Comments 8
Огромное спасибо за статью!столько полезной информации!спасибо, что делитесь и экономите нам время!
Чувак, а вот без этих максов/телеграмов никак? На тот же гитхаб кинуть ссылку с подборкой.
Большинство из списка были актуальны 3 - 5 итераций назад. Сейчас фронтиры справляются без скиллов. И не факт, что то, что работало в прошлом, не сделает хуже сегодня.
А зачем нам фронтиры если правильно приготовленные локальные модели в харнессе решают те же ежедневные задачи с практически тем же качеством?
Этот список хорош чтобы натравить на него своего карасика чтобы он сам проанализировал и взял то что нужно под специфику чего еще нет.
Правильно настроенный харнесс сам пишет себе скилы по кодовой базе, но есть моменты в списке, которые он не учитывает.
зачем нам фронтиры
Два аспекта:
1) 9 женщин не родят ребенка за месяц
2) локальное железо не успеет окупиться до того, как устареет
Это не аспекты а устаревшие мифы.
1) 9 женщин не родят ребенка за месяц
Скорость 20-40 токенов в секунду вполне достаточная для ежедневной работы
2) локальное железо не успеет окупиться до того, как устареет
Современные локальные модели спокойно запускают карты 5 летней давности. Если вы за такое время не смогли окупить ее, то, наверное, не стоило и начинать.
А какой харнес и модель можешь посоветовать? Чем конкретно пользуешься, что хватает и сопоставимо с фронтирами?
Сейчас использую deepseek-harness со плагинами, которые он сам написал под мои задачи.
Модели использую в основном свои (назвал семейство karasique), дообученные на базе открытых моделей опять же под себя, в моих задачах показывают себя между Opus 4.6 и 4.8. В узком спектре уделывают Fable 5. При этом из-за дообучения у них вымываются часть общих знаний, которые мне не нужны для работы.
Из общедоступных моделей общего назначения использую Qwen3.8-27B Q8 (40-50 t/s) и Ornith-1.0-35B Q8 (50-60 t/s), рекомендую их. Обе модели довольно хороши в ежедневном использовании.
Qwen медленнее, на уровне или выше Opus 4.6, Ornith быстрее, но менее точный, чуть хуже Opus 4.6.
ТОП-50 скиллов для ИИ‑агентов (9 млн звезд на GitHub, 22 млн установок)