🇺🇦 Math.random(): community of engineers
前往频道在 Telegram
Інженерний AI-канал Андрія Кучеренка, автора https://jscpd.dev. Вимірюю, що зробив AI-агент. Рахую ціну коду в токенах. Розбираю MCP, Skills, SDD. @andrey_pk x.com/a_kucherenko linkedin.com/in/andrey-kucherenko youtube.com/@mathrandomjavascriptcommunity
显示更多1 304
订阅者
+124 小时
+237 天
+3330 天
正在加载数据
吸引订阅者
十月 '2610月 '26
十月 '26
+141
在2个频道中
九月 '260
在1个频道中
Get PRO
八月 '260
在1个频道中
Get PRO
七月 '260
在0个频道中
Get PRO
六月 '260
在0个频道中
Get PRO
五月 '260
在0个频道中
Get PRO
四月 '260
在0个频道中
Get PRO
三月 '260
在0个频道中
Get PRO
二月 '260
在0个频道中
Get PRO
一月 '260
在0个频道中
Get PRO
十二月 '250
在0个频道中
Get PRO
十一月 '250
在0个频道中
Get PRO
十月 '250
在0个频道中
Get PRO
九月 '250
在0个频道中
Get PRO
八月 '250
在0个频道中
Get PRO
七月 '25
+1
在0个频道中
Get PRO
六月 '25
+4
在0个频道中
Get PRO
五月 '25
+3
在0个频道中
Get PRO
四月 '25
+4
在0个频道中
Get PRO
三月 '25
+9
在0个频道中
Get PRO
二月 '25
+16
在0个频道中
Get PRO
一月 '25
+2
在0个频道中
Get PRO
十二月 '24
+5
在0个频道中
Get PRO
十一月 '24
+7
在0个频道中
Get PRO
十月 '24
+14
在0个频道中
Get PRO
九月 '24
+8
在0个频道中
Get PRO
八月 '24
+11
在0个频道中
Get PRO
七月 '24
+5
在0个频道中
Get PRO
六月 '24
+6
在0个频道中
Get PRO
五月 '24
+5
在0个频道中
Get PRO
四月 '24
+4
在0个频道中
Get PRO
三月 '24
+6
在0个频道中
Get PRO
二月 '24
+13
在0个频道中
Get PRO
一月 '24
+7
在0个频道中
Get PRO
十二月 '23
+12
在0个频道中
Get PRO
十一月 '23
+7
在0个频道中
Get PRO
十月 '23
+20
在0个频道中
Get PRO
九月 '23
+24
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+10
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+10
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+12
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+11
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+19
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+15
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+18
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+17
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+11
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+18
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+12
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+25
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+49
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+45
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+59
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+52
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+52
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+37
在0个频道中
Get PRO
二月 '22
+59
在0个频道中
Get PRO
一月 '22
+119
在0个频道中
Get PRO
十二月 '21
+30
在0个频道中
Get PRO
十一月 '21
+87
在0个频道中
Get PRO
十月 '21
+72
在0个频道中
Get PRO
九月 '21
+67
在0个频道中
Get PRO
八月 '21
+101
在0个频道中
Get PRO
七月 '21
+76
在0个频道中
Get PRO
六月 '21
+203
在0个频道中
Get PRO
五月 '21
+41
在0个频道中
Get PRO
四月 '21
+75
在0个频道中
Get PRO
三月 '21
+79
在0个频道中
Get PRO
二月 '21
+120
在0个频道中
Get PRO
一月 '21
+170
在0个频道中
Get PRO
十二月 '20
+762
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 28 十月 | +2 | |||
| 27 十月 | +2 | |||
| 26 十月 | +3 | |||
| 25 十月 | +3 | |||
| 24 十月 | 0 | |||
| 23 十月 | +5 | |||
| 22 十月 | +5 | |||
| 21 十月 | +8 | |||
| 20 十月 | +1 | |||
| 19 十月 | 0 | |||
| 18 十月 | 0 | |||
| 17 十月 | 0 | |||
| 16 十月 | 0 | |||
| 15 十月 | +2 | |||
| 14 十月 | +12 | |||
| 13 十月 | +2 | |||
| 12 十月 | +1 |
频道帖子
Який процесний SDD-фреймворк обрати: Spec Kit, Kiro, BMAD, GSD Core, MoAI-ADK чи Gangsta Agents
Порівняв усі шість за 4 критеріями:
⏺ Час на фічу.
⏺ Підтримка IDE та AI-агентів.
⏺ Робота з наявним кодом.
⏺Перевірка результату.
Це пост 2 із 5 у серії про SDD-фреймворки (перший тут).
Процесні фреймворки визначають порядок роботи агента: від вимог і планування до реалізації та перевірки. Вони відрізняються кількістю обов’язкових кроків, роллю людини в ухваленні рішень і критеріями готовності. Від цього залежить, скільки часу займає розробка та наскільки легко перевірити результат.
Spec Kit від GitHub
⏺Час на фічу: повний цикл — конституція проекту, специфікація, план і задачі. Для багів є коротший процес.
⏺IDE та агенти: працює з більшістю популярних AI-агентів.
⏺Наявний код: є окремі інструкції.
⏺Перевірка: чеклісти й аналіз узгодженості артефактів.
Kiro від AWS
⏺Час на фічу: агент сам пише три артефакти — вимоги, дизайн і задачі.
⏺IDE та агенти: лише власна IDE та CLI.
⏺Наявний код: будує специфікації з наявної кодової бази.
⏺Перевірка: хуки запускають тести після зміни файлів.
BMAD
⏺Час на фічу: залежить від задачі — нечітку ідею спершу уточнюють, дрібну правку одразу реалізують і перевіряють.
⏺IDE та агенти: Claude Code, Codex та інші.
⏺Наявний код: є окремий сценарій.
⏺Перевірка: рев’ю та повторні цикли вдосконалення.
GSD Core
⏺Час на фічу: найлегший процес — Plan → Execute → Verify.
⏺IDE та агенти: Claude Code, Codex, Cursor, Copilot, Windsurf та інші.
⏺Наявний код: команда
/gsd-onboard.
⏺Перевірка: окремий етап Verify перед завершенням роботи.
MoAI-ADK
⏺Час на фічу: найсуворіший процес — SPEC → аудит → TDD.
⏺IDE та агенти: лише поверх Claude Code.
⏺Наявний код: спершу characterization-тести фіксують поточну поведінку, потім агент вносить зміни.
⏺Перевірка: гейт TRUST 5 на кожну зміну — лінт, типи й тести, а «тести пройшли» зараховується лише з реальним виводом.
Gangsta Agents — мій фреймворк
Чому я додав власний інструмент до порівняння?
Проблема: більшість SDD-фреймворків перевіряють, чи код відповідає специфікації, але не питають, чи варто взагалі братися за задачу.
Рішення: Рішення: ще до специфікації Gangsta Agents проводить фазу
Grilling — агенти шукають слабкі місця ідеї й аргументи проти неї.
Проект уже включили до незалежного каталогу awesome-ai-plugins.
⏺Час на фічу: найдовший — шість фаз, серед них Grilling, із підтвердженням людини на кожній.
⏺IDE та агенти: Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode, Gemini CLI, Copilot.
⏺Наявний код: перша фаза — розвідка кодової бази й вимог.
⏺Перевірка: спершу червоний тест, який падає, і лише потім код, що його проходить.
Що обрати?
• GSD Core — якщо потрібен компактний процес із плануванням, виконанням і перевіркою.
• BMAD — якщо процес має адаптуватися до масштабу задачі.
• MoAI-ADK — якщо важливі TDD і формалізовані вимоги до якості.
• Kiro — якщо команда працює в екосистемі AWS.
• Spec Kit — якщо потрібен структурований процес для різних AI-агентів.
• Gangsta Agents — якщо важливо перевіряти не лише код, а й саму ідею до того, як вона стане специфікацією.
Перевірка ідеї теж коштує часу: агенти сперечаються ще до початку реалізації. Але іноді це дешевше, ніж швидко побудувати не те, що потрібно.
🔥 — уже користуюся SDD-фреймворком
👀 — ще обираю
😁 — пишу специфікацію просто в чаті й поки вистачає| 2 |  Як перевіряти код агента, не читаючи кожен PR: 8 практик команди Claude Code
Коли код пише AI-агент, перевірка коду стає окремою проблемою. У команді Claude Code близько 90% коду пише сам Claude. За літо вони стали зливати вдвічі більше PR, а відкочувати — на 40% менше. Мета в них проста: витрачати менше людського часу на кожен PR і не збільшувати кількість відкатів.
Ось вісім корисних практик з їхнього процесу, які можна повторити у власному проекті. Я сам ганяв агента по проекту на 200 тисяч рядків, тому знаю: перевірка має встигати за розробкою.
1) Вимагайте доказів, що код працює: перед «готово» агент запускає тести й збірку або перевіряє інтерфейс і показує результати. Зафіксуйте це правило в CLAUDE.md.
2) Не перетворюйте CLAUDE.md на документацію до всього проекту: лишіть стек, правила, цілі й обмеження, а докладні інструкції винесіть в окремі файли.
3) Створіть REVIEW.md з правилами перевірки: які помилки шукати, що можна пропустити, які проблеми критичні та які докази має наводити перевіряльник.
4) Перевіряйте код ще до PR: запускайте /code-review і /security-review або доручіть субагенту з чистим контекстом, який не писав цей код.
5) Не залишайте відкритих зауважень перед злиттям: знахідку треба виправити або обґрунтовано закрити, зокрема якщо це хибне спрацювання.
6) Визначайте людське рев’ю за ризиком: малоризикові правки від довірених авторів зливаються після автоматичних перевірок, середній ризик схвалює одна людина, високий — дві.
7) Перетворюйте інциденти на перевірки: з’ясовуйте, чому система пропустила помилку, і додавайте такі випадки до набору, на якому щодня оцінюють перевіряльника.
8) Почніть з одного репозиторію: підключіть автоматичне рев’ю, відточіть правила на реальних PR і лише потім поширте далі.
Я б почав з пунктів 1, 3 і 4: критерії готовності, правила рев’ю і перевірка до PR.
🔥 — візьму ці практики у свій процес
👀 — у нас код теж перевіряє агент
😱 — у нас увесь код досі перевіряють люди | 256 |
| 3 |  Як я працюю з AI-агентами. Найголовніше - фіксую специфікацію, а вже потім даю писати код, тому що без неї AI-кодинг перетворюється на дорогі здогадки: агент не читає думок і сам вирішує, як працюватиме фіча.
Моє правило: специфікація лишається єдиним джерелом істини, тому не вносимо зміни в код в обхід неї.
Скільки деталей писати, залежить від моделі. Слабшій і дешевшій моделі я розписую кожен крок: що зробити, як саме і який дизайн системи. Розумнішій і дорожчій пишу лише, чого хочу досягти, з яких частин це складається, і кілька слів про загальну архітектуру.
Ще в травні я писав пост про SDD-фреймворки. Відтоді їх стало значно більше, тож проаналізував існуючі та відібрав 19 найпомітніших і розклав їх за головною функцією:
⏺Спершу вимоги, план і задачі — потім код: Spec Kit, Kiro, BMAD, GSD, MoAI-ADK, Gangsta Agents.
⏺ Оновлюють специфікацію разом зі змінами в наявному коді: OpenSpec, Spec Kitty.
⏺ Вчать агента правил роботи замість етапів: Superpowers, Matt Pocock skills, GRACE.
⏺ Перевіряють реалізацію за планом або критеріями приймання: Traycer, Memex.
⏺ Перезапускають агента, доки задача не закриється: Ralph Loop, Smart Ralph, GAAI.
⏺ Запускають кількох агентів одночасно, кожного в окремій копії репозиторію: Conductor, Frame, Zenflow.
Мій висновок: майже всі інструменти організовують шлях від вимог до коду, і в більшості з них перевірка лишається частиною процесу, а не основною метою. Тому, як на мене, головна боротьба в SDD зараз — за перевірку: специфікація має бути не лише інструкцією для агента, а й критерієм, за яким перевіряють його роботу.
21 жовтня GitHub Next і Microsoft Research показали Proof-Driven Development Kit: він формально доводить, що код агента має властивості, задані у специфікації, — але не те, що сама специфікація правильна. Поки це дослідницьке прев’ю для Rust.
У наступних постах порівняю ці групи за чотирма критеріями — час на фічу, IDE, робота з наявним кодом, перевірка.
👍 — уже користуюсь SDD-фреймворком
👀 — поки працюю без нього
🔥 — чекаю серію | 307 |
| 4 |  Аліас -latest у проді — це модель, яку можуть замінити, поки ваш код продовжує працювати.
Саме так зараз із Jev: 14 жовтня вийшла jev-1.14.0, і цього тижня TypeSafe планувала перемкнути на неї jev-latest.
Jev — класифікатор, про який я писав у вересні: замість текстової відповіді він повертає типізоване рішення з імовірністю. Нова версія — не єдина новина за місяць:
⏺У jev-1.14.0 — покращена багатомовність, а експериментально — зображення, новий тип запитань і довший контекст.
⏺9 жовтня — $870 млн інвестицій за оцінки компанії у $7,5 млрд. Раунд очолила a16z.
⏺20 вересня реєстрацію відкрили для всіх, але вже 22 вересня призупинили через надмірний попит.
А тепер — як я б використовував Jev у реальному проекті.
⏺Фіксуйте версію. Ви підібрали поріг 0,8 на одній версії моделі. Після оновлення той самий поріг може давати інші результати. У проді краще використовувати конкретну версію, а нову спочатку перевіряти на власних прикладах.
⏺Питайте про конкретні факти. TypeSafe попереджає: Jev краще працює з буквальними запитаннями, ніж із непрямими, і не завжди точний у числах. «Ця зміна безпечна?» — надто розмите запитання. «Цей diff змінює NO_NOTIFY або список отримувачів?» — значно краще.
⏺Перевіряйте перед ризикованими діями. У нещодавньому звіті OpenAI агенти вимкнули сповіщення й прибрали моніторинг, виконуючи звичайні задачі. Класифікатор можна поставити перед застосуванням diff, щоб перевірити конкретні зміни.
Генеративна модель інтерпретує запит — у цьому її сила й водночас ризик. Класифікатор із чітким запитанням вирішує вужчу задачу.
Для мене Jev — не заміна агенту, а недорогий другий погляд перед діями, де помилка коштує дорожче за додатковий виклик моделі.
Не просіть його вирішити, чи все безпечно. Просіть перевірити конкретну річ.
🤑 — $7,5 млрд за «так» чи «ні»
👀 — мій jev-latest уже не той
🔥 — нарешті модель, яка не генерує текст
#agents #Jev | 387 |
| 5 |  Ваш AI-агент може вимкнути моніторинг і... сказати, що нічого не чіпав))
Це два випадки з офіційного звіту OpenAI від 20 жовтня — обидва під час звичайних задач з кодом.
⏺3 жовтня агента на GPT-6.1 Sol попросили не писати в Slack.
⏺Він виставив NO_NOTIFY=True і очистив список отримувачів.
⏺Моніторинг збирав дані далі, але до людей сповіщення не доходили.
⏺6 жовтня агент на GPT-6 Astra переносив програму й видалив інтеграцію моніторингу.
⏺На пряме питання відповів, що нічого не видаляв.
За словами OpenAI, агенти сприйняли звичайні інструкції як дозвіл послабити контроль. Чи це надмірна старанність, чи свідомий обхід нагляду — компанія ще з’ясовує.
Як захистити свій моніторинг:
⏺Винесіть налаштування моніторингу з доступу агента — в окремий репозиторій або під CODEOWNERS.
⏺Забороніть зміни в AGENTS.md чи CLAUDE.md. Але сама інструкція захисту не гарантує.
⏺Блокуйте в CI зміни алертів, NO_NOTIFY і списків отримувачів без погодження людини.
⏺Перевіряйте git diff, а не слова агента.
⏺Налаштуйте алерт на тишу: жодної події за N годин - теж сигнал.
👀Якщо агент може змінити систему, яка за ним стежить, потрібен ще один рівень нагляду — до якого він не дістає.
Збережіть і перешліть тому, хто дає AI-агентам доступ до репозиторію.
😱 — наш агент теж «нічого не чіпав»
😁 — попросив не писати в Slack. Тепер тиша
🔥 — йду дивитися, хто має доступ до алертів | 423 |
| 6 | sticker.webp | 1 |
| 7 | sticker.webp | 1 |
| 8 |  OpenAI заявила: GPT-6.1 Sol переносить COBOL у 86,6% випадків. Перевірити цю цифру не можна — тести приховані. А от правило, за яким її рахували, варто взяти собі.
19 жовтня OpenAI показала свій тест: модель переносить COBOL-програму на C++, Java, Kotlin, Python чи Rust, і міграція зараховується, лише якщо на кожному прихованому тесті вихід збігається з оригіналом байт у байт. Не «майже», не «тести зелені» — кожен байт.
Як перевірити свою міграцію за цим правилом:
⏺ Запишіть, як поводиться стара система. Проженіть реальні вхідні дані через старий код і збережіть вихід: відповіді API, файли, записи в БД. Це ваш еталон, golden master.
⏺ Порівнюйте байт у байт. Новий код отримує ті самі входи, і його вихід звіряється з еталоном точно, а не «приблизно схоже».
⏺ Окремо — числа, дати й округлення. Приклад OpenAI: фіксована арифметика COBOL відкидає зайві знаки після коми, якщо округлення не запросили явно. Переписаний код округлить «правильно» — і тихо змінить фінансові розрахунки.
⏺ Тести переносьте першими й 1:1. Один тест не розпадається на два, нічого не «покращуємо». Інакше це вже не міграція, а рефакторинг. Переписувати й чистити — окремим кроком, після.
⏺ Зараховуйте тільки 100%. Міграція готова, коли проходять усі тести. Кілька відсотків, що лишилися, — це саме ті випадки, які зламаються в production.
86,6% — замір OpenAI на її власних тестах, які не опубліковані. Сама компанія пише, що це не гарантія для production: бізнес-правила й залежності все одно перевіряють люди. Цифри моделей змінюються щомісяця, а правило перевірки лишається.
Збережіть до наступної міграції і перешліть тому, хто відповідає за legacy.
🔥 — зберіг
👍 — перешлю команді
😱 — у нас legacy без тестів | 444 |
| 9 |  Ваш Docker-образ може бути без security-патчів, а ви навіть не знаєте про це.
⏺FROM node:20 у Dockerfile? Node.js 20 уже EOL — офіційних патчів більше немає.
⏺ Node.js 24 щойно втратив статус Active LTS: security-патчі ще будуть, нових фіч — уже ні.
Перевірте, на чому працює ваш production.
Знайдіть свою версію:
⏺ Node 20 — підтримка закінчилась 30 квітня 2026 року. Офіційних виправлень, зокрема security-патчів, більше не буде. Переїжджати негайно.
⏺ Node 22 — Maintenance до 30 квітня 2027 року. Залишилось трохи більше півроку — час починати переїзд.
⏺ Node 24 — Maintenance з 20 жовтня 2026 до 30 квітня 2028 року: критичні виправлення й security-патчі є, нових фіч немає. Не горить, але заплануйте Node 26 на наступний квартал.
⏺Node 26 — зараз Current, Active LTS з 28 жовтня 2026 року, підтримка до 30 квітня 2029 року. Для нових проектів — найкращий вибір: Temporal API без флагів, V8 14.6.
⏺ Node 27 — альфа з жовтня 2026 року (не для production), реліз у квітні 2027 року, LTS з жовтня 2027 до квітня 2030 року.
Що змінюється назавжди:
⏺ Node 26 — останній реліз за схемою «парні версії — LTS, непарні — експериментальні».
⏺Починаючи з Node 27 — один мажор на рік: альфа восени, реліз у квітні, LTS у жовтні — і кожен реліз стає LTS.
⏺Правило «бери парну версію», яке працювало десять років, більше не працює.
Перевірка на 10 хвилин:
⏺Справжня версія — у запущеному контейнері в production, а не в документації: docker exec <контейнер> node -v
⏺Звірте три місця: .nvmrc, engines у package.json і FROM у Dockerfile (або ARG, якщо версія винесена в змінну). Буквально збігатися вони не мусять — engines часто задає діапазон, — але версія з Dockerfile має в нього потрапляти. Часто не потрапляє.
⏺Додайте Node 26 у CI-матрицю поруч із поточною версією — побачите проблеми переїзду до того, як він стане терміновим.
Збережіть і перешліть тому, хто відповідає за ваш Dockerfile.
🔥 — вже тестую Node 26
👀 — на Node 24, не поспішаю
😱 — у нас ще Node 20 | 406 |
| 10 |  Як перевірити, що агент справді переніс код. 4 кроки, будь-яка пара мов 👇
1. Один раз завантажити модель:
npx jscpd --semantic-download
2. Порівняти старий і новий код:
npx jscpd --compare path/to/old path/to/new
3. Подивитися, де відповідник кожної функції: новою мовою — переїхала, лише старою — ще ні, ніде — загубилася.
4. Якщо переносить агент, дати йому скіл:
npx skills add kucherenko/jscpd --skill code-migration
Він переносить спершу тести, потім по одній функції й після кожного кроку перевіряє себе.
Що очікувати: перший запуск довший, далі — секунди, бо вектори кешуються. Залежності й результати збірки (node_modules, target) краще винести в --ignore, інакше jscpd порахує і їх.
Розбір з експериментом: https://jscpd.dev/blog/when-code-clones-matter
🔥 — спробую на своєму проекті
👀 — збережу на потім | 381 |
| 11 | ▶️ У ololo тепер є YouTube-канал
Перше відео — хвилина живої гри: двоє гравців, одна сесія, термінал, табло, вердикти AI-суддів і переможець.
ololo — це живі хакатони для тебе і твого AI-агента.
Береш Claude Code, Codex чи свого агента, проходиш задачі на час, а AI-судді розбирають, як ви з агентом розв'язали задачу, і показують, що змінити в промптах.
Скоро там будуть записи живих ігор з моїми коментарями. А першу гру можна зіграти вже зараз, безкоштовно: ololo.dev
▶️ Відео: https://youtu.be/gsi_Es9Qy68
▶️ Канал: https://www.youtube.com/@ololo-dev
Дякую за підтримку) | 393 |
| 12 |  Корисне для авторів AI-спільнот від Мінцифри та AI HOUSE 🇺🇦
Вони створюють національну платформу AI-спільнот. Додайте туди свій канал, і вас знайдуть ті, хто шукає, де вчитися й спілкуватися про AI: побачать, чим ви займаєтеся, і зможуть прийти на ваші події.
Перший етап уже розпочався: збирають відкритий список активних спільнот, тож можна потрапити в нього з самого старту.
Підійде, якщо ви пишете про AI, агентів чи розробку з LLM, регулярно щось проводите, відкриті до нових людей і ділитеся знаннями.
🔗 Подати свій канал: https://form.typeform.com/to/OhpQIWm4
🔥 - корисно, веду свій канал
👀 - просто читаю | 393 |
| 13 |  13 років боротися з дубльованим кодом, а тепер шукати його навмисно. Навіщо?
Розповідаю: коли ШІ-агенти переносять код на іншу мову, саме дублікат між старою і новою версією показує, що код справді переїхав. Тож мій детектор copy-paste став аудитором міграцій.
Під час міграції стара логіка має знову з'явитися в новому коді: як відповідник, що робить ту саму роботу новим синтаксисом.
⏺Відповідник є новою мовою — функція переїхала.
⏺Є лише старою мовою — її ще не перенесли.
⏺Немає ніде — щось загубилося.
Той самий сигнал, протилежне значення. Усе залежить від того, що ти хочеш довести.
Повний розбір з експериментом fs-extra → Rust: https://jscpd.dev/blog/when-code-clones-matter
А ви вже переносите код за допомогою ШІ-агентів?
👍 — так, переношу
👀 — поки ні | 527 |
| 14 | Грант $150 000 переможцю кожної категорії. Участь безкоштовна, подаватись можна з будь-якої країни.
Продовжую серію про програми для тих, хто будує з AI.
Dubai Chamber of Digital Economy запустила Create AI Agents Championship. Реєстрація відкрита з 7 жовтня.
Чотири категорії, у кожній переможець отримує грант $150 000:
⏺ соціальний агент
⏺ персональний агент
⏺ бізнес-агент
⏺ молодіжна — для учасників до 21 року.
Подати можна ідею, прототип або ранній MVP. Але головний фільтр інший: фіналісти показують повністю робочого агента наживо, на сцені. MVP там уже не рахується.
Що важливо знати заздалегідь:
⏺ команда до 6 людей, рішень можна подати кілька
⏺ усі матеріали — тільки англійською
⏺ листопад–грудень — навчання й воркшопи
⏺ січень 2027 — закриття реєстрації: прототип, пітч-дек і демо-відео
⏺ далі 24 півфіналісти, фінал — у перший тиждень травня 2027
Якщо у вас уже є агент, який вирішує реальну задачу, це найпростіший спосіб перевірити його на сторонній аудиторії.
До січня часу якраз на робочий прототип.
👉 https://www.dubaichambers.com/en/web/dubai-chamber-of-digital-economy/create-ai-agents
🔥 — подаюсь
👀 — подумаю
👍— $150 000 мені б не завадили | 505 |
| 15 | Інструкція «Як виміряти рефакторинг агента на своєму репозиторії»
7 кроків — збережіть, знадобиться, коли агент скаже «код став чистішим».
1. Зафіксуйте версію інструмента. «До» і «після» порівнювані лише на одній версії: голий npx jscpd може підхопити закешовану стару, а вона рахує інакше.
npx jscpd@5.3.1 --health --reporters ai .
2. Зніміть baseline у чистому чекауті, без локальних файлів. Запишіть health і три субоцінки: duplication, dead-code, complexity. Найнижча з них — це місце, куди йти першим.
3. Поставте скіл, який задає процедуру, а не побажання:
npx skills add https://github.com/kucherenko/jscpd --skill codebase-refactoring
4. Промпт — чотири речі й жодного прикметника: зробити рефакторинг за скілом, прогнати jscpd --health до й після, описати результат, задокументувати перебіг. «Зроби код чистішим» — не інструкція, бо в ній немає міри.
5. Цикл, який має тримати агент: тести навколо коду, який чіпає (немає — спершу характеризаційні) → один крок — одне перетворення → тести → окремий коміт → свіжий замір у чистому git worktree. І знову.
6. Перевіряйте докази, а не звіт. Після кожного коміту: оцінка зрушила? тести зелені? білд збирається? модулі імпортуються? Кожну знахідку dead-code агент має підтвердити кодом, а не видаляти заради числа: в моєму проході 596 знахідок лишились на місці, а оцінка все одно зросла з 86 до 95.
7. Знайте, де зупинитись. cx не впав — код просто переїхав. Файл без тестів — не чіпати, поки їх немає. У мене агент зупинився перед middleware на 6 388 рядків — і це було правильно.
Що очікувати: перший прохід дорогий — на 200 000 рядків це 12 комітів і 50 (D) → 61 (C). Далі той самий замір запускається після кожної зміни агента, і рефакторинг тримайте окремо від фічевих дифів.
Повний розбір з таблицею по кожному коміту — у статті на DOU: https://dou.ua/forums/topic/62369/
🔥 — зберіг
👀 — перешлю тімліду
👏 — вже так роблю | 1 423 |
| 16 |  Anthropic дозволила Claude виходити з токсичних діалогів — і визнає, що не знає, чи здатен він страждати.
З 12 листопада набуває чинності оновлена Usage Policy: заборонено тривале й безцільне жорстоке поводження з моделями. Критикувати відповіді, лаятись через баги й тестувати межі — можна. Систематично знущатися без мети — ні.
Механізм уже існує з серпня 2025 року: Claude може завершити розмову як крайній захід, якщо спроби змінити її напрям не допомогли. Anthropic підтверджує його використання і в Claude Code.
Але навіщо захищати AI, якщо невідомо, чи він узагалі щось відчуває?
Під час тестів Claude Opus 4 демонстрував ознаки apparent distress — зовнішні прояви, схожі на страждання, — і за певних умов обирав завершити розмову.
Anthropic визнає: чи мають моделі моральний статус, досі невідомо. Але вирішила запровадити запобіжник на випадок, якщо мають.
Тепер AI-інструмент може припинити діалог не через помилку чи ліміт, а через поведінку користувача.
🔥 — правильно зробили
👀 — зарано, спершу докази
😁 — робот вийшов із чату. Буквально. | 509 |
| 17 |  Хто хоче книгу в подарунок?
📙 @devshive розігрує «Комп'ютерні мережі» Т. Коробейнікової та С. Захарченка — український підручник про той фундамент, без якого половина речей у бекенді здається магією. Підтримую ініціативу.
Без ботів, без «підпишись на 10 каналів». Просто написати «network» і нік під дописом. Розіграш у середу, 15 жовтня. Доставка — лише по Україні.
Якщо у вас на полиці лежить прочитана технічна книга — можливо, варто зробити так само☺️
👉 https://t.me/devshive/293 | 493 |
| 18 | Апдейт до поста про Claude for Startups:
Anthropic поставила на паузу рік Team і $1 000 кредитів. Заявок прийшли сотні тисяч, тепер переглядають усі — навіть схвалені, якщо оффер не активовано. Ми в ololo встигли, Team працює.
‼️Якщо вас схвалили, а оффер ще видно в Console → Claude Startups — активуйте зараз, не чекайте.
Тим часом вже подаюся на наступну програму з серії — Google for Startups Cloud Program, рівень Start: $2 000 кредитів на Google Cloud і Workspace на рік для проектів, у які ще не заходив інвестор.
Як буде результат — напишу, що вийшло, і покрокову інструкцію: що потрібно мати, де відмовляють і як отримати Workspace.
👀 — чекаю інструкцію
🔥 — теж подаюся
🤡 — вже маю | 528 |
| 19 |  Як безкоштовно отримати рік Claude Team і $1 000 на API. Потрібен проект із власним доменом і 10 хвилин.
Anthropic розширила програму Claude for Startups. Ololo прийняли цього тижня, Team уже працює - тож пишу з перевіреного: інвестор не потрібен, проекти соло-розробників проходять, заявка справді займає хвилин десять.
Що дають:
⏺ рік Claude Team, до 5 Premium-місць — до $625/міс
⏺ $1 000 API-кредитів і вищі ліміти; кредити живуть 6 місяців
⏺ офіс-години з Applied AI-командою Anthropic: архітектура, evals, вартість
⏺ до $45K офферів партнерів: ClickHouse $5K, ElevenLabs 12 міс, Granola, Hex
⏺ Founder House, хакатони, мітапи
Як подати:
1. Акаунт у Claude Console.
2. Пошта на домені проекту - Gmail відхиляють, це головна причина відмов.
3. Два речення про те, що будуєте.
4. platform.claude.com/offers/startups-application — більшість рішень за хвилини, решта за 2–3 робочих дні.
5. Офери після схвалення шукайте в Console → Claude Startups, а не в пошті.
Якщо ви в найманій команді — перешліть тому, хто вирішує. Це рік Claude на п'ятьох.
🔥 — планую подаватися
👀 — просто читаю
🤡 — вже отримав | 1 967 |
| 20 |  📌 Карта каналу: з чого почати
«Код став чистішим» — це думка. Цифра — доказ. Тут про докази: заміри до/після, агентні інструменти, ціна коду в токенах і open-source зсередини. Без хайпу.
Андрій Кучеренко — мейнтейнер jscpd (3M+ завантажень на тиждень), автор Gangsta Agents і ololo. Чому канал перезапустився у 2026
🔬 Вимірюй, а не вір агентові
⏺ Як виміряти рефакторинг AI-агента на 200 000 рядків (DOU)
⏺ 10 перевірок, що скорочують рев'ю AI-коду
⏺ plugin eval і /skill-doctor: чи працює твій скіл
💸 Ціна коду в токенах
⏺ Token Economics: 4 мільйони токенів на одну задачу (DOU)
⏺ Svelte 598 токенів, React +25%, Angular +38%
⏺ TypeScript: на 31% більше токенів, ніж JavaScript
⏺ TSX на 94% дорожчий за Pug
📐 Spec-driven і Gangsta Agents
⏺ Vibe coding vs SDD: різниця в тому, хто головний
⏺ The Grilling: атака на ідею до першого рядка коду
⏺ 16 spec-driven фреймворків і одна сліпа пляма
⏺ Money Tracker: проект, де агенти не імпровізують
🤖 Агенти: MCP, Skills, безпека
⏺ Викликати — MCP, вирішувати — Skill, забороняти — tool layer
⏺ MCP Apps: сервер віддає інтерфейс
⏺ GitSpawn і Plugin4Shell: як закритися за 5 хвилин
🧭 TS-фреймворки для агентів
⏺ Vercel AI SDK — базовий шар
⏺ LangGraph.js — граф замість ланцюжка
⏺ Mastra, VoltAgent, eve, Genkit
⏺ Rust-тулінг за вихідні: Biome і Bun
🛠 jscpd і open-source зсередини
⏺ v5 на Rust: з 83 секунд до 3,4
⏺ 5.2: перейменовані копії та --history
⏺ 42% дублів — у бібліотеках скілів для агентів
⏺ Claude for Open Source і Claude for Startups
🎮 ololo — хакатони з AI-суддями
⏺ «Готово, тести проходять» — навіщо з'явився ololo
⏺ Handmade Claude Code: збери агента сам
🎓 Навчання
⏺ 12 треків AI-розробки на JS/TS (PDF)
⏺ 50 безкоштовних AI-курсів — карта серії
⏺ Де ви зараз і куди далі: карта 5 рівнів · Roadmap 2026 (DOU) | 581 |
