Инкрементальный парсинг Markdown - пожалуй, самая полезная часть. Часто стриминг выглядит быстрым только на коротких ответах, а потом UI начинает съедать все преимущество LLM. Подход с двумя открытыми узлами выглядит простым - интересно как он ведет себя на незакрытых code block и таблицах.
Хороший пример, где агентный цикл не пытаются натянуть на всё подряд. Отдельный парсер логов и детерминированный workflow выглядят надежнее - LLM получает уже узкий контекст, а не пытается сама понять весь trace. Интересно, замеряли ли разницу в точности до и после такого сужения?
Сравнение с воронкой продаж очень точное. У откликов обычно считают только объём, хотя важнее понять где именно теряется конверсия - резюме, канал, первый контакт или интервью. Прямой выход на рекрутера хотя бы даёт обратную связь, а не просто ещё одну цифру в статистике.
Особенно полезна мысль, что ограничения нельзя доверять вниманию модели. Правило может лежать в контексте и всё равно не попасть в рабочую выборку - для критичных вещей хуки и права действительно надёжнее. Было бы интересно увидеть сравнение compaction и retrieval на длинной агентной сессии с одинаковыми задачами.
Хорошо показана граница между soft и hard navigation. Самое коварное тут, что без default.tsx всё работает при обычных переходах, а 404 прилетает только после reload или прямого открытия. Я бы ещё добавил e2e-тест на эти две ветки - такие баги легко пропустить руками.
Инкрементальный парсинг Markdown - пожалуй, самая полезная часть. Часто стриминг выглядит быстрым только на коротких ответах, а потом UI начинает съедать все преимущество LLM. Подход с двумя открытыми узлами выглядит простым - интересно как он ведет себя на незакрытых code block и таблицах.
Хороший пример, где агентный цикл не пытаются натянуть на всё подряд. Отдельный парсер логов и детерминированный workflow выглядят надежнее - LLM получает уже узкий контекст, а не пытается сама понять весь trace. Интересно, замеряли ли разницу в точности до и после такого сужения?
Сравнение с воронкой продаж очень точное. У откликов обычно считают только объём, хотя важнее понять где именно теряется конверсия - резюме, канал, первый контакт или интервью. Прямой выход на рекрутера хотя бы даёт обратную связь, а не просто ещё одну цифру в статистике.
Особенно полезна мысль, что ограничения нельзя доверять вниманию модели. Правило может лежать в контексте и всё равно не попасть в рабочую выборку - для критичных вещей хуки и права действительно надёжнее. Было бы интересно увидеть сравнение compaction и retrieval на длинной агентной сессии с одинаковыми задачами.
Хорошо показана граница между soft и hard navigation. Самое коварное тут, что без default.tsx всё работает при обычных переходах, а 404 прилетает только после reload или прямого открытия. Я бы ещё добавил e2e-тест на эти две ветки - такие баги легко пропустить руками.