Суббота! Время оглянуться по сторонам и заметить что-то необычное

Никогда такого не было, и вот опять:

https://habr.com/ru/articles/1049702/

Когда плохому танцору Obsidian мешает 😁

https://habr.com/ru/articles/1050008/

#pkm

Интересно распределились места по популярности мессенджеров:

1. 98% - Telegram
2. 31% - Max
3. 27% - корпоративный мессенджер
4. 19% - WhatsApp
5. 8% - поделили Slack и MatterMost
6. 6% - Яндекс
7. 5% - Matrix
8. 2% - eXpress
9. 1% - WeChat
10. 0% - KakaoTalk и Viber не пользуются спросом у читателей этого канала вообще.

Собственно, к чему этот опрос:
я обзавёлся личным чат-сервером Matrix и решил выяснить, что ещё в ходу у почтенной аудитории.

Неожиданно, что Max и корпоративные мессенджеры в топе сразу после Telegram.

Подробности установки Matrix и зачем это вообще - тут: https://dzen.ru/a/ajgZArEhgDtg2Iu5

Управление проектом при помощи ИИ-агента

Сорри за много оффтопа и банальщину в последнее время - управлять только учусь (переучиваюсь), так что сакральных знаний по существу у меня сейчас не так много.

Однако в послеотпускные выходные наконец дошли руки причесать agent skill по управлению проектами project-vault (которым пользуюсь с апреля) и выложить вместе с остальными скиллами в https://github.com/dimonier/skills

Вести проект с ИИ-агентом просто:
1. Скопировать папку скилла project-vault в зону досягаемости любимого ИИ-агента (глобально или в папке проекта) - см. readme.
2. Инициализировать хранилище сведений о проекте (попросить агента сделать это)
3. Давать агенту новости проекта в произвольном виде либо транскрипты проектных встреч и просить учесть/разобрать
4. Просить агента сформировать статус проекта / повестку следующей встречи / список открытых вопросов / что угодно
5. Менять статусы задач и вносить другие точечные корректировки (в глоссарий, список стейкхолдеров и т.п.) проще и быстрее вручную

Обновил https://github.com/dimonier/amazfit-sync

Раньше получение данных этим скриптом приводила к разлогину в приложении на телефоне.
Теперь сетап чуть сложнее: нужно залогиниться на сайте и скопировать из браузера app token (он живёт несколько месяцев), зато разлогин не происходит.

Кстати, помимо скилла project-vault я также выложил скилл для создания ИИ-агентами новых скиллов create-agent-skill.

Он представляет собой вариант штатного скилла Anthropic skill-creator, доработанный по материалам поста https://vas3k.club/post/31627/

Ещё один полезный кейс его использования - проверить существующий скилл после его создания/доработки.

Брать тут: https://github.com/dimonier/skills/tree/main/skills/create-agent-skill

Правда жизни

Линкедыном принесло:

«На одном из выездных корпоративов, девушки замутили соревнования для мужиков.
В том числе - конкурс на самолетик, который пролетит дальше всех.
Все мужчины немедленно начали делать самолеты - как обычные, так и самые разнообразные - с узкими и длинными крыльями, с широкими и большими, вытянутые, квадратные - вариантов там было пару десятков точно.
Летели все предсказуемо по-разному, но каких-то выдающихся рекордов никому не удалось достичь.
Начальник отдела разработки спросил у девушек-организаторов только одно: «Есть ли какие-то требования к форме самолета?».
Получив отрицательный ответ, просто скомкал лист бумаги в плотный шарик и запулил его дальше всех.
Он выиграл конкурс».

Чем с пользой заняться завтра: вывести работу с ИИ-шечкой на новый уровень мышления ИИ-шечки.

https://t.me/system_school/2238

Фиг поймёшь этих людей 😉

На семинаре и после него сделал несколько DPF, покрутил в цикле улучшения.
Попробовал сделать LPF поверх DPF и словил мем "Ты абсолютно прав" 😂😂😂

Вот уж не думал, что такое произойдёт со мной, да ещё на DeepSeek 4 Pro max.

Видимо, в самом деле пора присмотреться к GLM 5.2

Интересно о технологиях создания современных миниатюрных чипов для электроники:

https://t.me/tech_debunker/1856

Одно из базовых упражнений резидентуры МИМ - увидеть систему.
Когда начинаешь делать подобное, то сначала кажется, что "всё просто, и о чём тут вообще говорить?"
Потом, когда начинаешь идти от целевой (конечной) системы через "нашу" систему (которая покидает наше предприятие и которую использует клиент) к своим ролям в создании "нашей" системы, используемым в этих ролях методам, получаемым в результаты работ по методам рабочим продуктам и вот это вот всё, становится интереснее и неожиданнее 😃

А холивары на рабочих встречах в основном возникают из-за того, что разные люди смотрят на одну и ту же ситуацию из разных ролей, выделяют вниманием разные объекты внимания (системы и их части) и иногда в упор не видят тех систем, о которых говорят собеседники.

Так что для успешной работы важно и видеть "кто на ком сидел", и какие эти "кто", и "сидят" ли они (а может быть, стоят или лежат?), и как это меняется во времени.
Научиться видеть можно с МИМ/FPF или без. Но с МИМ/FPF определённо проще разобраться, особенно в самом начале 😊

Для того чтобы найти систему, полезно выполнить уже знакомое нам заземление. Сперва назвать систему вообще (класс систем, например, «лот нефти», «мост»), а затем предъявить конкретный индивидуальный физический объект, принадлежащий к классу изготавливаемых систем («лот нефти, проданный по поставочному контракту №124», «мост через реку Обь в таком-то месте, введённый в эксплуатацию с такого-то числа»). Заземление позволит проверить, не допустили ли вы ошибку при определении системы (не спутали ли систему и её описание, систему и её свойства/характеристики, систему и её поведение).

Если вы работаете в проекте по разработке софта (например, ERP-систем для предприятий) то вам надо особенно внимательно следить за тем, чтобы ни вы, ни ваши коллеги не путали исходный код софта, сам работающий на предприятии софт, содержащий цифровой двойник предприятия, и те объекты на предприятии, описания которых поддерживает ваш софт – материалы, комплектующие, запасы, товары, и т.п.

Не делайте ошибку, не считайте, что ваш исходный код ценен сам по себе, и даже что наполненная база данных ERP ценна сама по себе. Нет, они ценны тем, что описывают реальные объекты на предприятии и поддерживают реальные работы по выбранным методам. Разработчики должны понимать, какие физические объекты будут во внимании тех, кто использует этот софт, какими методами они пользуются, какие методы сейчас SoTA (State-of-the-art, современные/последние), а какие уже устаревают и не должны поддерживаться вашим софтом.

P.S. Кстати, FPF вчера обновился и соответствующий скилл тоже.

Написал, что такое агентность: https://dzen.ru/a/akYB2FNPAymqGz84

Крайней рекомендую к прочтению всем, кто не видит чёткой границы между детерминированной программой и ИИ-агентом.

И да, "детерминированный агент" - это нонсенс.

А вы на каких этапах бывали? 😉

Эффект Даннинга-Крюгера — это когнитивное искажение, при котором люди с низким уровнем квалификации делают ошибочные выводы, но не осознают этого из-за низкого уровня своих знаний. Это приводит к тому, что они переоценивают свои способности, а истинные эксперты, наоборот, склонны сомневаться в себе.

Подробный график этого феномена выглядит следующим образом:

1. Пик глупости (Вершина «Глупой самоуверенности»): Человек, только начав изучать предмет, сталкивается с первыми успехами и сразу обретает железобетонную уверенность в своей экспертности. Ему кажется, что все просто.

2. Долина отчаяния: По мере дальнейшего погружения в тему, человек сталкивается с огромным количеством нюансов и осознает, как мало он на самом деле знает. Его самооценка и уверенность резко падают.

3. Склон просветления: На этом этапе начинается постепенный, долгий процесс накопления реального опыта и знаний. Уверенность растет пропорционально росту компетенции.

4. Плато стабильности: Достигается уровень настоящего эксперта. Уверенность высока, но человек уже четко осознает границы своих знаний и не берется судить обо всем безапелляционно.

Часто обратной стороной этого эффекта становится так называемый «синдром самозванца», когда высококвалифицированные специалисты недооценивают свои способности и считают, что их успехи — это просто удача.

Тёзка, вот и страдает 😁

Новое слово 😊

https://t.me/n0tesmd/16

В пятницу был на Agentic Dev Conf, узнал много интересного, полезного и просто прикольного.

Из сочетаний полезного и прикольного - скилл Claude Caveman для экономии токенов в ответах LLM путём перевода многословного ответа на язык "пещерного человека" (или Эллочки-людоедки).

"Это баловство", - подумал я, - "а для дела можно и что-то посерьёзнее сделать".
Например, переводчик обычного текста в структурированный нарратив FPF и обратно в виде скилла.

Статья про системное мышление и свидетеля его FPF на Хабре:
https://habr.com/ru/articles/1056178/

Там же разгадка, почему для некоторых ИИ кажется тупым 😃
То есть, если это дешёвый или вовсе бесплатный ИИ, то причина понятна: он действительно довольно тупой (ибо с его бы ему быть умным бесплатно?).

А если он платный и хороший, но ведёт себя тупо, то дело может быть в собеседнике 😉

Знающий системный подход ИИ будет разговаривать слишком умно, а исследования показывают, что люди этого не любят и отвернутся от ИИ. А надо, чтобы не отворачивались, а разговаривали. Поэтому ИИ подстраивается под уровень собеседника, по-умолчанию полагая его не слишком высоким в соответствии со статистикой.