https://www.youtube.com/watch?v=FEr3wjtIgrA


PSA #kagi has a new kind of #ai
Why the hype it neither Foss nor it can be self hosted?
Kagi does not use a single proprietary AI model. Instead, it integrates multiple large language models (LLMs) from leading third-party providers, giving users access to a range of top-tier AI models through one platform.
Kagi supports models from:
#OpenAI (e.g., GPT-4)
3
#Anthropic (e.g., Claude 3.5)
3
#Google
#Meta
#Mistral
#Amazon
#Alibaba
#DeepSeek
4
These models are accessed via their APIs, with Kagi acting as a privacy-preserving proxy to ensure user data is not used for training by the LLM providers
2
. The Kagi Assistant, available primarily through the Ultimate Plan, allows users to switch between these models and leverages Kagi Search to enhance the quality of AI-generated responses
1
.
Один скилл, четыре модели — что может пойти не так
На GitHub лежат сотни AI-скиллов. Скилл для code review, скилл для дебага, скилл для обработки PDF, скилл для анализа безопасности. Установил в Cursor или Claude Code — и твой AI-ассистент стал умнее. Звучит как npm install: поставил пакет, он работает. Но скилл — не пакет. Это текстовый файл с инструкциями, который читает языковая модель. А модели читают по-разному. Представьте: вы написали подробное ТЗ и отдали его четырём специалистам. Все четверо — профессионалы, все мотивированы, все прочитали ТЗ целиком. Результат будет разный. Каждый делает как его учили, как привык, какой опыт накопил. И всегда есть шанс, что кто-то начнёт не с того конца или вообще решит ответить устно вместо того, чтобы сделать. Модель = работник. Скилл = ТЗ. Я взял одно ТЗ, отдал четырём работникам, и каждый выполнял его 120 раз. Вот что получилось. Забегая вперёд: скиллы работают. Но не так, как обещают. И самый интересный результат оказался не там, где я ожидал. Смотреть результаты
https://habr.com/ru/articles/1020786/
#AI_skills #LLM #tool_calling #кроссмодельное_тестирование #Claude #GPT #DeepSeek #Gemini #бенчмарк #AIагенты