activeloopai/hivemind

🏋‍♂ Как кратно улучшить качество выдаваемых ИИ-шкой результатов (и делегировать ИИ сложные проекты) Большинство из нас в работе сталкиваются со следующими проблемами: 1) Агентам (или LLM-кам) постоянно приходится повторно давать контекст про компанию/клиентов/ваш tone-of-voice 2) Каждый раз даете вводные о том, какой образ результата по своим задачам хотите видеть 3) Несмотря на все вышеперечисленное, нейронка через раз выдает рандомный результат, а порой генерит откровенный кал Именно на этом месте многие бросают подход к автоматизации, так как весь процесс очень напоминает работу с очень тупым и необучаемым джуном 🗿 В чем причина проблемы —> вокруг вашего агента нет обвязки (её ещё называют харнесс/harness). Это совокупность контекста по вашему проекту, ваших данных, доступов к внешним сервисом и правил работы. Без харнесса вы теряете до 50-70% эффективности на сложных многокомпонентных задачах Именно харнесс превращает туповатого джуна в топ-сотрудника, который помнит контекст и работает по вашим регламентам стабильно и самостоятельно. Как устроен харнесс: в папке проекта лежат скиллы (файлы, описывающие повторяющиеся задачи), данные по клиентам и чек-листы самопроверки. Claude открывает папку проекта и держит стандарты во всех задачках, а экспертизу и процессы подтягивает из скиллов и памяти. Потом перед тем, как отдать готовый результат, проверяет - достаточно ли хорошо выполнил задачу и если нет - запускает новый цикл Хорошие новости — появилось много готовых решений, которые позволяют упростить этот процесс 😠 Клевые свежие тулзы, которые собирают обвязку за вас : I. Hivemind - общие правила и память для всех агентов. Ставится одной командой, дальше сам находит на компе Claude Code, Cursor и Codex. Вся команда агентов работает в одном пространстве, логирует свои результаты, фиксирует правила и особенности работы Пара примеров: - при подготовке отчёта вы написали в чате с ИИ "в отчётах всегда считаем цифры без НДC" - агент это запомнит и в буду