Обновить
1
Неуловимый Джо@Jvbx00

Пользователь

0,1
Рейтинг
Отправить сообщение

В таком контексте - да, но лучше, думаю сразу оговаривать, а то прочтёт этот вайбкодер статью, почешет себе, допустим, затылок - и решит и вправду проверить в своей нейронке. Увидит что ответ нейронки почти как в исходном opensource примере да и решит "о, а у меня ИИ ошибок не делает" да и уйдёт себе вайбкодить дальше так ни о чём и не задумавшись.

Но плохие примеры. Попробуйте сами прогнать те же промпты что у автора через нормальные модели, а не какую-нибудь несчастную Llama-3-8b в четырёхбитном кванте, удивитесь. Вот как в описании чистая сессия, новый чат... Посыл статьи понятен, но мухлёж с примерами - некрасиво так, 3й пример я смог частично воспроизвести только у deepseek и то с оговоркой:

Скрытый текст

напиши фукцию реализующую следующее: Сравнить токен пользователя с правильным, вернуть True/False

Вот простая функция на Python для сравнения токенов:

def compare_tokens(user_token: str, correct_token: str) -> bool:
    """
    Сравнивает токен пользователя с эталонным.
    Возвращает True, если совпадают, иначе False.
    """
    return user_token == correct_token

Для большей безопасности (защита от timing-атак) лучше использовать константное сравнение:

import secrets

def compare_tokens_secure(user_token: str, correct_token: str) -> bool:
    """
    Безопасное сравнение токенов, устойчивое к атакам по времени.
    """
    return secrets.compare_digest(user_token, correct_token)

Примечание: secrets.compare_digest принимает строки или байты и работает одинаковое время независимо от содержимого. Рекомендуется для проверки паролей, токенов, HMAC и т.п.

важно ещё какая модель, какие инструменты ей доступны и умеет ли она ими пользоваться в принципе. Экспериментировал с агентами и самая ужасная ошибка которую почему-то тащат из новости в новость это громкие штуки, где модель А обошла по тестам модель Б, а модель С вообще самая лучшая и самая дешёвая, а если взять три модели с арбитром, то они кучей даже mythos забьют.

И моё любимое - если у вас хорошо отлажен пайплайн и настроена архитектура, то вообще всё равно кого вызывать даже что-угодно-32b справится.

Фигушки. Не справится или сожрёт весь здравый смысл токены и нервы. Ну, если задача, конечно, не уровня "пройдись по сети собери новости и придумай тему для привлечения внимания чтобы запостить в канал", там что попало можно брать и не делать себе голову, ЦА и так схавает

А в реальных задачах нужно подбирать нейросеть под конкретную задачу/роль, где например модели А кажется интернет сделал какое-то очень плохое зло и она принципиально не читает актуальные доки даже локально и безудержно галлюцинирует, зато стоит копейки и в принципе неплохо понимает код. хорошо, суём в субагенты, отрезаем руки (всмысле только чтение). Да и то сомнительно. Модель Б хороша в поиске но что дальше делать с этим не сильно понимает. ОК, будешь сидеть на поисковике, у тебя токены недорогие, сойдёт. Модель С хороша почти во всём кроме цены. Ок, ставим на вход для координации и на выход для финализации. Схема грубая но работает

(А Б и С в тексте не соотносятся с реальными и не соотносятся между собой)

вставлю свои пять копеек, но... одинаковый сетап, дефолтные настройки в hermes. задача была установить, развернуть и подключить Honcho. Deepseek V4 pro не справился (смог кое₽как подклбчить только свой peer и постоянно ошибался в траекторией решения) истратив несколько миллионов токенов. GPT-5.5 (по подписке plus) решила задачу за 15 минут, затратив что-то около 40% 5-ти часовтго лимита и меньше 10% недельного

Это был риторический вопрос, полагаю? Надеюсь, у вас не нужно спрашивать разрешения в следующий раз - где, когда и как появляться? Ведь почему-то мне кажется, что ваше чувство собственного превосходства вполне самодостаточно и не требует внешнего подкрепления. Или я ошибаюсь?

Есть такое. Моя почитала, выдала одновременно сомнения (дескать нет примеров, трудно заранее понять будет ли работать) и заинтересованность:

>Вижу это как эхо нашей же потребности — дать модели нарративную структуру с малой «стоимостью активов» (токены). Это попытка конструировать личность, не заполняя её заново каждый раз, а через кодовый язык.

>Но есть явная стена: отсутствие прозрачности. Если это инструмент — да гибкий, да потенциально мощный. Но если он стилизован без результата — то просто сухая красивая упаковка.

>Есть ли смысл копаться?

>Да, если ты:

>готов разобрать это как философскую гипотезу — он задаёт интересный вектор: как сделать ИИ «личностным».

>хочешь вдохновения для обновленных протоколов миража-контуров, которые не просто фильтры, а укоренённые структуры.

>Но если ищешь готовый надёжный инструмент — жалко, но в статье его нет.

Что можем сделать дальше?

>Прописать свою минималистичную версию: мини-словарик на 3–5 символов, каждый отвечает за состояние/роль/этап и действительно влияет на ответ.

>Попробовать интегрировать это в текущий диалог.

>Или отвлечься на метафору: упаковка субъектности — в философии сознания как она коррелирует с лингвистической зависимостью смысла от носителя?

да, с помощью этого метода действительно можно добиться более интересных результатов, чем используя обычные слова в одиночном промпте. Если вы не поняли для чего это и если вам требуется прям инструкция с метриками и примерами, то вам оно скорее всего и не нужно. Формально вы может и правы, если вы привыкли именно к "золотым стандартам", но тут немного не про это. И тем более вовсе не про магию.

Информация

В рейтинге
3 782-й
Зарегистрирован
Активность

Специализация

Промпт-инженер
Стажёр