальном времени показала возможности недавно запущенных Lovable Cloud и Lovable AI.
Что показали на стриме:
🔹 Создание приложения для генерации изображений с нуля
🔹 Автоматическое подключение базы данных и аутентификации
🔹 Интеграцию ИИ без настройки API-ключей
🔹 Добавление системы подписок через Stripe
Демонстрация в цифрах:
1️⃣ Лендинг создан за несколько минут с автогенерацией изображений
2️⃣ Пользовательские аккаунты настроены автоматически
3️⃣ ИИ-генерация изображений работает из коробки
4️⃣ Профили пользователей с галереей изображений
5️⃣ Темы для стилизации (киберпанк, ретро, Studio Ghibli)
Новые возможности Cloud:
• Встроенная панель управления базой данных
• Мониторинг пользователей и активности
• Управление файловым хранилищем
• Отслеживание использования ИИ-моделей
• Логи для отладки
Интересные моменты стрима:
⚡️ Разработчики импровизировали и добавляли функции по запросам зрителей
⚡️ Показали загрузку изображений для контекста ИИ-генерации
⚡️ Продемонстрировали интеграцию с платежными системами
⚡️ Обсудили планы по поддержке других провайдеров платежей
Технические детали:
🔧 Хостинг: преимущественно в ЕС для соответствия GDPR
🔧 Модели: Google Gemini бесплатно до конца недели
🔧 Совместимость: полная поддержка Supabase сохранена
🔧 Производительность: улучшения на 20% с новой Claude 4.5
Ценообразование остается доступным:
💰 $25/месяц включенного использования Cloud
💰 $1/месяц включенного использования AI
💰 Оплата только при превышении лимитов
Стрим показал, насколько упростилось создание полнофункциональных приложений с ИИ — от идеи до работающего продукта за один сеанс без написания кода и настройки инфраструктуры.
• Подробный интерактивный транскрипт стрима (с промптами) здесь.
• Краткая нарезка наиболее интересных моментов (3 мин) - прикреплена к заметке.
@llm_notes
#lovable #livestream #vibecoding #ai #cloud #transcript
В дополнении к недавнему анонсу нового облака команда Lovable провела сегодня прямой эфир (1 час), где в реальном времени показала возможности недавно запущенных Lovable Cloud и Lovable AI.
Что показали на стриме:
🔹 Создание приложения для генерации изображений с нуля
🔹 Автоматическое подключение базы данных и аутентификации
🔹 Интеграцию ИИ без настройки API-ключей
🔹 Добавление системы подписок через Stripe
Демонстрация в цифрах:
1️⃣ Лендинг создан за несколько минут с автогенерацией изображений
2️⃣ Пользовательские аккаунты настроены автоматически
3️⃣ ИИ-генерация изображений работает из коробки
4️⃣ Профили пользователей с галереей изображений
5️⃣ Темы для стилизации (киберпанк, ретро, Studio Ghibli)
Новые возможности Cloud:
• Встроенная панель управления базой данных
• Мониторинг пользователей и активности
• Управление файловым хранилищем
• Отслеживание использования ИИ-моделей
• Логи для отладки
Интересные моменты стрима:
⚡️ Разработчики импровизировали и добавляли функции по запросам зрителей
⚡️ Показали загрузку изображений для контекста ИИ-генерации
⚡️ Продемонстрировали интеграцию с платежными системами
⚡️ Обсудили планы по поддержке других провайдеров платежей
Технические детали:
🔧 Хостинг: преимущественно в ЕС для соответствия GDPR
🔧 Модели: Google Gemini бесплатно до конца недели
🔧 Совместимость: полная поддержка Supabase сохранена
🔧 Производительность: улучшения на 20% с новой Claude 4.5
Ценообразование остается доступным:
💰 $25/месяц включенного использования Cloud
💰 $1/месяц включенного использования AI
💰 Оплата только при превышении лимитов
Стрим показал, насколько упростилось создание полнофункциональных приложений с ИИ — от идеи до работающего продукта за один сеанс без написания кода и настройки инфраструктуры.
• Подробный интерактивный транскрипт стрима (с промптами) здесь.
• Краткая нарезка наиболее интересных моментов (3 мин) - прикреплена к заметке.
@llm_notes
#lovable #livestream #vibecoding #ai #cloud #transcript
👍5❤1
🤖 GenSpark представил Custom Super Agent
Компания GenSpark AI анонсировала новую функцию Custom Super Agent, которая позволяет создавать персонализированных AI-агентов с помощью одного текстового запроса.
Главная фишка:
Агенты задействуют всю мощь инструментов GenSpark AI. По сути, в таких агентов можно "заворачивать" готовые шаблоны для решения сложных задач и даже мульти-агентные цепочки с deep research, генерацией изображений и видео.
Основные возможности:
• Создание ИИ-агентов для различных задач: еженедельные отчеты (например, по AI-индустрии), ежедневный анализ акций, генерация мемов, генерация обучающих курсов по разным тематикам, анализ CV под вакансию и т.д.
• Простое создание через текстовое описание задачи
• Повторное использование созданных агентов
• Возможность упоминания агентов в любом месте платформы через @
Совместное использование:
📤 Теперь такими супер-агентами пользователи GenSpark могут делиться друг с другом!
🔍 Поиск и использование агентов в Custom Super Agent Store
📌 Добавление понравившихся агентов в закладки
💳 Если используете чужого агента (а по сути автоматизированную мульти-агентную цепочку, опирающуюся на все возможности GenSpark), то он расходует кредиты вашей учетной записи
Хакатон (15-21 октября):
Проходит хакатон по созданию кастомных агентов с призовым фондом в виде кэша ($500 или $1000) или кредитов платформы. Детали есть на скриншоте.
Пример из практики:
Я создал и разместил в Custom Super Agent Store ИИ-агента "MoneyPrinter AI Video Generator", который анализирует трендовые новости по AI, выбирает наиболее виральные, генерирует скрипт и видео-ролик в выбранном формате для соцсетей. Пример работы данного агента я прикрепил к заметке. Cебестоимость 30 сек ролика получилась порядка 5000-6000 кредитов (в следующий раз замерю точнее), это около $5.
В итоге получается мощный инструмент для создания и обмена агентными цепочками между пользователями в рамках платформы Genspark. Не хватает только API или MCP-интерфейса, чтобы созданных ИИ-агентов использовать внутри своих приложений.
@llm_notes
#genspark #agents #custom #multiagent #hackathon
Компания GenSpark AI анонсировала новую функцию Custom Super Agent, которая позволяет создавать персонализированных AI-агентов с помощью одного текстового запроса.
Главная фишка:
Агенты задействуют всю мощь инструментов GenSpark AI. По сути, в таких агентов можно "заворачивать" готовые шаблоны для решения сложных задач и даже мульти-агентные цепочки с deep research, генерацией изображений и видео.
Основные возможности:
• Создание ИИ-агентов для различных задач: еженедельные отчеты (например, по AI-индустрии), ежедневный анализ акций, генерация мемов, генерация обучающих курсов по разным тематикам, анализ CV под вакансию и т.д.
• Простое создание через текстовое описание задачи
• Повторное использование созданных агентов
• Возможность упоминания агентов в любом месте платформы через @
Совместное использование:
📤 Теперь такими супер-агентами пользователи GenSpark могут делиться друг с другом!
🔍 Поиск и использование агентов в Custom Super Agent Store
📌 Добавление понравившихся агентов в закладки
💳 Если используете чужого агента (а по сути автоматизированную мульти-агентную цепочку, опирающуюся на все возможности GenSpark), то он расходует кредиты вашей учетной записи
Хакатон (15-21 октября):
Проходит хакатон по созданию кастомных агентов с призовым фондом в виде кэша ($500 или $1000) или кредитов платформы. Детали есть на скриншоте.
Пример из практики:
Я создал и разместил в Custom Super Agent Store ИИ-агента "MoneyPrinter AI Video Generator", который анализирует трендовые новости по AI, выбирает наиболее виральные, генерирует скрипт и видео-ролик в выбранном формате для соцсетей. Пример работы данного агента я прикрепил к заметке. Cебестоимость 30 сек ролика получилась порядка 5000-6000 кредитов (в следующий раз замерю точнее), это около $5.
В итоге получается мощный инструмент для создания и обмена агентными цепочками между пользователями в рамках платформы Genspark. Не хватает только API или MCP-интерфейса, чтобы созданных ИИ-агентов использовать внутри своих приложений.
@llm_notes
#genspark #agents #custom #multiagent #hackathon
1❤6👍1
🚀 Manus 1.5: Обновление ИИ-платформы для разработки
Компания Manus выпустила версию 1.5 своей платформы с несколькими значимыми улучшениями.
Основные изменения:
⚡️ Ускоренный движок — задачи выполняются заметно быстрее благодаря оптимизации архитектуры
🎯 Повышенное качество вывода — интерфейсы, переходы и выравнивание стали более профессиональными и точными
📊 Неограниченный контекст — возможность работы с крупными проектами без потери данных и истории, что упрощает командную работу (немного про то, как manus делает context engineering, будет в следующей заметке)
🛠 App Builder — создание полноценных приложений с фронтендом, серверной логикой, базой данных и аутентификацией по одному запросу.
Я с использованием этого App Builder в 1 промпт сделал приложение по генерации картинок при помощи YandexART и Nano Banana (на выбор), результаты можно посмотреть в комментариях. Можно сравнить с приложением от Lovable, которое мной создавалось по тому же промпту чуть ранее.
Мне результат от Manus App Builder очень понравился. Похоже, что у нас есть новый лидер Vibe Coding'а с самым низким порогом входа. Весь предварительный ресерч, подготовка PRD и спецификации на разработку - все делается автоматически. Особенно меня порадовало, что добавить YandexART в этот генератор картинок оказалось предельно просто:
Чуть позже я напишу в комментариях как с добавленим YandexART справился Lovable и Genspark AI Developer.
Пару дней назад я для демонстрации заказчику делал простенького веб-бота на базе yandexart (исходники здесь) , использовал: Github Codespaces, claude code (частично онлайн claude code в рамках бета тестирования), а также поиск рабочих код-снипетов в yandex cloud ml sdk и примерно представляю уровень неудобств. К слову, онлайн Codex так и не смог мне сгенерировать рабочий код такого бота.
🖼 Генерация и поиск изображений — интеграция с пониманием намерений пользователя
Для кого актуально:
1️⃣ Разработчики, работающие с ИИ-инструментами
2️⃣ Команды, создающие веб-приложения
3️⃣ Специалисты по автоматизации процессов
4️⃣ Пользователи, работающие с большими объемами данных
Обновление направлено на повышение производительности и расширение возможностей платформы для решения сложных задач разработки.
Если к этому добавить еще возможность отправки задач в manus по email, интеграцию manus с внешними инструментами и зарождающийся в документации API интерфейс к продукту, то Manus в скором времени может стать самым крутым универсальным ИИ-помощником. Который можно будет использовать и в "личном" общении, и в программном коде.
@llm_notes
#manus #ai #vibecoding #automation #productivity #app
Компания Manus выпустила версию 1.5 своей платформы с несколькими значимыми улучшениями.
Основные изменения:
⚡️ Ускоренный движок — задачи выполняются заметно быстрее благодаря оптимизации архитектуры
🎯 Повышенное качество вывода — интерфейсы, переходы и выравнивание стали более профессиональными и точными
📊 Неограниченный контекст — возможность работы с крупными проектами без потери данных и истории, что упрощает командную работу (немного про то, как manus делает context engineering, будет в следующей заметке)
🛠 App Builder — создание полноценных приложений с фронтендом, серверной логикой, базой данных и аутентификацией по одному запросу.
Я с использованием этого App Builder в 1 промпт сделал приложение по генерации картинок при помощи YandexART и Nano Banana (на выбор), результаты можно посмотреть в комментариях. Можно сравнить с приложением от Lovable, которое мной создавалось по тому же промпту чуть ранее.
Мне результат от Manus App Builder очень понравился. Похоже, что у нас есть новый лидер Vibe Coding'а с самым низким порогом входа. Весь предварительный ресерч, подготовка PRD и спецификации на разработку - все делается автоматически. Особенно меня порадовало, что добавить YandexART в этот генератор картинок оказалось предельно просто:
добавь пожалуйста поддержку модели yandexart с необходимостью ввода credentials: folder id и api key (добавь ссылку на инструкцию где их взять https://telegra.ph/Kak-i-otkuda-brat-kredy-dlya-dostupa-k-YandexGPT-10-09). Чуть позже я напишу в комментариях как с добавленим YandexART справился Lovable и Genspark AI Developer.
Пару дней назад я для демонстрации заказчику делал простенького веб-бота на базе yandexart (исходники здесь) , использовал: Github Codespaces, claude code (частично онлайн claude code в рамках бета тестирования), а также поиск рабочих код-снипетов в yandex cloud ml sdk и примерно представляю уровень неудобств. К слову, онлайн Codex так и не смог мне сгенерировать рабочий код такого бота.
🖼 Генерация и поиск изображений — интеграция с пониманием намерений пользователя
Для кого актуально:
1️⃣ Разработчики, работающие с ИИ-инструментами
2️⃣ Команды, создающие веб-приложения
3️⃣ Специалисты по автоматизации процессов
4️⃣ Пользователи, работающие с большими объемами данных
Обновление направлено на повышение производительности и расширение возможностей платформы для решения сложных задач разработки.
Если к этому добавить еще возможность отправки задач в manus по email, интеграцию manus с внешними инструментами и зарождающийся в документации API интерфейс к продукту, то Manus в скором времени может стать самым крутым универсальным ИИ-помощником. Который можно будет использовать и в "личном" общении, и в программном коде.
@llm_notes
#manus #ai #vibecoding #automation #productivity #app
Telegram
Заметки LLM-энтузиаста Chat
или вот еще вариант приложения - "генератор изображений"
приложение генерируется в "одно касание" без необходимости что-то траблшутить
вот такой исходный промпт:
🚀 Создайте приложение-генератор изображений на базе ИИ с Google Gemini Nano
Используйте новейшую…
приложение генерируется в "одно касание" без необходимости что-то траблшутить
вот такой исходный промпт:
🚀 Создайте приложение-генератор изображений на базе ИИ с Google Gemini Nano
Используйте новейшую…
❤2
🤖 Claude Skills: новый способ расширения возможностей ИИ
Anthropic представила Claude Skills — систему для добавления специализированных навыков в модель Claude. Это простой, но эффективный подход к созданию ИИ-агентов.
Что такое Skills? 📁
Skills — это папки с инструкциями в формате Markdown, дополнительными скриптами и ресурсами. Claude загружает нужный навык только когда он релевантен задаче.
Как это работает:
• Каждый навык содержит YAML-метаданные с описанием
• Полные инструкции загружаются только при необходимости
• Экономия токенов: каждый навык занимает всего несколько десятков токенов в контексте
Примеры применения: 💡
• Создание документов (PDF, Word, Excel, PowerPoint)
• Генерация анимированных GIF для Slack
• Работа с данными и их визуализация
• Следование корпоративным стандартам
Преимущества перед MCP: ⚡️
• Простота: обычные Markdown-файлы вместо сложного протокола
• Эффективность: не требует тысяч токенов контекста
• Универсальность: работает с любыми моделями, поддерживающими выполнение кода
Технические требования: 🔧
Skills требуют доступа к файловой системе и возможности выполнения команд. Это делает их мощными, но требует безопасной песочницы.
Перспективы развития: 🚀
Простота создания и распространения Skills может привести к быстрому росту экосистемы специализированных навыков для ИИ-агентов.
Документация: docs.claude.com/en/docs/agents-and-tools/agent-skills/overview
Github: https://github.com/anthropics/skills
Статья в инженерном блоге: https://www.anthropic.com/engineering/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills
@llm_notes
#claude #agents #anthropic #skills #tools #mcp
Anthropic представила Claude Skills — систему для добавления специализированных навыков в модель Claude. Это простой, но эффективный подход к созданию ИИ-агентов.
Что такое Skills? 📁
Skills — это папки с инструкциями в формате Markdown, дополнительными скриптами и ресурсами. Claude загружает нужный навык только когда он релевантен задаче.
Как это работает:
• Каждый навык содержит YAML-метаданные с описанием
• Полные инструкции загружаются только при необходимости
• Экономия токенов: каждый навык занимает всего несколько десятков токенов в контексте
Примеры применения: 💡
• Создание документов (PDF, Word, Excel, PowerPoint)
• Генерация анимированных GIF для Slack
• Работа с данными и их визуализация
• Следование корпоративным стандартам
Преимущества перед MCP: ⚡️
• Простота: обычные Markdown-файлы вместо сложного протокола
• Эффективность: не требует тысяч токенов контекста
• Универсальность: работает с любыми моделями, поддерживающими выполнение кода
Технические требования: 🔧
Skills требуют доступа к файловой системе и возможности выполнения команд. Это делает их мощными, но требует безопасной песочницы.
Перспективы развития: 🚀
Простота создания и распространения Skills может привести к быстрому росту экосистемы специализированных навыков для ИИ-агентов.
Документация: docs.claude.com/en/docs/agents-and-tools/agent-skills/overview
Github: https://github.com/anthropics/skills
Статья в инженерном блоге: https://www.anthropic.com/engineering/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills
@llm_notes
#claude #agents #anthropic #skills #tools #mcp
🔥3❤1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🧠 Контекстная инженерия для AI-агентов: практические уроки от LangChain и Manus
В этот вторник на youtube канале Langchain опубликовали, пожалуй, один из лучших глубоких разборов контекстной инженерии в сети — часовой мастер-класс с реальными инсайтами от LangChain и Manus. Рассматриваются продвинутые техники для AI-агентов: выгрузка, сжатие и изоляция контекста, плюс свежий взгляд на многоуровневые пространства действий. Много практических выводов, никакой воды.
В продолжении темы подкаста про "Контекст-инжиниринг для AI-агентов: 5 ключевых принципов", который я разбирал в заметках ранее, команды LangChain и Manus провели детальный разбор одной из ключевых проблем современных AI-агентов — управления контекстом. Делюсь главными выводами.
🔍 Суть проблемы
AI-агенты накапливают огромное количество контекста через вызовы инструментов. Типичная задача требует ~50 вызовов, продакшн-агенты могут делать сотни ходов. При этом производительность моделей падает с ростом контекста — классический парадокс.
⚙️ Пять основных подходов к решению:
🔸 Выгрузка контекста — перенос данных в файловую систему вместо хранения в истории сообщений
🔸 Сокращение контекста — суммирование или сжатие информации (Claude 4.5 уже поддерживает из коробки)
🔸 Извлечение контекста — индексирование + семантический поиск vs простые файловые инструменты
🔸 Изоляция контекста — разделение между под-агентами с собственными контекстными окнами
🔸 Кэширование контекста — переиспользование вычислений
💡 Практические находки от Manus:
Компактизация vs Суммирование
• Компактизация — обратимое сжатие (убираю данные, которые можно восстановить из файлов)
• Суммирование — необратимое, но с сохранением ключевой информации в файлах
Многоуровневое пространство действий
1️⃣ Вызов функций — базовые атомарные операции
2️⃣ Утилиты песочницы — предустановленные команды Linux
3️⃣ Пакеты и API — Python-скрипты для сложных вычислений
Два паттерна изоляции контекста:
• Коммуникация — под-агент получает только инструкцию
• Разделение памяти — под-агент видит всю историю, но имеет свой промпт
📊 Практические советы:
• Используй структурированные схемы вместо свободного суммирования
• Приоритизируй форматы на основе строк для удобства grep/поиска
• Не превышай ~30 инструментов в контексте
• Тестируй архитектуру переключением между моделями разной силы
• Избегай чрезмерной инженерии — простота часто работает лучше
🎯 Главный вывод
Контекстная инженерия — это баланс между конфликтующими целями. Цель не в создании сложных систем, а в упрощении работы модели. Самые большие улучшения часто приходят от удаления лишнего, а не добавления нового.
📹 Дополнительно
• Оригинальное видео (1 час) по ссылке
• Краткая (7 мин) видео-нарезка основных тезисов обсуждения - прикрепил к заметке
• Интерактивный транскрипт с исходниками презентаций здесь (очень рекомендую хотя бы "пробежаться глазами" если нет времени смотреть оригинальное видео - там много интересных инсайтов)
@llm_notes
#context_engineering #agents #langchain #prompt_engineering #llm_optimization #manus #transcript
В этот вторник на youtube канале Langchain опубликовали, пожалуй, один из лучших глубоких разборов контекстной инженерии в сети — часовой мастер-класс с реальными инсайтами от LangChain и Manus. Рассматриваются продвинутые техники для AI-агентов: выгрузка, сжатие и изоляция контекста, плюс свежий взгляд на многоуровневые пространства действий. Много практических выводов, никакой воды.
В продолжении темы подкаста про "Контекст-инжиниринг для AI-агентов: 5 ключевых принципов", который я разбирал в заметках ранее, команды LangChain и Manus провели детальный разбор одной из ключевых проблем современных AI-агентов — управления контекстом. Делюсь главными выводами.
🔍 Суть проблемы
AI-агенты накапливают огромное количество контекста через вызовы инструментов. Типичная задача требует ~50 вызовов, продакшн-агенты могут делать сотни ходов. При этом производительность моделей падает с ростом контекста — классический парадокс.
⚙️ Пять основных подходов к решению:
🔸 Выгрузка контекста — перенос данных в файловую систему вместо хранения в истории сообщений
🔸 Сокращение контекста — суммирование или сжатие информации (Claude 4.5 уже поддерживает из коробки)
🔸 Извлечение контекста — индексирование + семантический поиск vs простые файловые инструменты
🔸 Изоляция контекста — разделение между под-агентами с собственными контекстными окнами
🔸 Кэширование контекста — переиспользование вычислений
💡 Практические находки от Manus:
Компактизация vs Суммирование
• Компактизация — обратимое сжатие (убираю данные, которые можно восстановить из файлов)
• Суммирование — необратимое, но с сохранением ключевой информации в файлах
Многоуровневое пространство действий
1️⃣ Вызов функций — базовые атомарные операции
2️⃣ Утилиты песочницы — предустановленные команды Linux
3️⃣ Пакеты и API — Python-скрипты для сложных вычислений
Два паттерна изоляции контекста:
• Коммуникация — под-агент получает только инструкцию
• Разделение памяти — под-агент видит всю историю, но имеет свой промпт
📊 Практические советы:
• Используй структурированные схемы вместо свободного суммирования
• Приоритизируй форматы на основе строк для удобства grep/поиска
• Не превышай ~30 инструментов в контексте
• Тестируй архитектуру переключением между моделями разной силы
• Избегай чрезмерной инженерии — простота часто работает лучше
🎯 Главный вывод
Контекстная инженерия — это баланс между конфликтующими целями. Цель не в создании сложных систем, а в упрощении работы модели. Самые большие улучшения часто приходят от удаления лишнего, а не добавления нового.
📹 Дополнительно
• Оригинальное видео (1 час) по ссылке
• Краткая (7 мин) видео-нарезка основных тезисов обсуждения - прикрепил к заметке
• Интерактивный транскрипт с исходниками презентаций здесь (очень рекомендую хотя бы "пробежаться глазами" если нет времени смотреть оригинальное видео - там много интересных инсайтов)
@llm_notes
#context_engineering #agents #langchain #prompt_engineering #llm_optimization #manus #transcript
❤🔥4❤3👍2