Что может, что не может AI. Обсуждаем возможности, делимся опытом, спорим, но в рамках приличия.

Нельзя доказать свойства чата жопити, выделив из множества людей подмножества «остальные» и «довольные».

Эти подмножества у тебя даже не описаны по характеристикам: пол, возраст, уровень образования.

А по телевизору другой «аналитике» вас не обучат. Там любят достигать целей за счет массового одурачивания и манипулирования сознанием приемами демагогии и софистики.

В Китае роботы с ИИ стригут клиентов ..

Так ты же и отрицаешь. Кроме того привёл в пример ничтожную часть применения ИИ, тем временем примеров намного больше, от всяких роботов до автопилотов и военных разработок.

ЗЫ. Вот тебе и нет никакого толка..

если нужно именно решение задач, особенно по фреймворку, тогда сейчас кодекс лидирует

Ок. Пасиб. Если не прокатит, тогда уж сделаю тот же самый эксперимент со своим фреймворком (правда тут уже наверно сильно легче будет агенту: придерживаюсь стандартов по стилю кода, psr4 да и документация есть) -  у меня то код открыт и публичен. Тогда и к кодексу обращусь

Я тоже тестил на олламе. Локальные модели сейчас все слабые и у них нет поддержки инструментов для работы с диском или коряво работают, удаление файлов у них вообще запрещено.

Кроме того куча проблем по запоминанию чата сессий, созданию карты архитектуры проекта и др.

ЗЫ. Потестируй с другими онлайн моделями они помощнее вроде, интересно, что у тебя получится.

для этого надо агента запускать, грубо говоря программа которая может все делать, но ей нужны указания что делать, а что делать говорит ллм, грубо говоря ллм это мозг агента, поумнее или поглупее, в зависимости что используешь
ллм максимально получает 2000кб, а возвращает грубо говоря 32-128кб, а проект твой весит 128000кб кода, вот и попробуй организуй управление проектом, хотя бы на логическом уровне)

Абсолютно не так. Объём кода не влияет. Влияют настройки агента, запоминание сессии(то есть архитектура проекта, указания что и как делать и тд.), сама LLM, от поддержки языка(в данном случае русского) до обмена данными с агентом, который мог бы работать с диском.

ЗЫ. Ещё раз говорю локальные модели слабые и плохой поддержкой работы с агентом(создания карты архитектуры проекта и доступом к диску).

Ну в общем фидбек. 

На слоуд жесктоп через Опус 4.7 делал кластеризатор. Нормальная документация, все шаги в паплайне, операционные и стратегические задачи. В итоге Опус сделал всё так, как не надо было делать. Получилась поделка уровня слая. Ни одна задача н выполнялась так, как было положено. 17 скрытых шагов в 8 чекпоинтах. Запороло всё. На выходе - аккурат недельный лимит и 2-3 десятка часов работы. Из интересного - дакдь и стримлит интересные решения для локал разработки. 

Опус не может думать над сложными, многоступенчатыми задачами без глобальной выборки в интернетах. Нет данных. Кроме того, несмотря на 1кк контекста, многие вещи, типа Наташи, вообще не ставил. Хотя архитектура и решения были описаны полностью. Примеров - куча. 

Текстики писать могёт, функции для ВП - если решения в доступе есть, а так... 

еще как влияет, это наверное основная проблема и задача для правильной работы агента)
сейчас она решается за счет архитектуры проекта, когда ллм не держит в памяти/контексте все 128000000 токенов проекта, потому что не может)