Вчера увидел в ленте отличный документ — как лучший видеоблогер мира мотивирует сотрудников.

Жесть, изнанка, профессиональное угнетение и т.д. всё, что полезно для вашего бизнеса :).

Ну там всё на английском. Прямой перевод PDF через гугл - рушит разметку, Через текст, - тоже не очень - и плюс там лимит 5000 на лист.

В общем решение - закинул в Клода запрос - напиши ПЕРЕВОДЧИК на Клод-API, который кусками будет переводить текст.
Буквально 5 минут и вот результат в комментах.
В принципе перевод любого размера текста. Очень качественно и относительно быстро и не дорого. Claude haiku справляется.
Я к тому, что теперь быстрее создать ИИ инструмент, чем искать что-то платное и готовое.

#Claude #translation #tools #dev
———
@tsingular

из рубрики "знаете ли вы".

Оказывается использование OpenAI для модерации - БЕСПЛАТНО

А там, между прочим, Омни модель [ omni-moderation-latest ]- т.е. и картинки тоже.

https://platform.openai.com/docs/guides/moderation/moderation

#OpenAI #freeware #tools
———
@tsingular

🛠 Агент, создающий сам себя: эксперимент с Claude 3.5 Sonnet

Интересный эксперимент компании Riza, показывающий, как ИИ-агент может самостоятельно писать инструменты для решения бизнес-задач без предварительной настройки API.

Ключевая идея:

"Что если дать агенту возможность создавать собственные инструменты, написав код и безопасно выполнив его на Riza с помощью нового API Tools, и избежать создания ИИ-специфических инструментов вообще?"

Реализация:
Агент работает с тремя базовыми инструментами:
- request_user_input — для запроса ввода от пользователя
- show_options — для отображения вариантов выбора
- create_tool — ключевая функция! позволяет создавать новые инструменты
(В уроке приведены все промпты - можно взять себе в оборот!)

Агент использовал модель Claude 3.5 Sonnet и писал весь код на TypeScript. (пример декабря 2024)

Что особенно круто в реализации:
1. Самостоятельное создание интерфейсов: агент сам пишет код для взаимодействия со Stripe API
2. Схемы JSON валидации: автоматически создаёт JSON Schema для новых инструментов
3. Типизация: код генерируется с правильными TypeScript-типами
4. Прогрессивное обучение: начав с нуля, агент создал 4 рабочих инструмента:
- list_stripe_customers_by_email
- update_stripe_customer_email
- add_card_to_stripe_customer
- charge_stripe_customer

Пример кода, сгенерированного агентом:

async function execute(input: { email: string }): Promise {
  const apiUrl = 'https://api.stripe.com/v1/customers';
  const params = new URLSearchParams({
    email: input.email,
    limit: '100'
  });

  try {
    const response = await fetch(`${apiUrl}?${params.toString()}`, {
      method: 'GET',
      headers: {
        'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'
      }
    });
    // ...
  }
}

Бизнес-применение
1. Быстрая интеграция: компаниям не нужно создавать специфичные для LLM обёртки API
2. Снижение времени разработки: вместо написания обвязки для каждого API, агент сам справляется
3. Гибкость: можно сохранять "слепок" агента с нужными инструментами для повторного использования
4. Универсальность: подход работает с любыми API, не только Stripe

🤔 Потенциальные проблемы: безопасность выполнения кода, контроль качества генерируемых инструментов и возможные ошибки в логике. Но как прототип решения — очень впечатляюще.

Отличная демонстрация, как в будущем могут работать агенты, способные программировать себя под конкретные задачи, а не заранее запрограммированными на все возможные сценарии.

#агенты #selflearning #tools #обучение
———
@tsingular

Anthropic рассказали как писать инструменты для ИИ-агентов

Anthropic выпустила гайд по созданию эффективных инструментов для ИИ-агентов. Главный принцип — использовать сами агенты для написания инструментов.

Ключевые выводы:
- Агенты лучше справляются с созданием инструментов, чем люди
- Итерация улучшений через автотесты
- Автоматизация создания документации

Подход Anthropic решает проблему масштабируемости — вместо ручного написания сотен инструментов, агенты генерируют их сами под конкретные задачи.

#Anthropic #agents #tools #обучение
------
@tsingular

Lightpanda: сверхбыстрый браузер для ИИ агентов

Вот это, пожалуй, бомба для всех, кто строит рои агентов работающих с вебом.

Lightpanda на Zig позволяет отказаться от рендера страниц и оставляет чистый DOM-движок.

В итоге:
Мгновенный старт, жрет в 9 раз меньше оперативки, чем Chrome и при этом в 11 раз быстрее Chrome

Например на 100 страницах Lightpanda съедает всего 696 МБ RAM. Chrome при такой нагрузке гарантированно выходит за 4 ГБ.

⚙️ Интеграция: Поддержка CDP позволяет заменить Puppeteer или Playwright одной строчкой в конфиге.

Уже работает:
✅ HTTP, HTML parser, DOM, JS (V8), XHR/Fetch, Ajax, Cookies, Proxy
✅ CDP/WebSocket сервер, клики, формы, network interception
🚧 Web APIs, - пока в Бете, дорабатывают

Стек: Zig + V8 + libcurl + html5ever (Rust)
Лицензия: AGPL-3.0 | 22.7k ⭐️

#browser #Lightpanda #tools
───
@tsingular

В Гермес добавился автопоиск инструментов.

Теперь контекст не переполняется описаниями навыков каждый вызов.

Обновляемся:

hermes update

#hermes #update #tools #навыки
------
@tsingular

Это просто праздник какой-то!

В одном каталоге собраны бесплатные сервисы для разработчиков.

Тут есть такие полезные штуки, как:
Oracle Cloud: 2 ARM-ядра, 12 ГБ ОЗУ, 200 ГБ диска, 10 ТБ трафика ежемесячно

Kaggle: 30 часов GPU или 20 часов TPU еженедельно

Choreo: $100 облачных кредитов ежемесячно

Cloudflare: CDN, DNS, защита от DDoS, 100 000 запросов ежедневно

Google Cloud: виртуальная машина, 2 млн запросов, 1 ТБ обработки данных ежемесячно

AWS CloudFront: 1 ТБ трафика, 10 млн запросов ежемесячно

Gcore: 1 ТБ трафика, 1 млн запросов ежемесячно

Axiom: 500 ГБ журналов, хранение 30 дней

Turso: 500 баз данных, 9 ГБ хранения, 1 млрд чтений ежемесячно

WorkOS: аутентификация 1 млн пользователей ежемесячно

И многое другое.

Отдаём ИИ агенту на изучение под навык и вызываем когда нужны интернет ресурсы под инфраструктурные задачи.

#dev #infra #free #бесплатно #tools
------
@tsingular