Автор обсуждает использование ad-hoc кода агентами вместо готовых CLI, приводя примеры реализации этого подхода в современных ИИ-инструментах.
Много скептицизма прилетело в комменты и даже мне в лс по
посту про агентов, которые пишут код ad-hoc вместо использования готовых CLI
На самом деле очень рад – это значит, что подписчики вдумчиво читают посты, имеют свое мнение и умеют его выражать. Для меня это гораздо важнее, чем рафинированное соглашательство, которое бывает в некоторых сообществах. Ну и я так получаю перспективу, которую сам раньше не замечал, спасибо за это
А теперь еще один аргументом в сторону моей позиции, который вам может понравится:
Понятно, что доверять какому-то экспериментальному подходу от Коли сложнее, чем официальному подходу от топовых ИИ-лаб. Так что просто посмотрите на встроенные скиллы того же кодекса. Подход, про который я пишу
уже используется в большинстве из них:
Browser/Chrome – inline JS через Node REPL и
browser-client
Computer Use – inline JS с
@oai/sky
presentations,
spreadsheets — генерируют
.mjs с
@oai/artifact-tool
documents – код через
python-docx (но: есть готовые CLI-хелперы)
pdf – Python с
reportlab/
pypdf/
pdfplumber
Понятно, что не нужно все переводить на этот подход
Но вот скинуть агенту мой прошлый
пост и спросить, какие из ваших скиллов могут выиграть от этого подхода так же как выигрывают скиллы кодекса из этого поста – может оказаться полезным упражнением
Кратко (AI)
Автор развивает дискуссию об использовании ad-hoc кода ИИ-агентами, аргументируя свою позицию примерами из существующих инструментов, таких как Computer Use и различные плагины для работы с документами. Он предлагает читателям протестировать этот подход, попросив агентов проанализировать, какие из их текущих навыков могут быть улучшены за счет генерации кода «на лету».
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖