ADSM: 7 уровней проектной документации
Меня зовут Алекс Гусев. Я продолжаю делиться своими наработками в области применения LLM-агентов для разработки приложений. В этот раз я покажу своё мини-приложение для перевода постов из русскоязычного телеграм-канала на английский и испанский, а заодно расскажу про 7 уровней проектной документации в ADSM.
От идей к коду: проверяю теорию внимания на практике
Всем привет, меня зовут Алекс Гусев. Это третья публикация в линейке ( раз , два ), посвящённой тому, как меняется работа со знанием в условиях его избытка и почему внимание становится ключевым ограничивающим ресурсом. В первых двух текстах я рассматривал персональные картины мира, то, как знание встраивается в опыт, роль внимания в этом процессе и в общих чертах затрагивал тему того, как внимание проявляется через поведение пользователей на современных платформах. Основной фокус тогда был на формулировке идей и их обсуждении. В этой статье я продолжаю ту же линию и перехожу к практическому шагу - к проверке этих идей в виде работающего эксперимента.
https://habr.com/ru/articles/995070/
#искусственный_интеллект #языковые_модели #агентная_разработка #эмбеддинги #векторные_представления #adsm #teqfw #внимание_пользователей #персонализация
ADSM: практика использования файлов AGENTS.md
Всем привет, меня зовут Алекс Гусев. В этой публикации я продолжаю формализовать свой личный опыт взаимодействия с агентом OpenAI Codex при разработке программного обеспечения. Речь пойдёт о практическом использовании файлов AGENTS.md как инструмента организации контекста проекта в долгоживущих и структурно сложных системах.
https://habr.com/ru/articles/976760/
#сезон_ии_в_разработке #adsm #codex #agentsmd #llmагенты #контекстное_программирование #персональный_опыт
ADSM: каталоги верхнего уровня
Меня зовут Алекс Гусев. Я продолжаю публикацию заметок о своём персональном опыте использования агента Codex от OpenAI для разработки веб-приложений. В этой статье я расскажу о своих выводах относительно организации каталогов верхнего уровня в проектах, разрабатываемых в паре с ИИ-агентами. Посмотреть результат применения излагаемого подхода можно в проекте " flancer64/pwa-home-call ".
https://habr.com/ru/articles/967452/
#adsm #codex #llm #агент #контекстное_программирование #личный_опыт #мнение
ADSM: видеочат на WebRTC через Codex-агента
Мои родители и вся моя семья живут в Риге, а большинство наших родственников - в России и Украине. Когда привычные мессенджеры начинают работать с перебоями, хочется иметь простой и независимый способ связи. Самый простой способ из мне известных - WebRTC. В рамках развития собственного понимания тонкостей парной разработки программ с участием LLM-агентов я решил создать PWA для видеочата на базе WebRTC при помощи Codex-агента.
ADSM: путь от вероятности к детерминизму
В этой публикации я предлагаю взглянуть на языковую модель (LLM) как на вероятностный вычислитель, который при определённой организации контекста способен давать детерминированный результат. При таком подходе ADSM (Agent-Driven Software Management) становится архитектурой вычислений, где человек задаёт смысловую базу, агент выполняет циклы, а предсказуемость возникает из внутренней согласованности контекста.
https://habr.com/ru/articles/954756/
#adsm #llm #языковые_модели #детерминированность #точка_зрения
ADSM: итеративность и иерархия
В прошлой публикации я кратко описал своё представление о наиболее важных ограничениях Моделей (LLM): - работа только с текстом: вход и выход - текстовые файлы;
- ограниченность контекстного окна;
- все входные данные и все результаты одного диалога размещаются в рамках одного контекстного окна;
- расширяющийся контекст (вход меньше выхода) - признак "творческой" работы Модели, сужающийся - признак "инженерной" работы (повторяемой);
- противоречивые (или просто лишние) данные приводят к размыванию контекста и снижению повторяемости; В этой публикации я обозначаю базовые выводы, которые я сделал, исходя из вышеописанных ограничений.
ADSM: границы возможностей Моделей
Мое понимание LLM с точки зрения пользователя очень простое: есть сетка с весами (обученные параметры), токенизатор и декодер (преобразователи текста во входные и выходные токены), и трансформер (слои внимания), который перерабатывает входные токены и шаг за шагом предсказывает новые. Я пробовал разные Модели (GPT, Gemini, Deepseek, Grok) - все они, на мой взгляд, работают примерно одинаково. На один и тот же запрос они дают очень похожие, а иногда и идентичные ответы. Это ожидаемо, ведь все современные LLM построены на одной и той же архитектуре - трансформерах. Это значит, что у всех реализаций есть общий шаблон поведения, отражающий их природу. В этой публикации я опишу наиболее важные, с моей точки зрения, характеристики Моделей, на которых я строю своё с ними общение.
ADSM: ролевые игры
Четыре дня назад я запостил на Хабре опрос: как лучше назвать пакет документов, описывающих мой опыт разработки программного продукта при помощи LLM-агентов/ботов - ADSM или BDSM. С небольшим перевесом в один голос (6 к 5) победил вариант ADSM - Agent Driven Software Management . Ну, пусть будет ADSM. Так вот, при формализации своих отношений с агентами в первую очередь передо мной встал вопрос, а кто в этих отношениях какую роль играет? Пока что я склоняюсь, что наиболее точным описанием являются отношения " Заказчик - Исполнитель ". Объяснения под катом
Когда LLM становится предсказуемой
Привет, меня зовут Алекс Гусев и я хочу обсудить предсказуемость LLM. Я очень тепло отношусь к Моделям и меня очень огорчают заявления, что Модели непредсказуемы. Они предсказуемы, только не всегда. В общем-то, как и люди - для многих людей мы можем предсказать их поведение в определённых ситуациях, хотя ни один человек не является полностью предсказуемым даже для самого себя.
https://habr.com/ru/articles/938538/
#llm #вайбкодинг #контекстное_программирование #adsm #bdsm #ииагенты
Habr
