Pull to refresh

Comments 35

PinnedPinned comments

Спасибо, надо будет затестить

Пожалуйста. Пишите потом, как вам такой пайплайн)

Ну прям вау. Реализация 100% Agent Engineering?

Спасибо, приятно слышать :) большая часть с помощью Opus 4.6, примерно оставшиеся 20% уже реализовал прямо в skaro, он сам себя делал :) дизайн и стили - руками

Есть возможность сделать аутентификацию LLM не через API, а через oAuth? Как, например, в codex cli или openclaw? К примеру на подписке ChatGpt plus нет API, но спокойно можно работать в Codex через oAuth. Разницы никакой. Просто дешевле, не нужно покупать API.

Поддерживаю этот момент. Не знаю, как там технически реализованы запросы - но Junie от JetBrains как раз так умеет работать с Codex. Здорово экономит.

Добавил в список

Очень круто! Надо будет затестить на своей идее одного проекта! Спасибо.

Правильно ли я понял, что это аналог Claude Code, Open claw только заточенный под разработу программирование?

Можно подключать любые модели только по апи? Можно ли подключиться к Google cloud через gauth?

Какие провайдеры моделей поддерживаются?

Будут ли какие-то доработки обновления?

Добрый день.

В целом да, это тоже ИИ агент, с возможностью оркестрации по ролям.

Обновления и развитие обязательно будет.

Список провайдеров и моделей https://docs.skaro.dev/providers/supported-providers

Сегодня будет добавлена документация по конфигурации кастомного провайдера и модели

Каждая задача - 5-6 LLM-вызовов, контекст растёт на каждом шаге, на Opus набегает быстро. Притом на SWE-bench Sonnet 4.6 отстаёт от Opus на 1.2 пункта (79.6 vs 80.8) при пятикратной разнице в цене. Opus оправдан на архитектуре где надо думать над структурой, на кодинг и ревью Sonnet хватит

Как показала практика, opus экономит количество вызовов на этапе отладки, справляется за 1 вызов. Sonnet со второго раза вносит корректные правки.

А так, да, на этапе кодинга дешевле выходит

Пятикратная разница в цене только если зачем-то старье нужно

А в чём отличие от существующих оркестраторов? Даже claude code умеет большинство из того, что Вы реализовали. Их агентный SDK, наверняка, умеет больше - я его просто не ковырял.

Здравствуйте. Как минимум в том что claude code ограничен моделями claude

Skaro из коробки поддерживает разных провайдеров, плюс есть возможность указать в конфиге любую OpenAI совместимую модель.

К каждой роли можно привязать свою модель, для экономии средств и эффективности использования в разных задачах - архитектура, кодинг, ревью.

Круто задумано! Правильный тренд!

Благодарю за отзыв!

Есть ли возможность добавлять своих кастомных агентов? Как в Gemini CLI через .gemini/commands/*.toml

И поддерживаю вышевысказавшихся, очень хочется авторизацию через OAuth в Gemini и других LLM)

ответил ниже

Да, я использую механику кастомных команд, где прописываю системный промпт для субагентов. Это костыль, так как отдельно механика субагентов (.gemini/agents/) находится на стадии experimental и работает только в YOLO режиме, что не очень хорошо, на мой взгляд)

Идею опишу, спасибо

В правильном направлении идете. Все то что мы сейчас применяем на людях в крупных проектах необходимо и приходится применять на ИИ на проектах всех размеров. Это как сказать джуну "сделай сайт" или показать ему детальную спецификацию. У меня при проработке подобной схемы возник только один вопрос, в каком виде сейчас описывать и отдавать требования ИИ, чтоб он их лучше всего понимал. Чего бы хотелось от подобной системы в будущем: минимизация первых двух этапов - сбор/анализ/описание требований и построение архитектуры. ИИ должен максимально эффективно помогать в этом, да это сложная задача, особенно учитывая что требования постоянно меняются (и это тоже надо учитывать), но человек допускает много ошибок (пропускает именно на этих этапах), а зачастую просто игнорирует это все и программирует как есть. Так же считаю для подобных систем, да и для ИИ в принципе, необходимо использовать доступные системы верификации кода. Например, boogie + z3 можно прикрутить к некоторым местам, но это уже расширение.

"минимизация первых двух этапов" - согласен, работаю сейчас над этим

Отличная работа, обязательно затестим. Не мало бессонных ночей вложено💪

Спасибо за отзыв!

Надо добавить Gemini тоже, и дашборд сделать менее зависающий

Привет. Идея отличная!
Подскажи, а как его заставить продолжить работу с уже рабочим проектом? Я добавил его в свой проект, он сформировал его виденье, ADR, Архитектуру и тд. Но потом все сделал параллельно. Создал дубли файлов по функционалу и как будто начал лепить с нуля а не продолжил что уже есть. Новые файлы не связаны со старыми.

Второй вопрос. Пробовал несколько раз и он всегда генерирует 18 задач. Как заставить его сгенерировать еще задач, продолжить работать так сказать над проектом.

Баг исправлен, обновляйтесь. Перезапустите инициализацию, предварительно удалив папку .skaro из репозитория. Будут так же сформированы артефакты конституции, архитектуры. Затем сгенерируете ADR и план разработки. В плене разработки будут задачи по улучшению или исправлению ошибок по рекомендации вашей LLM.
Затем создаете новые задачи и реализуете их в том же пайплайне.

Интересно! По возможности добавте поддержку из локальных моделей llm studio и oAuth под Qwen

Добрый день!
Возникла проблема. В ходе работы над проектом была выявлена в Плане проекта задача, дублирующая предыдущую. На вкладке "План разработки" сделан запрос на обновление Плана с описанием проблемы. Генерится корректный ответ и записывается в Change Log. Изменения видны в Плане, но при попытке сохранить изменения выходит ошибка "confirmUpdate [object Object]" и после обновления страницы в браузере План принимает первоначальный вид.

Ишью создал.

Спасибо что создали ишью, в ближайшем обновлении будет исправлено

Sign up to leave a comment.

Articles