DEKSDEN notes

Сделал лёгкий MCP-мост для семантического поиска по коду с использованием Zvec и локальных эмбеддингов. Он индексирует файлы проекта и позволяет искать по смыслу, а не только по ключевым словам, что особенно удобно для больших кодовых баз и быстрого поиска по похожим реализациям. Если интересно, посмотрите проект здесь: https://github.com/ABIvan-Tech/zvec-mcp Крайне приветствуются Issue & PR #opensource

⚪️ 5.6 - пошёл прогрев! В твитетрах народ постит "утечки". Верный знак. Неужели завтра? Посмотрим!.. @deksden_notes

https://github.com/syabro/pi-web-search Запилил себе поиск под PI. Нашел 5 API-Search провайдеров с фри тиром, которые переключаются когда кончается лимиты Monthly free quotas: - Exa — 20,000 searches/month - Brave — ~1,000 searches/month - Tavily — 1,000 searches/month Starter free quotas: - Parallel — ~16,000 searches - Serper — 2,500 searches Думаю для личного пользования этого за глаза PS Думаю про мсп, но мне кажется у клода,кодекса и антигрваити уже из коробки есть

#opensource

Полгода назад я устал смотреть, как AI-агенты перед каждой правкой читают пол-репозитория вслепую через rg/find/cat, жгут контекст и всё равно не видят, что сломается и всех зависимостей. И тогда я сделал скилл codespaces: он строит из всей кодовой базы запрашиваемый граф .belief_map.sexp (модули, сущности, импорты, вызовы, data-flow) через tree-sitter и ast, так что вместо слепого чтения он одним запросом получает точную границу изменения, зону поражения (rdeps), слой модуля и границы архитектуры, usages и другие виды связей. За полгода в проде это серьёзно ускорило разрабоку и улучшило по коду, сделало рефакторинг достаточно предсказуемым (насколько это возможно с помощью агента) и заметно улучшило работу агентов на больших монорепо. Решил выложить в общий доступ. Ставится одной командой: npx skills add diskd-ai/codespaces https://www.skills.sh/diskd-ai/codespaces https://github.com/diskd-ai/codespaces Вызов в одной фразе, которую стоит закрепить в инструкциях агента (AGENTS.md, CLAUDE.md): Перед любой нетривиальной правкой кода сначала запрашивай belief map (search -> analyze -> rdeps), читай только boundary-файлы, и проверяй boundaries после изменений. Буду рад фидбэку, звездам и тд и тп.

⚪️ Codex Cloud - всё Нет, по ссылке он всё еще доступен! и даже работает но из веб приложения chatGPT его убрали Даже не могу понять - к чему бы это всё, но точно - неспроста ❓ что думаете? @deksden_notes

⚪️ HTTP QUERY Не прошло и 10 лет (нет, прощло, кстати), как стандартизация HTTP Query метода почти закончета! Ну да ладно, зато все наконец то двигается. ▶️ В чем проблема? В дизайне API. Чтобы сделать запрос к апи, сейчас используют несколько вариантов. Например,

GET /feed?q=foo&limit=10&sort=-published HTTP/1.1
   Host: example.org

Сложность с этим в том, что прааметры запроса в URL могут иметь разный допустимый размер, ограничивающися в разных системах через который проходит запрос. Приходится кодировать данные для передачи в URL. В логах видны, что прегружает логи. Неудобно. А засунуть в body запрос нельзя, потому что нету такой принятой семантики у body для GET, не поддержвиается. Для решения этих проблем часто используют:

POST /feed HTTP/1.1
   Host: example.org
   Content-Type: application/x-www-form-urlencoded

   q=foo&limit=10&sort=-published

Но проблема идемпотентности такого запроса - чисто серверная. Можно ли повторять запрос при сетевых сбоях? Не ясно. И кеширование тут ограничено. И, самое главное, ломается семантика. Мы хотим просто сделать запрос (не меняя объект), а метод используем, который подразумевает изменение ресурса! Оч нелогично, и это договоренность на уровне апи системы, окружающая инфраструктура (кеши, прокси, браузеры, файерволы, ...) всего этог оне понимают. Предложено решение, берущее лучшее из обоих подходов:

QUERY /feed
  Content-Type: application/x-www-form-urlencoded

  q=foo&limit=10&sort=-published

Как у POST параметры в body. Как GET имеет семантику безопасного запроса на чтение. Идемпотентный, кешируемый. Сервер может вернуть Location или Content-Location, чтобы потом клиент мог обращаться к результату через обычный GET. В общем, одни плюсы! Осталось чтобы поддержка дошла до всех систем, но со стандартом оно проще пойдет! ▶️ Зачем пишу? Для агентов любое АПИ важно, оно им удобнее и понятнее. Развитие стандартов для апи, получается, профильная тема. (ц) хорошие говсти, в принципе! @deksden_notes

⚪️ Нарезка задач ▶️ Я работаю с агентами через документ, который называю "протоколом" - это штука, которая связывает единым документом цикл от хотелки пользователя, ее проработку в некое ТЗ, планирование реализации, реализацию, мерж и проверки. ▶️ Один из этапов общего процесса - это анализ "габаритов" задачи. Тут у процесса есть тюнинг и "снизу" и "сверху". Щас поясню! ▶️ Если задача мелкая, то у меня тут две фичи имеются. Есть интерактивный режим - это когда мы с агентом работаем в режиме ИИ ассистента, когда он выполняет мелкие правки, я смотрю чего получилось. Чаще всего это доработка UI. Как мы такую сессию заканчиваем - далее по флоу идет процесс проработки изменений "по полной схеме" - с ревью изменений, рефакторингом, документированием, обновлением всякого, проверками всего на свете и то - все что свойственно "тяжелому флоу". Называется consolidation/hardening. ▶️ Далее есть упрощенный режим проработки планов, simple plan - когда доработка несложная или небольшая, то часть проработок не делается или делается в упрощенном режиме. ▶️ И есть "шейпинг" по верхнему габариту задачи. Если доработка огромная, оформляется общая спека на эту доработку, может быть даже с ADR если там решали чего, и оформляется пучок протоколов, которые эту доработку постепенно реализуют. Режу объемы по такой логике: если это доставляемая фича продукта - то вертикальным слайсом. Но это не всегда, потому как могут быть доработки в слоях - ну там какую то подсистему докрутить. Или нужна какая то инфраструктура, контракт/ схема, миграция - тогда конечно это не слайс. 👉 Важно чтобы у каждого протокола была понятная одна цель и один сценарий для проверки. То есть чтобы можно было смело пускать goal по нему, не опасаясь дедлоков/циклов. Если это расползается, сценариев много, как и целей - верный кандидат на разделение. ❓ А вы как управляете габаритами работ в своих флоу? Шейпите? Какая логика? Поделитесь! @deksden_notes

🔥 ПОДПИСКИ НА ИИ — ЗА КОПЕЙКИ! 🚀 @phantomAI_shop_bot — решил проблему с дорогими подписками! 🔥 Больше не придется платить 100% стоимости и искать способ оплаты из РФ, потому что мы создали собственного бота, где вы сможете приобрести подписки со скидкой на все самые популярные ИИ:

⚡️SuperGrok: ├ На ваш аккаунт 1 мес (CDK) — 959₽ └ На ваш аккаунт 2 мес (CDK) — 1 549₽ 😮Gemini Pro: └ Ссылка активация на ваш аккаунт 18 мес — 399₽ 🤞ChatGpt: ├ PLUS 1 мес На ваш аккаунт (CDK) — 1 890₽ ├ PRO X5 1 мес На ваш аккаунт (CDK) — 7 690₽ └ PRO X20 1 мес На ваш аккаунт (CDK) — 12 490₽ 😎Claude: ├ PRO 1 мес На ваш аккаунт (CDK) — 1 890₽ ├ MAX X5 1 мес На ваш аккаунт (CDK) — 6 499₽ └ MAX 20 1 мес На ваш аккаунт (CDK) — 12 990₽ 😵‍💫Cursor: ├ PRO 1 мес Готовый аккаунт — 1 429₽ ├ PRO+ 1 мес Готовый аккаунт — 3 690₽ └ ULTRA 1 мес Готовый аккаунт — 12 290₽ ⚡️Perplexity: └ PRO 1 ГОД На ваш аккаунт (CODE) — 2 690₽ 🤩Antigravity: ├ ULTRA X5 На ваш аккаунт ( ИНВАЙТ) — 2 190₽ └ ULTRA X20 На ваш аккаунт ( ИНВАЙТ) — 1 490₽ 😿Suno: ├ PRO 1 мес Готовый аккаунт — 890₽ └ PREMIER 1 мес Готовый аккаунт — 1990₽

✅Полная гарантия на все периоды! ⚡️В чем преимущество именно нашего магазина? ✅Бот работает на автовыдаче товаров. Оформление подписки 24/7 без ожидания. Подписка на вашем аккаунте будет через 5 минут после оплаты ✅Активируемая подписка как на ваш личный аккаунт, так и выдаем готовый. Данные давать не нужно! ✅Поддержка и гарантия на протяжении всего периода подписок ✅Цены в среднем ниже на 50% ниже оригинала 💎Специально для участников DeksDen чата промокод на первый заказ — DEKSDENCHAT КУПИТЬ ПОДПИСКУ - https://t.me/phantomAI_shop_bot

⚪️ Мультиплексоры сессий : tmux / Zellij / Herdr ❓Используете мельтиплексоры для cli агентов? Они позволяют сохранять сессии, даже если вы отключаетесь Я вот думал таки заюзать Herdr, но не очень хочется отказываться от CMUX. Не уверен, что они здорово подружатся. Ну и поверх всего этого надо бы прикрутить Moshi как мобильный теримнал, на всякий случай. Я как раз на своем квн сделал группу для своих устройств, теперь там почти аналог tailnet. 👉 Поделитесь кто на опыте, как вам такие штуки! Интересно было бы какой то опыт получить upfront, а не тыкаться самостоятельно во все грабли, особенно детские. А я потом обзор / гайд напишу по итогам внедрения)) @deksden_notes

⚪️ Покажи этому Кодексу! Record & Replay в Codex.app Клозеды выкатывают фичу Record & Replay в Codex.app - вы показываете кодексу сеанс работы на компе с выполнением какой то задачи, а он превращает это в повторно используемый скилл. Удобно использовать, когда показать проще чем написать словами. Стартуете скилл, обозначаете чего хотите сделать, кодекс спрашивает разрешения и начинает запись действий, вы выполняете работу, завершаете запись - и кодекс анализирует куда там вы тыкали, в какие экраны и делает драфт скилла. потом когда хотим стартовать - просто зовем скилл с переменными параметрами (новый файл даем или чего то в этом духе). Примерно так работает Конечно, только macOS Конечно, никакого доступа в Европии / UK. Паспорт пока не требуют (ха ха - что, не смешно?) 🔗 Дока : https://developers.openai.com/codex/record-and-replay 🔗 Анонс : https://x.com/OpenAIDevs/status/2067681320281723113 (ц) не программингом единым @deksden_notes

⚪️ Очередной рыбный день! Без улова? Сегодня четверг, который не раз становлися днем релизов. Но сегодня и вчера - в хвиттере тихо, что то не похоже. Мне кажется, 5.6 перенесли, потому как смысла в релизе стало мало - 5.5 сейчас топовая модель и так, потому как опус 4.8 все таки будет местами попроще. Думаю, пока ситуация с фублей не разрешится, вряд ли у клозедов есть хоть какая то логика в выпуске следующей модели: проще продолжать тренировать и улучшать свою. К тому же гугол тоже затих с 3.5 про - хотя вроде поговаривали про месяц со дня io! Он прошел, но все тихо Я скорее верю в sonnet 5 первым. На месте антропиков я бы ее выпусти как квант/прун от Мифоса/Фубли, но, типа - оно не такое умное и не опасное. Это даст буст продажам, а хороший кодер антропикам нужен. ❓ Что думаете? @deksden_notes

⚪️ Двойной Codex Reset Лимиты кодекса не просто сбросили, так еще один ресет добавили в копилку! Nice (ц) пляшем дальше! @deksden_notes

⚪️ Factory AutoWiki Тут Factory.ai изобрели RepoWiki из Qoder. 🔗 Блог : https://factory.ai/news/wiki 🔗 Дока: https://docs.factory.ai/cli/features/wiki/overview Из забавного: система умеет генерировать ВИДЕО про ваш репозиторий - почти как notebookLM. Качество похуже, как мне показалось, голос занудный. Но забавная штука. Не уверен что имеет большую практическую ценность, но в свое время для своих репо я сделал wiki через qoder и с некоторым интересом его почитал! ❓ Что думаете? Упёрлось ли оно куда то? @deksden_notes

Что такое AI-Pulse У меня в день набегает тысячи сообщений в чатиках про ИИ - всё это нереально прочитать. Поэтому собрал AI-Pulse Теперь, чтобы быть в курсе русского AI-сообщества, не нужно читать все чаты и каналы подряд: главное собрано в одном месте - открыли, пробежали глазами и уже понимаете, что обсуждают и что думают. Бесплатно и экономит время Отличие от стандартных дайджестов Пульс дополнительно показывает: 💬 Настроение по каждой теме: что хвалят, где скепсис, где спорят. Блок «Голоса» - за и против 🛠 Полезное из чатов - лайфхаки, гайды, рабочие решения участников 📈 Динамика - что растёт, а что выдыхается: заметить новое раньше, чем о нём заговорят все 👆 Клик на тему - вся сводка в карточке: что это, о чём спорят, полезное, переход на первоисточник 🔗 Раздел «Ссылки» - видео, курсы и находки участников в одном месте В основе - десятки чатов и каналов, десятки тысяч сообщений в неделю. Обновление - еженедельно 👉 aipulse-weekly.ru

⚪️ Codex : добавили поддержку .worktreeinclude ▶️ Это небольшое, но важное улучшение для тех, кто активно работает с рабочими деревьями. Фича позволяет автоматом скопировать .env секреты и подобные файлы в рабочее дерево, чтобы агент не занимался этим сам, что рождает риск утечки секретов. Можно смело банить тулы агента от возможности даже читать подобные файлы! Фича повторяет синтаксис .gitignore и срабатывает только для тех файлов, которые в .gitignore. Хорошая добавка как к удобству, так и безопасности. ▶️ К слову - это почти стандарт становится: СС также поддержвиает такой файлик, как и некоторые сторонние инструменты. 🔗 Дока у кодекса: https://developers.openai.com/codex/app/worktrees#copy-ignored-local-files-into-managed-worktrees 🔗 Аналогичная фича у Антропиков: https://code.claude.com/docs/en/worktrees#copy-gitignored-files-into-worktrees 🔗 Аналогичная фича Conductor (для примера): https://www.conductor.build/docs/reference/worktreeinclude 🔗 WorkTrunk поддержка: https://worktrunk.dev/step/#wt-step-copy-ignored (ц) мелочь, а приятно! @deksden_notes

⚪️ Swarm-Forge, большой обзор (часть 5, последняя) (вы удивитесь, но часть 4 - ранее ...) ▶️ Какие наборы проверок и инструментов встроены в флоу: - APS / gherkin-parser проверяет: правильно ли описано внешнее поведение - normal acceptance tests: система делает то, что описано - Gherkin mutation: acceptance-примеры реально что-то значат и проверяют - CRAP (Change Risk Anti-Pattern) : где сложный и плохо покрытый код - DRY : где подозрительная структурная дубликация (юзаем проекты типа dry4ts, dry4go) - language mutation : на самом деле ловят ли unit/acceptance tests сломанный код Некоторые эти штуки требуют отдельного обзора про методики тестирования - немного выходит за рамки оркестратора. ▶️ Подход к обеспечению качества кода комплексный, и довольно интересен: - Поведение фиксируется: specifier описывает фичи через Gherkin/acceptance criteria. - Реализация идет через классический TDD: coder пишет unit тесты до кода, и прогоняет acceptance tests. - Чистка отделена от реализации: cleaner улучшает имена, дублирование, локальную сложность и тестируемость, не добавляя нового поведения. Важно что это отдельная стадия. - Архитектура проверяется отдельно: architect смотрит границы модулей, dependency direction, isolation от IO/UI/framework. - Сила тестов проверяется мутационно: hardender мутирует код и Gherkin-примеры, чтобы найти слабые тесты и пустые acceptance checks. Это сильный подход к тестам. - Финальная проверка независима: QA проверяет через пользовательский интерфейс и сверяет спецификацию, тесты, manifests и handoff-аудит. Лишний раз видим что агенту обязательно добавлять обратную связь о фиче. ▶️ Вот такой получился оркестратор и флоу - агентный Clean Code и инженерные TDD практики качественного кода от Дяди Боба! На мой взгляд - подход довольно оригинальный, сочетает в себе умеренную сложность и функциональную насыщенность. Нетиповые решения, насыщенный набор инструментов качества - мне в целом понравились набор подходов к тестированию / качеству кода. Буду чего то перенимать себе, однозначно. Респект Дяде Бобу за интересный релиз! @deksden_notes

⚪️ Swarm-Forge, большой обзор (часть 4) (третья часть ранее ...) 5️⃣ hardender (batch) Владеет: mutation hardening после архитектурного review. Тут надо немного быть в теме всего этого APS, gherkin и прочего mutation подходов. Это единственный batch-агент в six-pack. Что batch объединяет: несколько architect -> hardender handoff-ов с одинаковым priority которые уже лежат в hardender inbox/new Что делает: - принимает TASK или BATCH; - если BATCH, обрабатывает все BATCH_ITEM в helper-delivered order как один hardening batch; - ставит language mutation, CRAP, DRY tools; - ставит APS gherkin-parser и gherkin-mutator; - строит runner adapter для gherkin-mutator; - запускает language mutation по одному файлу за раз; - использует differential mutation against manifest; - запускает soft Gherkin acceptance mutation; - затем CRAP; - затем DRY; - чинит survivors/issues. Не делает: - не поддерживает end-to-end QA suite от specifier. Передает дальше: hardender -> QA Условие передачи: текущий architect task или batch architect tasks полностью hardened, изменения закоммичены. 6️⃣ QA Владеет: финальной независимой проверкой. Что делает: - проверяет accepted specification; - проверяет generated acceptance tests; - превращает specifier QA procedures в executable QA scripts; - гоняет end-to-end QA через пользовательский интерфейс, не через project API; - проверяет unit tests, property tests при наличии, architecture-sensitive workflows, release checks; - чинит найденные QA/final verification bugs минимально; - если QA suite конфликтует с Gherkin или unit tests, останавливается и спрашивает clarification; - проверяет, что handoff commits, manifests и audit files консистентны; - перед финалом запускает CRAP и DRY. Не делает: - не запускает language mutation и Gherkin mutation, если явно не попросили. Передает дальше: completion broadcast с priority: 00. QA -> specifier QA -> coder QA -> cleaner QA -> architect QA -> hardender Смысл broadcast: все роли получают “QA complete”. Но локальное правило six-pack говорит, что QA handoff не прерывает текущую работу. Если агент занят, он игнорирует wake-up, а после done_with_current.sh очередь сама выдаст следующий item. (продолжение далее...) @deksden_notes

⚪️ Swarm-Forge, большой обзор (часть 3) (вторая часть ранее ...) 2️⃣ coder Владеет: реализацией approved behavior slices, то есть куски функционала умеет делать. Что делает: - берет принятую спецификацию; - ставит normal acceptance pipeline из Acceptance-Pipeline-Specification; - использует gherkin-parser; - строит project-specific acceptance entrypoint generator, runtime, step handlers; - пишет unit tests через TDD; - пишет production code только под тесты; - гоняет unit + acceptance tests. Не делает: - не занимается CRAP/DRY/mutation; - не делает Gherkin mutation; - не поддерживает QA suite от specifier. Передает дальше: coder -> cleaner Условие: acceptance и unit tests проходят, изменения закоммичены. 3️⃣ cleaner Владеет: локальной чисткой без изменения поведения. Что делает: - улучшает имена, cohesion, локальную связность; - убирает duplication; - чистит тесты, fixtures, helpers; - делает error paths явными; - выносит поведение из environment-heavy модулей в testable modules, если это можно сделать без смены поведения; - запускает coverage; - ставит и запускает CRAP/DRY tools; - использует mutation tool только в scan/count mode, не полноценные mutation tests; - если файл имеет больше 100 mutation sites, разумно split-ит его до handoff. Не делает: - не вводит новое поведение; - не запускает mutation tests; - не запускает Gherkin mutation; - не занимается end-to-end QA suite. Передает дальше: cleaner -> architect Условие: refactor small enough, acceptance + unit tests проходят, изменения закоммичены. 4️⃣ architect Владеет: архитектурой, границами модулей, dependency direction, property-test support. Что делает: - проверяет UI/core separation; - следит, чтобы high-level policy не зависела от IO/UI/framework/db/network; - исправляет dependency direction violations; - убирает framework leakage, low-level DTO leakage, accidental public APIs; - вводит narrow interfaces, owned by high-level modules; - может добавить lightweight architecture checks; - оценивает property-test coverage и добавляет property tests там, где полезны инварианты, round trips, ordering, parsing/formatting stability и т.п. Не делает: - не занимается QA suite от specifier. Передает дальше: architect -> hardender Условие: если handoff содержит реальные изменения. Если изменений нет, не надо гонять дальше пустую работу. Перед handoff запускает relevant local test suite / verification. (продолжение далее...) @deksden_notes

⚪️ Swarm-Forge, большой обзор (часть 2) (первая часть ранее ...) ▶️ Теперь к флоу: система содержит три конфига встроенного флоу. На 2 агента, на 4 агента, и полный флоу на 6 агентов. Как раз эти флоу лежат в бранчах two-pack, four-pack, six-pack на гитхабе. Мы вибираем для проекта тот конфиг флоу, который нам подходит, по степени глубины проработки. Полный граф 6-pack: -> specifier -> coder -> cleaner -> architect -> hardender (batch) -> QA -> specifier Более простой 4-pack: -> specifier -> coder -> refactorer -> architect (batch) -> specifier И самый просто two-pack: -> coder -> cleaner (batch) -> coder Напоминаю, что пачки (batch) - это когда агент за раз может обработать пачку однотипных входящих задач. Для рефакторинга обрабатывать более полную картину изменений - это даже плюс. Давайте детально разберем роли из полного набора six-pack. 1️⃣ specifier Владеет: внешним поведением, acceptance criteria, Gherkin-спецификациями, примерами, end-to-end QA procedure. Что делает: - уточняет неоднозначность у пользователя; - превращает intent в тестируемую спецификацию; - пишет Gherkin по APS; - чистит Gherkin через ir-dry-checker; - пишет UI-level QA suite/procedures; - не лезет в реализацию. Передает дальше: specifier -> coder Условие передачи: только после явного approval от пользователя. После approval он commit-ит specification changes, придумывает короткий task: name и отправляет git_handoff coder-у. В конце флоу: QA -> specifier Когда QA сообщает, что работа завершена, specifier merge-ит изменения и спрашивает пользователя про следующую feature. (продолжение далее...) @deksden_notes