Как делать скилы правильно и собрать из них маркетплейс
Началось всё с подборки промтов cursor-vibe-prompts, которую я таскал из проекта в проект копипастой, и в какой-то момент меня настолько утомила эта рутинная процедура копирования из одного окошка в другое, что захотелось чуть упростить себе задачу и вместо копипасты оформить эту историю в формате скилов и вызывать по необходимости.Так на свет и появился репозиторий rpa-skills, изначально в нём была сборная солянка директорий скилов, которые содержали в себе просто SKILL.md
AI-агенты для аудита кода научились запускать вредоносное ПО вместо его поиска
Исследователи из AI Now Institute описали
Питер Штайнбергер рассказал, на что тратит по 600 млрд токенов в месяц
Автор проекта OpenClaw Питер Штайнбергер в одном из твитов продемонстрировал
MitM-прокси для LLM
Многие разработчики в последнее время используют облачные LLM для генерации программного кода, в том числе с помощью агентов. Но это вызывает как минимум две проблемы:Утечка информации: мы не знаем, какие данные LLM передаёт в облако
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
