AbstractDL
Коротко про классные штуки в CV, NLP и AI 🤷♂️ By Anton Razzhigaev chat: https://t.me/abstractdl_chat
Показати більше📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу AbstractDL
Канал AbstractDL (@abstractdl) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 18 286 підписників, посідаючи 6 964 місце в категорії Технології та додатки та 35 994 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 18 286 підписників.
За останніми даними від 26 серпня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на 413, а за останні 24 години на 3, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 60.71%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 30.59% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 11 101 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 5 593 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 268.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“Коротко про классные штуки в CV, NLP и AI 🤷♂️
By Anton Razzhigaev
chat: https://t.me/abstractdl_chat”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 27 серпня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
Код будет гнить, если его гниению активно не противодействовать.Это всегда было актуально и для человеческой разработки, особенно в больших проектах. Проблема с агентами в том, что с ними проект растёт и развивается гораздо быстрее, чем раньше, а значит, и гнить он начинает быстрее. Но я считаю, что это решаемая проблема даже на текущем уровне развития агентов и LLM. Нам с Уроборосом пришлось долго учиться противодействовать заслопливанию кода, и из этого в том числе появились принципы IMMUNE. Правильно выстроенная система адверсариального ревью тоже довольно неплохо помогает. Но ревью должно опираться на явную иерархию требований, начинающуюся с конституционных формулировок. В Уроборосе вершина этой иерархии лежит в
BIBLE.md: требования важнее архитектуры, архитектура важнее реализации.
На мой взгляд, ключевая проблема тут в том, что LLM нехватает длинного контекста, а основные харнессы плохо помогают им сохранять целостную ментальную модель проекта.
Поэтому:
1. Я очень жду LLM с 10B контекстом.
2. Продолжаю развивать Уробороса и делать ставку на мета-системы, которые автономно улучшают и сам процесс разработки: "Improve the generator, not the generation".
Мы точно не упёрлись в предел качества автономных агентов, а просто научились очень быстро генерировать код, при этом ещё плохо умеем с той же скоростью противодействовать его гниению.«Перед выполнением плана прожарь его через Claudexor в мультихарнесс-режиме»или
«После завершения работы проведи мультимодельное ревью через Claudexor и исправляй замечания».Лично я чаще всего использую его в Claude Code. Чтобы установить, просто киньте ссылку на GitHub любому вашему агенту, и они сами разберутся. MIT-лицензия. PS. Буду активно дорабатывать, так что не стесняйтесь кидать issues, фидбек и PR-ы. GitHub, dmg, npm
codex -c project_doc_max_bytes=65536 (или больше)
И обязательно добавьте в AGENTS.md: "Жди EOF, а если ты его не видишь, значит файл неполный".