Завел себе не сильно уступчивого помощника с характером 🧠
Только что удалось запустить самосовершенствующего Уробороса на локальной Oss моделе)
5 часов его укрощал, 6-ти кратный рефакторинг проекта и 10+ комбинаций с параметрами.
Буду думать, как работать с ним наиболее эффективно, куда его инкорпорировать в проекты и какие бенефиты принесет эта коллаборация, - ожидания большие от сопилота
В отрыве от вездесущей агентской шумихи проверю на личном опыте🔍
Только что удалось запустить самосовершенствующего Уробороса на локальной Oss моделе)
5 часов его укрощал, 6-ти кратный рефакторинг проекта и 10+ комбинаций с параметрами.
Буду думать, как работать с ним наиболее эффективно, куда его инкорпорировать в проекты и какие бенефиты принесет эта коллаборация, - ожидания большие от сопилота
В отрыве от вездесущей агентской шумихи проверю на личном опыте
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Друзья, приветствую!
Вывел в Telegram тестовую версию моего саморазвивающегося Ouroboros-агента и перевёл его на облачные open-source модели.
Бот: @yourmung_bot
Сейчас хочу проверить его в реальных пользовательских сценариях: диалог, качество ответов, устойчивость, скорость, поведение в нестандартных запросах и способность постепенно улучшаться.
Буду благодарен, если потестируете и дадите обратную связь:
— где агент ответил хорошо.
— где ошибся или “поплыл”.
— насколько удобно с ним взаимодействовать.
— какие сценарии, на ваш взгляд, стоит добавить.
— что выглядит слабым или непонятным.
Проект пока в стадии эксперимента, поэтому любая обратная связь особенно ценна.
Спасибо всем, кто подключится к тестированию и приятного использования!
Это не просто чат-бот, а система с агентной архитектурой, внешним Telegram-интерфейсом и облачными Oss-моделями.
Вывел в Telegram тестовую версию моего саморазвивающегося Ouroboros-агента и перевёл его на облачные open-source модели.
Бот: @yourmung_bot
Сейчас хочу проверить его в реальных пользовательских сценариях: диалог, качество ответов, устойчивость, скорость, поведение в нестандартных запросах и способность постепенно улучшаться.
Буду благодарен, если потестируете и дадите обратную связь:
— где агент ответил хорошо.
— где ошибся или “поплыл”.
— насколько удобно с ним взаимодействовать.
— какие сценарии, на ваш взгляд, стоит добавить.
— что выглядит слабым или непонятным.
Проект пока в стадии эксперимента, поэтому любая обратная связь особенно ценна.
Спасибо всем, кто подключится к тестированию и приятного использования!
Это не просто чат-бот, а система с агентной архитектурой, внешним Telegram-интерфейсом и облачными Oss-моделями.
Друзья, обновил @yourmung_bot.
Теперь общение с агентом стало проще: убрали лишние кнопки и технические сообщения из чата.
Также добавили резервную модель - если основная временно не отвечает, бот попробует ответить через запасную.
Буду благодарен за тесты и обратную связь.
Теперь общение с агентом стало проще: убрали лишние кнопки и технические сообщения из чата.
Также добавили резервную модель - если основная временно не отвечает, бот попробует ответить через запасную.
Буду благодарен за тесты и обратную связь.
Друзья, небольшой апдейт по Ouroboros.
В агенте заработал новый tool для подготовки research digest - теперь бот может собирать и выдавать дайджест по AI/ML-исследованиям прямо в Telegram.
Что уже работает:
— подбор релевантных материалов;
— ссылки на источники;
— краткие аннотации;
— скоринг материалов по важности;
— выдача в формате удобного списка.
На скрине - первый рабочий прогон: агент подготовил AI/ML research digest с подборкой свежих материалов по агентным системам, LLM-бенчмаркам, multi-agent learning и governance для AI-систем.
Для меня это важный шаг: Ouroboros постепенно становится не просто чат-ботом, а агентной системой с инструментами, которые умеют выполнять прикладные задачи.
Буду продолжать тестировать, докручивать качество отбора и формат выдачи.
Тг-бот для тестов: @yourmung_bot
В агенте заработал новый tool для подготовки research digest - теперь бот может собирать и выдавать дайджест по AI/ML-исследованиям прямо в Telegram.
Что уже работает:
— подбор релевантных материалов;
— ссылки на источники;
— краткие аннотации;
— скоринг материалов по важности;
— выдача в формате удобного списка.
На скрине - первый рабочий прогон: агент подготовил AI/ML research digest с подборкой свежих материалов по агентным системам, LLM-бенчмаркам, multi-agent learning и governance для AI-систем.
Для меня это важный шаг: Ouroboros постепенно становится не просто чат-ботом, а агентной системой с инструментами, которые умеют выполнять прикладные задачи.
Буду продолжать тестировать, докручивать качество отбора и формат выдачи.
Тг-бот для тестов: @yourmung_bot
❤1🔥1👾1
10 дней в режиме high-performance: AI, продукты, команда и инфраструктура
Иногда полезно остановиться и зафиксировать не только задачи, но и реальный объём движения.
За последние 10 дней у меня получился очень плотный спринт на стыке AI, продуктовой разработки, консалтинга, инфраструктуры и управления командой.
Что успел сделать:
AI / агенты / разработка
— сделал MVP Telegram-приложения Yormung на базе Ouroboros;
— внёс около 50 коммитов;
— закрыл 5 критичных багов;
— запустил и протестировал agent-tool для подготовки research digest;
— подготовил few-shot prompt для классификации распоряжений топ-руководства на датасете из 27k строк;
— написал скрипт для рандомизации выборки датасета тестовых примеров.
Продукты / консалтинг / стартапы
— провёл аудит и consulting приложения для экспертов;
— провёл аудит и consulting стартапа AI Проводник;
— провёл встречу с заказчиками и согласовал смету на разработку MVP детского приложения;
— подготовил ТЗ для разработки MVP детского приложения;
— провёл интервью с Flutter-разработчиком;
— провёл первую техническую встречу и помог сформировать структуру процесса разработки продуктов.
Команда / процессы / управление
— провёл встречу со своей командой;
— предложил сменить подход к встречам;
— предложил новый подход к работе с базой проектов;
— начал выстраивать более системный процесс движения от идеи к разработке.
Аналитика / документы / презентации
— подготовил дизайн презентации по отраслевой аналитике;
— подготовил аналитический отчёт по распоряжениям CEO компании ~ 6 тыс. записей.
Инфраструктура / Cloud / рабочая среда
— настроил VPN для работы с Cloud.ru через Cisco;
— настроил доступ к серверу на SberLinux;
— поднял графическую оболочку для более комфортной работы;
— изучил архитектуру тенантов в Cloud.ru;
— установил и настроил VPN-клиент на VM в Cloud.
Главный вывод за эти 10 дней: продуктивность — это не только “сделать больше задач”. Это способность удерживать несколько контуров одновременно: код, продукт, людей, инфраструктуру, аналитику и стратегию.
Сейчас особенно чувствую, что мой фокус постепенно смещается от режима “просто исполнять” к режиму “собирать системы”: продукты, команды, процессы и AI-инструменты, сохраняя дисциплину и баланс приоритетов.
Иногда полезно остановиться и зафиксировать не только задачи, но и реальный объём движения.
За последние 10 дней у меня получился очень плотный спринт на стыке AI, продуктовой разработки, консалтинга, инфраструктуры и управления командой.
Что успел сделать:
AI / агенты / разработка
— сделал MVP Telegram-приложения Yormung на базе Ouroboros;
— внёс около 50 коммитов;
— закрыл 5 критичных багов;
— запустил и протестировал agent-tool для подготовки research digest;
— подготовил few-shot prompt для классификации распоряжений топ-руководства на датасете из 27k строк;
— написал скрипт для рандомизации выборки датасета тестовых примеров.
Продукты / консалтинг / стартапы
— провёл аудит и consulting приложения для экспертов;
— провёл аудит и consulting стартапа AI Проводник;
— провёл встречу с заказчиками и согласовал смету на разработку MVP детского приложения;
— подготовил ТЗ для разработки MVP детского приложения;
— провёл интервью с Flutter-разработчиком;
— провёл первую техническую встречу и помог сформировать структуру процесса разработки продуктов.
Команда / процессы / управление
— провёл встречу со своей командой;
— предложил сменить подход к встречам;
— предложил новый подход к работе с базой проектов;
— начал выстраивать более системный процесс движения от идеи к разработке.
Аналитика / документы / презентации
— подготовил дизайн презентации по отраслевой аналитике;
— подготовил аналитический отчёт по распоряжениям CEO компании ~ 6 тыс. записей.
Инфраструктура / Cloud / рабочая среда
— настроил VPN для работы с Cloud.ru через Cisco;
— настроил доступ к серверу на SberLinux;
— поднял графическую оболочку для более комфортной работы;
— изучил архитектуру тенантов в Cloud.ru;
— установил и настроил VPN-клиент на VM в Cloud.
Главный вывод за эти 10 дней: продуктивность — это не только “сделать больше задач”. Это способность удерживать несколько контуров одновременно: код, продукт, людей, инфраструктуру, аналитику и стратегию.
Сейчас особенно чувствую, что мой фокус постепенно смещается от режима “просто исполнять” к режиму “собирать системы”: продукты, команды, процессы и AI-инструменты, сохраняя дисциплину и баланс приоритетов.
👍2
Друзья, спасибо всем, кто протестировал моего Ouroboros-агента и дал обратную связь.
Для меня это был важный этап: одно дело - тестировать агента самому, другое - выпустить его в реальное пользовательское взаимодействие и увидеть, как он ведёт себя на живых сценариях.
По итогам ваших тестов я собрал и сформировал 7 направлений доработок для дальнейшего развития агента:
Отдельно ценно, что обратная связь была не абстрактной, а практической: где агент зависает, где отвечает хорошо, где путается, где интерфейс мешает, а где уже появляется ощущение полезного AI-инструмента.
Сейчас для меня Ouroboros - это не просто бот, а экспериментальная агентная система, которую я постепенно довожу до состояния реального рабочего помощника.
Спасибо каждому, кто подключился к тестированию. Ваша обратная связь напрямую превращается в backlog развития продукта.
Для меня это был важный этап: одно дело - тестировать агента самому, другое - выпустить его в реальное пользовательское взаимодействие и увидеть, как он ведёт себя на живых сценариях.
По итогам ваших тестов я собрал и сформировал 7 направлений доработок для дальнейшего развития агента:
Отдельно ценно, что обратная связь была не абстрактной, а практической: где агент зависает, где отвечает хорошо, где путается, где интерфейс мешает, а где уже появляется ощущение полезного AI-инструмента.
Сейчас для меня Ouroboros - это не просто бот, а экспериментальная агентная система, которую я постепенно довожу до состояния реального рабочего помощника.
Спасибо каждому, кто подключился к тестированию. Ваша обратная связь напрямую превращается в backlog развития продукта.
❤1🔥1
Трамп совершил 21 000 сделок с ценными бумагами в 2025 году
Согласно финансовой декларации, в 2025 году Дональд Трамп провёл более 21 000 сделок на общую сумму от $600 млн до $1,86 млрд. В среднем - около 85 операций в день.
Значительная часть сделок пришлась на периоды высокой волатильности. В ряде случаев одни и те же акции покупались и продавались в один день на разных счетах.
В Trump Organization говорят, что активами управляют независимые (probably) финансовые учреждения с использованием алго стратегий.
Сам президент и его семья не принимают инвестиционных решений совсем - за них это делают роботы.
Среди крупнейших вложений семьи - акции Apple, Nvidia, Microsoft, Tesla и Broadcom.
Я хорошо понимаю такой подход к ведению бизнеса.
Использование ИИ для управления капиталом - это правильный и эффективный путь в XXI веке.
Когда алгоритмы берут на себя рутинную торговлю человек может сосредоточиться на стратегии и глобальных решениях.
Так сейчас и выглядит настоящий современный бизнес.
Согласно финансовой декларации, в 2025 году Дональд Трамп провёл более 21 000 сделок на общую сумму от $600 млн до $1,86 млрд. В среднем - около 85 операций в день.
Значительная часть сделок пришлась на периоды высокой волатильности. В ряде случаев одни и те же акции покупались и продавались в один день на разных счетах.
В Trump Organization говорят, что активами управляют независимые (probably) финансовые учреждения с использованием алго стратегий.
Сам президент и его семья не принимают инвестиционных решений совсем - за них это делают роботы.
Среди крупнейших вложений семьи - акции Apple, Nvidia, Microsoft, Tesla и Broadcom.
Я хорошо понимаю такой подход к ведению бизнеса.
Использование ИИ для управления капиталом - это правильный и эффективный путь в XXI веке.
Когда алгоритмы берут на себя рутинную торговлю человек может сосредоточиться на стратегии и глобальных решениях.
Так сейчас и выглядит настоящий современный бизнес.
✍1👀1
☕🦓 Автоматизация добралась уже и до кофе с мороженым.
Обычный уличный киоск. Никаких продавцов. Только терминалы, экраны и зебра в окошке.
Заказываешь капучино, латте или горячий шоколад через тачскрин, платишь картой - и через минуту получаешь напиток. Всё чисто, быстро и без человеческого фактора.
2026 год. Даже в маленьком летнем киоске с мороженым и коктейлями уже стоит полноценная система самообслуживания.
Технологии проникают везде. Даже туда, где раньше казалось, что «это невозможно автоматизировать».
А вы бы купили кофе в таком киоске?
Или всё-таки предпочитаете живого человека за прилавком?
Обычный уличный киоск. Никаких продавцов. Только терминалы, экраны и зебра в окошке.
Заказываешь капучино, латте или горячий шоколад через тачскрин, платишь картой - и через минуту получаешь напиток. Всё чисто, быстро и без человеческого фактора.
2026 год. Даже в маленьком летнем киоске с мороженым и коктейлями уже стоит полноценная система самообслуживания.
Технологии проникают везде. Даже туда, где раньше казалось, что «это невозможно автоматизировать».
А вы бы купили кофе в таком киоске?
Или всё-таки предпочитаете живого человека за прилавком?
Привествую всех, Друзья!
Соц опрос о компактности текста в описании: какое количество текста вам приемлемо читать в описании, например, в таблице, без когнитивного перегруза?
Соц опрос о компактности текста в описании: какое количество текста вам приемлемо читать в описании, например, в таблице, без когнитивного перегруза?
Всем привет!
Вчера встречался с преподавателем и основателем по DataScience, мат оптимизации и CEO IT-организации Senatorov AI Русланом Сенаторовым (заодно прошел аттестацию по OpenSource).
Спасибо за качественный курс 🤝
Бурно обсуждали дальнейшее развитие ML и DL, будущие форматы данных и мультимодальность, судя по трендам и корпоративным изменениям в Google и других корпорациях грядут новые тектонические сдвиги в индустрии.
Также дискутировали на тему, что же лучше Claude Code или ChatGPT 5.6 Sol в задачах коддинга. Руслан придерживается мнения, что с Клаудом можно заваншотить задачу за 3 промпта, используя рой агентов.
Я как пользователь codex, утверждал обратно.
А вы что думаете по этому поводу? 🤔
Вчера встречался с преподавателем и основателем по DataScience, мат оптимизации и CEO IT-организации Senatorov AI Русланом Сенаторовым (заодно прошел аттестацию по OpenSource).
Спасибо за качественный курс 🤝
Бурно обсуждали дальнейшее развитие ML и DL, будущие форматы данных и мультимодальность, судя по трендам и корпоративным изменениям в Google и других корпорациях грядут новые тектонические сдвиги в индустрии.
Также дискутировали на тему, что же лучше Claude Code или ChatGPT 5.6 Sol в задачах коддинга. Руслан придерживается мнения, что с Клаудом можно заваншотить задачу за 3 промпта, используя рой агентов.
Я как пользователь codex, утверждал обратно.
А вы что думаете по этому поводу? 🤔