Экспериментальная система skills в OpenAI Codex: как агент учится пользоваться инструментами
В Codex появилась экспериментальная фича — skills: декларативное описание локальных «навыков» агента с автоматическим discovery и строгими правилами применения. В статье разберём, как это работает под капотом, зачем нужно и как использовать это в своих проектах.
Вайб-ЛЛМинг. AI агенты теперь сами обучают LLM с помощью Hugging Face Skills
Hugging Face релизнули Skills — Agent Context Protocol (ACP), через который упаковываются определения разных задач для ИИ агентов. По сути — это папки, в которых собраны инструкции, скрипты и ресурсы для использования ИИ-агентом под конкретный кейс. В каждой такой папке есть файл “SKILL.md” с YAML-фронтматтером (имя и описание) и далее текст с инструкциями, которым кодовый агент следует, пока этот скилл активен. Сама концепция повторяет Claude Skills (о чем Hugging Face открыто заявляет).LLM обучает LLM
А вы храните историю запросов к ИИ-агентам?
Лично мне нравится LLM как инструмент, усиливающий мои интеллектуальные возможности. Я использую его ежедневно — для поиска информации, для создания и перевода текстов, в качестве ассистента по подсчёту калорий и, само собой, для разработки приложений. Немного попрактиковавшись с генерацией pull request'ов через OpenAI Codex для модулей своего проекта TeqCMS, я пришёл к выводу, что в "грядущую эпоху вытеснения разработчиков моделями
