Forwarded from Вайб-кодинг
Пусть агенты проектируют агентов.
Memento-Skills - это саморазвивающийся фреймворк агентов, в котором агенты учатся на ошибках и переписывают собственные скиллы.
Большинство фреймворков для агентов рассматривают скиллы как статические: вы пишете их один раз, загружаете в контекст и надеетесь, что они будут работать. Если что-то ломается , то дебажите вручную или повторно запускаете с тем же сломанным скиллом.
Memento-Skills подходит иначе. Когда скилл фейлится, система анализирует причину, находит проблемный скилл, переписывает его и сохраняет улучшенную версию обратно в библиотеку скиллов.
Система тестировалась на бенчмарках HLE (Humanity's Last Exam) и GAIA (General AI Assistants). Производительность росла с каждым циклом обучения, по мере того как библиотека скиллов эволюционировала от базовых атомарных операций к более богатому набору возможностей.
Разработано для open-source экосистем LLM , т.е. работает с Kimi, MiniMax, GLM и другими эндпоинтами, совместимыми с OpenAI.
В комплекте 9 встроенных скиллов (filesystem, web-search, PDF, docx, xlsx, pptx, анализ изображений, генератор скиллов, установка зависимостей), которые служат стартовой точкой для дальнейшей эволюции библиотеки.
Полностью open source.☁️
Memento-Skills - это саморазвивающийся фреймворк агентов, в котором агенты учатся на ошибках и переписывают собственные скиллы.
Большинство фреймворков для агентов рассматривают скиллы как статические: вы пишете их один раз, загружаете в контекст и надеетесь, что они будут работать. Если что-то ломается , то дебажите вручную или повторно запускаете с тем же сломанным скиллом.
Memento-Skills подходит иначе. Когда скилл фейлится, система анализирует причину, находит проблемный скилл, переписывает его и сохраняет улучшенную версию обратно в библиотеку скиллов.
Система тестировалась на бенчмарках HLE (Humanity's Last Exam) и GAIA (General AI Assistants). Производительность росла с каждым циклом обучения, по мере того как библиотека скиллов эволюционировала от базовых атомарных операций к более богатому набору возможностей.
Разработано для open-source экосистем LLM , т.е. работает с Kimi, MiniMax, GLM и другими эндпоинтами, совместимыми с OpenAI.
В комплекте 9 встроенных скиллов (filesystem, web-search, PDF, docx, xlsx, pptx, анализ изображений, генератор скиллов, установка зависимостей), которые служат стартовой точкой для дальнейшей эволюции библиотеки.
Полностью open source.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Terminal agent by mistral ai
https://github.com/mistralai/mistral-vibe
Basically, it’s Claude Code but open-source and local-first, giving you that same terminal-based AI power without the proprietary lock-in. It lets you hack on your whole repo via the CLI while keeping your context and privacy under your own control.
https://github.com/mistralai/mistral-vibe
Forwarded from Young&&Yandex
Делимся с вами подборкой полезных ссылок, которые помогут подготовиться к поступлению:
Школа бэкенд-разработки
Порешать алгоритмические задачи
Повторить основы Java / С++
Вспомнить синтаксис Java / C++
ООП в Java / С++
Лекции ШБР 2025
Школа аналитиков-разработчиков
–
Каталог задач по «Аналитике данных»
–
Учебник и упражнения по SQL
–
Хендбук «Основы алгоритмов»
–
Курс по теории вероятностей
–
Хендбук «Математика для анализа данных»
Школа разработки интерфейсов
—
React: NextJs
—
Node.js для фронтендеров: расширяем горизонты веб-разработки
—
Git: как большие команды пишут код вместе
—
Типизация во фронтенде
—
React: NextJs
Школа мобильной разработки
iOS
—
Дискуссия «Тенденции в мобильной разработке»
—
Git: как большие команды пишут код вместе
—
Swift: 2 часть
—
Построение UI при помощи UIKit (+ Advanced)
—
Архитектура iOS
—
Сoncurrency
—
Swift Data
Android
—
Дискуссия «Тенденции в мобильной разработке»
—
Погружение в Kotlin и JVM
—
Git: как большие команды пишут код вместе
—
Jetpack Compose
—
Корутины
—
DI
—
Хранение данных
—
Автотесты
—
Применение AI-инструментов в разработке
Больше материалов для подготовки здесь
Регистрируйся → yandex.ru/yaintern/schools/summer
@Young_and_Yandex
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Flagship open-weight release days are always exciting. Was just reading through the Gemma 4 reports, configs, and code, and here are my takeaways:
Architecture-wise, besides multi-model support, Gemma 4 (31B) looks pretty much unchanged compared to Gemma 3 (27B)...
https://x.com/i/status/2039780905619705902
Forwarded from Вайб-кодинг
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Структура проекта Claude Code (краткий гайд)
Основные файлы
•
•
•
•
claude/ (основная логика)
•
•
•
•
•
Лучшая структура = лучше результат
Основные файлы
•
CLAUDE.md → правила проекта и контекст•
CLAUDE.local.md → персональные переопределения•
mcp.json → подключение инструментов (GitHub, Slack, БД)•
claude/settings.json → права доступа и моделиclaude/ (основная логика)
•
rules/ → стандарты кодирования и тестирования•
commands/ → переиспользуемые workflow (/review, /fix)•
skills/ → автоматически подгружаемая экспертиза (по необходимости)•
agents/ → специализированные под-агенты•
hooks/ → автоматизация и guardrailsЛучшая структура = лучше результат
Forwarded from Вайб-кодинг
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Теперь вы можете дообучать Gemma 4 (и ещё 500+ опенсорс моделей) бесплатно в Google Colab 🔥
1. Откройте Colab-ноутбук
2. Запустите ячейки, чтобы поднять Unsloth Studio
3. Выберите модель и датасет
4. Нажмите «Start Training»
Всё полностью опенсорс (сделано Unsloth)
Также есть подробный пошаговый туториал по дообучению Gemma 4 здесь
1. Откройте Colab-ноутбук
2. Запустите ячейки, чтобы поднять Unsloth Studio
3. Выберите модель и датасет
4. Нажмите «Start Training»
Всё полностью опенсорс (сделано Unsloth)
Также есть подробный пошаговый туториал по дообучению Gemma 4 здесь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
STANFORD UNIVERSITY compressed the entire field of LLMs and transformers into free cheatsheets anyone can use today.
It covers everything from self-attention to Flash Attention, LoRA, SFT, MoE, distillation, quantization, RAG, agents, and LLM-as-a-judge.
https://x.com/i/status/2041132885105950919
How to Implement Tool Calling with Gemma 4 and Python - MachineLearningMastery.com https://share.google/UDsNLOKIRqa63wBti
Forwarded from JR TwitGram 🥂
Shu "Claude Code" deb atalmush qora magiyani yaxshiroq tushunib olish uchun 0 dan yozib ko'rmaymizmi bir?
Tahminan 30 daqiqalarda, stream:
https://www.youtube.com/live/9hTJ84vV-LI
Tahminan 30 daqiqalarda, stream:
https://www.youtube.com/live/9hTJ84vV-LI
YouTube
0 dan "Claude Code" ga o'xshash dasturlash agentimizni yozamiz
Ushbu streamda 0 dan "Claude Code" ga o'xshash coding agentimizni Python tilida yozib chiqamiz.
Forwarded from Samidullo
HOW IS NO ONE TALKING ABOUT THIS?
NVIDIA is quietly giving away free API access to 80+ top-tier AI models, via API and for FREE 🤯
You can instantly use models like MiniMax, GLM, Kimi AI, DeepSeek AI, GPT-OSS and others, all through an OpenAI-compatible endpoint.
Drop it directly into Cursor, Zed, OpenClaw, or your favorite agent framework without changing your infra.
Here’s the 4-step setup (it's easy)
#1 - grab an API key at build.nvidia.com/models
#2 – update your base_url = "𝗶𝗻𝘁𝗲𝗴𝗿𝗮𝘁𝗲.𝗮𝗽𝗶.𝗻𝘃𝗶𝗱𝗶𝗮.𝗰𝗼𝗺/𝘃𝟭"
#3 – add your key api_key = "$NVIDIA_API_KEY"
#4 – select model (e.g. minimaxai/minimax-m2.7)
That's literally it!
It runs on a generous free-tier limit, perfect for indie hackers prototyping and testing without burning through cash or managing GPU clusters 🙌
__
EDIT: The second URL was broken, I just fixed it :)
Source: https://www.linkedin.com/posts/charlywargnier_how-is-no-one-talking-about-this-nvidia-activity-7453143500583424000-Ebeb?utm_medium=ios_app&rcm=ACoAADOOAeIBO9fIt0-YFs_GFkwohglTFi3guAQ&utm_source=social_share_send&utm_campaign=copy_link
NVIDIA is quietly giving away free API access to 80+ top-tier AI models, via API and for FREE 🤯
You can instantly use models like MiniMax, GLM, Kimi AI, DeepSeek AI, GPT-OSS and others, all through an OpenAI-compatible endpoint.
Drop it directly into Cursor, Zed, OpenClaw, or your favorite agent framework without changing your infra.
Here’s the 4-step setup (it's easy)
#1 - grab an API key at build.nvidia.com/models
#2 – update your base_url = "𝗶𝗻𝘁𝗲𝗴𝗿𝗮𝘁𝗲.𝗮𝗽𝗶.𝗻𝘃𝗶𝗱𝗶𝗮.𝗰𝗼𝗺/𝘃𝟭"
#3 – add your key api_key = "$NVIDIA_API_KEY"
#4 – select model (e.g. minimaxai/minimax-m2.7)
That's literally it!
It runs on a generous free-tier limit, perfect for indie hackers prototyping and testing without burning through cash or managing GPU clusters 🙌
__
EDIT: The second URL was broken, I just fixed it :)
Source: https://www.linkedin.com/posts/charlywargnier_how-is-no-one-talking-about-this-nvidia-activity-7453143500583424000-Ebeb?utm_medium=ios_app&rcm=ACoAADOOAeIBO9fIt0-YFs_GFkwohglTFi3guAQ&utm_source=social_share_send&utm_campaign=copy_link
Nvidia
Models | Try NVIDIA NIM APIs
Experience the leading models to build enterprise generative AI apps now.
🔥1
How to use ANY local vLLM model with Claude Code : r/LocalLLaMA
https://share.google/FqQypK7tR27WjwhBu
https://share.google/FqQypK7tR27WjwhBu
Reddit
From the LocalLLaMA community on Reddit
Explore this post and more from the LocalLLaMA community
Forwarded from @Rustam-Z⚡️
About "Harness Engineering"
https://github.com/walkinglabs/learn-harness-engineering
Folks, learn these things to build your own agents. Spend some time over the weekend, learn, build, launch.
https://github.com/walkinglabs/learn-harness-engineering
Folks, learn these things to build your own agents. Spend some time over the weekend, learn, build, launch.
GitHub
GitHub - walkinglabs/learn-harness-engineering: Harness engineering beginner tutorial, from 0 to 1
Harness engineering beginner tutorial, from 0 to 1 - walkinglabs/learn-harness-engineering