Aš manau, kad visokius tokius „sutvarkymus“ ilgainiui gali apsimokėti daryti vien tam, kad turint duomenis ir procesus tvarkingai sudėliotus, vėliau vis didesnį AI valdymą (t.y. AI managerius, AI analitikus) bus žymiai lengviau uždėti
- ❤1
Žinutės
Šis puslapis nėra tiesioginis — žinutės atnaujinamos pagal tvarkaraštį. Paskutinį kartą atnaujinta . Kito atnaujinimo laukiama apie . Laikas rodomas Vilniaus laiku (EET).
galime. tik pas mane pradinė stadija, dar kernelį projektuoja 🙂 pas mane visi pagrindai pagal šiuos pdf https://t.me/AiMastermind_lt_grupe/2215
Dėl vidinės dokumentacijos, kuri anglų kalba yra
Šis įrašas paskelbtas kanale - čia jo nekartojame. Žiūrėti kanale →
AI aprašymas Iliustracinis skelbimas apie 17 dirbtinio intelekto projektų, kuriuose dalyvauja komanda, vaizduojamas raketų starto ir technologijų simbolių fone.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
- ❤2
- 👍1
Ieškomi 17 žmonių, kurie jau įvaldę AI įrankius ir anglų kalbą, kad padėtų į rinką išleisti 17 patvirtintų projektų. Yra finansavimas, inžinieriai ir techninis palaikymas, patirtis ir visa reikiama distribucijos eko sistema. Ko reikia, smalsaus žmogaus, kuris nori su AI kuo greičiau paleist į gyvenimą naudingus produktus.
Kam pakeliui, susisiekti su Dariumi https://m.me/dkiaulakis arba [telefonas paslėptas]
Aj pamiršau paminėt tarptautinėje kompanijoje, tam anglų kalba, nes visa dokumentacija ir inžinieriai tikėtina nebus lietuviai, plius produktai gali būti ne Lietuvos rinkai 🙂
#AiOpsCatalyst
Kam pakeliui, susisiekti su Dariumi https://m.me/dkiaulakis arba [telefonas paslėptas]
Aj pamiršau paminėt tarptautinėje kompanijoje, tam anglų kalba, nes visa dokumentacija ir inžinieriai tikėtina nebus lietuviai, plius produktai gali būti ne Lietuvos rinkai 🙂
#AiOpsCatalyst
AI aprašymas Iliustracinis skelbimas apie 17 dirbtinio intelekto inovatorių paiešką, vaizduojantis raketų startą, komandą su planšetėmis ir AI simboliką, bei paminantis finansavimą, techninį palaikymą ir tarptautinę plėtrą.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
- ❤2
- 👍1
Šį ryt perskaičiau seną citatą su įdomia mintimi.. Po to paprašiau Gemini išversti ir paieškoti pritaikymo būdų :
Teksto vertimas
1781 m. gegužę I. Kantas išleido „Grynojo proto kritiką“. 824 puslapyje jis paaiškino lažybų vertę:
> „Įprastas bandomasis akmuo, parodantis, ar tai, ką žmogus teigia, yra tik jo įtikinėjimas – ar bent jau subjektyvus tikrumas, t. y. tvirtas tikėjimas – yra lažybos. Dažnai pasitaiko, kad žmogus dėsto savo požiūrį su tokiu teigiamu ir bekompromisiu užtikrintumu, jog atrodo visiškai atmetęs bet kokią galimybės klysti mintį. Lažybos jį sutrikdo. Kartais paaiškėja, kad jo įsitikinimas gali būti įvertintas vienu dukatu, bet ne dešimčia. Nes jis labai noriai rizikuoja vienu dukatu, tačiau kai kalba pasisuka apie dešimt, jis suvokia tai, ko anksčiau nesuprato – kad visai gali būti, jog jis klysta.“
>
Kaip tai pritaikoma „mpro-ecommerce“ platformoje
Kanto išskirtas principas atskiria deklaratyvų užtikrintumą nuo realios rizikos vertinimo. E-komercijoje šis konceptas tiesiogiai koreliuoja su sprendimų priėmimu, biudžeto alokacija ir duomenų analitika. Žemiau pateikiami konkretūs šio modelio taikymo faktai ir rezultatai versle:
1. Vartotojų elgsenos duomenys vs. Apklausos
* Istorinis/Analitinis faktas: Rinkos tyrimų duomenimis, egzistuoja atotrūkis tarp to, ką vartotojai sako padarysiantys, ir to, ką jie realiai daro (angl. Say-Do Gap). Apklausose klientas neprisiima jokios rizikos (0 dukatų).
* Rezultatas: E-komercijos projektams, tokiems kaip „mpro-ecommerce“, netikslinga remtis vien klientų apklausomis („Ar pirktumėte šį produktą?“). Hipotezės testuojamos taikant išankstinius pardavimus (pre-orders) arba MVP (Minimalaus gyvybingo produkto) testus. Kliento pateikti mokėjimo duomenys yra vienintelės realios „lažybos“, patvirtinančios produkto paklausą.
2. Vidinė biudžeto alokacija ir KPI (Komandos sprendimų auditas)
* Modelis: Rinkodaros arba plėtros komandos narys garantuoja, kad nauja funkcija arba reklamos kampanija sugeneruos, pavyzdžiui, 25 % didesnę konversiją.
* Pritaikymas (10 dukatų testas): Reikalaujama „Skin in the game“ (rizikos prisiėmimo). Projekto iniciatoriui pasiūloma susieti dalį savo ketvirčio premijos ar padalinio biudžeto su šiuo rodikliu.
* Rezultatas: Susidūrus su realia rizika, atmetami silpnai argumentuoti projektai. Ištekliai skiriami tik toms iniciatyvoms, kurių ROI (investicijų grąžos) tikimybė yra pagrįsta skaičiavimais, o ne subjektyviu optimizmu.
3. A/B testavimas kaip tikimybių valdymas
* Mechanika: Bet koks UX/UI pakeitimas yra hipotezė (nuomonė). Įdiegti sprendimą visam srautui yra rizika visu biudžetu („10 dukatų“).
* Pritaikymas: Atliekamas A/B testas nukreipiant tik 5–10 % vartotojų srauto į naują versiją („1 dukato“ rizika).
* Rezultatas: Remiantis statistiniu reikšmingumu (p-value), sprendimas priimamas tik tada, kai hipotezė įrodoma matematiškai, o ne remiantis dizainerio ar vadovo nuomone.
4. Kaina ir subjektyvi vertė
Kanto modelis atspindi ir kainodaros elastingumą. Pirkėjas gali būti įsitikinęs prekės verte, kai ji kainuoja 10 EUR, tačiau konversijos rodikliai radikaliai krinta kainai pakilus iki 15 EUR (riba, kur subjektyvus įsitikinimas nebeatlaiko finansinio išbandymo). E-komercijoje tai valdoma nuolat analizuojant kainos elastingumo koeficientą ir atliekant dinaminį kainodaros testavimą.
Teksto vertimas
1781 m. gegužę I. Kantas išleido „Grynojo proto kritiką“. 824 puslapyje jis paaiškino lažybų vertę:
> „Įprastas bandomasis akmuo, parodantis, ar tai, ką žmogus teigia, yra tik jo įtikinėjimas – ar bent jau subjektyvus tikrumas, t. y. tvirtas tikėjimas – yra lažybos. Dažnai pasitaiko, kad žmogus dėsto savo požiūrį su tokiu teigiamu ir bekompromisiu užtikrintumu, jog atrodo visiškai atmetęs bet kokią galimybės klysti mintį. Lažybos jį sutrikdo. Kartais paaiškėja, kad jo įsitikinimas gali būti įvertintas vienu dukatu, bet ne dešimčia. Nes jis labai noriai rizikuoja vienu dukatu, tačiau kai kalba pasisuka apie dešimt, jis suvokia tai, ko anksčiau nesuprato – kad visai gali būti, jog jis klysta.“
>
Kaip tai pritaikoma „mpro-ecommerce“ platformoje
Kanto išskirtas principas atskiria deklaratyvų užtikrintumą nuo realios rizikos vertinimo. E-komercijoje šis konceptas tiesiogiai koreliuoja su sprendimų priėmimu, biudžeto alokacija ir duomenų analitika. Žemiau pateikiami konkretūs šio modelio taikymo faktai ir rezultatai versle:
1. Vartotojų elgsenos duomenys vs. Apklausos
* Istorinis/Analitinis faktas: Rinkos tyrimų duomenimis, egzistuoja atotrūkis tarp to, ką vartotojai sako padarysiantys, ir to, ką jie realiai daro (angl. Say-Do Gap). Apklausose klientas neprisiima jokios rizikos (0 dukatų).
* Rezultatas: E-komercijos projektams, tokiems kaip „mpro-ecommerce“, netikslinga remtis vien klientų apklausomis („Ar pirktumėte šį produktą?“). Hipotezės testuojamos taikant išankstinius pardavimus (pre-orders) arba MVP (Minimalaus gyvybingo produkto) testus. Kliento pateikti mokėjimo duomenys yra vienintelės realios „lažybos“, patvirtinančios produkto paklausą.
2. Vidinė biudžeto alokacija ir KPI (Komandos sprendimų auditas)
* Modelis: Rinkodaros arba plėtros komandos narys garantuoja, kad nauja funkcija arba reklamos kampanija sugeneruos, pavyzdžiui, 25 % didesnę konversiją.
* Pritaikymas (10 dukatų testas): Reikalaujama „Skin in the game“ (rizikos prisiėmimo). Projekto iniciatoriui pasiūloma susieti dalį savo ketvirčio premijos ar padalinio biudžeto su šiuo rodikliu.
* Rezultatas: Susidūrus su realia rizika, atmetami silpnai argumentuoti projektai. Ištekliai skiriami tik toms iniciatyvoms, kurių ROI (investicijų grąžos) tikimybė yra pagrįsta skaičiavimais, o ne subjektyviu optimizmu.
3. A/B testavimas kaip tikimybių valdymas
* Mechanika: Bet koks UX/UI pakeitimas yra hipotezė (nuomonė). Įdiegti sprendimą visam srautui yra rizika visu biudžetu („10 dukatų“).
* Pritaikymas: Atliekamas A/B testas nukreipiant tik 5–10 % vartotojų srauto į naują versiją („1 dukato“ rizika).
* Rezultatas: Remiantis statistiniu reikšmingumu (p-value), sprendimas priimamas tik tada, kai hipotezė įrodoma matematiškai, o ne remiantis dizainerio ar vadovo nuomone.
4. Kaina ir subjektyvi vertė
Kanto modelis atspindi ir kainodaros elastingumą. Pirkėjas gali būti įsitikinęs prekės verte, kai ji kainuoja 10 EUR, tačiau konversijos rodikliai radikaliai krinta kainai pakilus iki 15 EUR (riba, kur subjektyvus įsitikinimas nebeatlaiko finansinio išbandymo). E-komercijoje tai valdoma nuolat analizuojant kainos elastingumo koeficientą ir atliekant dinaminį kainodaros testavimą.
Šios dienos apžvalga paskelbta kanale - čia jos nekartojame. Skaityti apžvalgose →
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-08-02
Čia ir vėl visi – senbuviai ir naujokai, smagu, kad augam! 🚀
• Kuriamas universalus agentų valdymo karkasas: standartizuoti kodo pakeitimai, griežtos saugumo taisyklės ir nepriklausomybė nuo tiekėjo.
• Bendruomenėje – diskusijos apie žetonų limitų optimizavimą ir rizikingą modelių išnaudojimą: vieni jau eksperimentuoja, kiti saugo duomenis.
• Rytų filosofija – Kaizen, Daoizmo „wu wei“ ir Bhagavad Gita – siūloma kaip dirbtinio intelekto elgsenos pamatas.
• Aptarta vizija, kad ateityje protingesni modeliai galės apsieiti be griežto techninio valdymo, jei turės vertybinį pagrindą.
Ką nori pagerinti savo darbe ar versle? Klausk – ir automatizuojam kartu! ⚡
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
Čia ir vėl visi – senbuviai ir naujokai, smagu, kad augam! 🚀
• Kuriamas universalus agentų valdymo karkasas: standartizuoti kodo pakeitimai, griežtos saugumo taisyklės ir nepriklausomybė nuo tiekėjo.
• Bendruomenėje – diskusijos apie žetonų limitų optimizavimą ir rizikingą modelių išnaudojimą: vieni jau eksperimentuoja, kiti saugo duomenis.
• Rytų filosofija – Kaizen, Daoizmo „wu wei“ ir Bhagavad Gita – siūloma kaip dirbtinio intelekto elgsenos pamatas.
• Aptarta vizija, kad ateityje protingesni modeliai galės apsieiti be griežto techninio valdymo, jei turės vertybinį pagrindą.
Ką nori pagerinti savo darbe ar versle? Klausk – ir automatizuojam kartu! ⚡
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
- WooCommerce / WordPress (PHP) - the canonical idiom. Run esc_like() on the raw term, wrap
with your own wildcards, THEN pass through prepare(). BOTH are required: esc_like neutralizes
% _ \; prepare neutralizes SQL injection.
```php
// $search = raw user input from the search box
$like = '%' . $wpdb->esc_like( $search ) . '%';
$rows = $wpdb->get_results(
$wpdb->prepare( "SELECT ID FROM {$wpdb->posts} WHERE post_title LIKE %s", $like )
);
```
- Node / Postgres (pg) - parameter still carries wildcards. Escape \ % _ in the value before it
becomes the LIKE/ILIKE parameter (Postgres' default LIKE escape char is backslash).
```js
const esc = s => s.replace(/\\/g, '\\\\').replace(/%/g, '\\%').replace(/_/g, '\\_');
// WHERE name ILIKE $1 -- value is data (no SQL injection) but % _ are still live without esc()
const rows = await pool.query('SELECT id FROM products WHERE name ILIKE $1', [%${esc(term)}%]);
```
- If a use case must allow user-supplied wildcards deliberately, that is an explicit, documented
design choice - never the accidental default of an unescaped LIKE.
### Security-header checklist (web / ecommerce)
Set these on web responses (theme/mu-plugin, reverse proxy, or the Node/API layer). Tighten CSP
per surface; start from default-src 'self' and widen only what a page genuinely needs.
| Header | Value (baseline - tighten per surface) | Protects against |
|--------|----------------------------------------|------------------|
| Strict-Transport-Security | max-age=31536000; includeSubDomains; preload | SSL-strip / downgrade
(HTTPS only) |
| Content-Security-Policy | default-src 'self' (add script-src/style-src/img-src as needed) |
XSS / injection / data exfiltration |
| Set-Cookie (session/auth) | ; Secure; HttpOnly; SameSite=Lax (Strict for pure session cookies) |
session theft, CSRF, JS cookie theft |
| X-Content-Type-Options | nosniff | MIME-sniffing content confusion |
| X-Frame-Options OR CSP | DENY / SAMEORIGIN, or CSP frame-ancestors 'self' | clickjacking |
| Referrer-Policy | strict-origin-when-cross-origin (or no-referrer) | referrer/URL-param leakage |
| CORS (Access-Control-Allow-Origin) | allowlist explicit origins - never `*` in production,
especially with credentials | cross-origin data theft |
### File-upload validation (any user-supplied file)
Validate on the SERVER, never trust the client. All of these:
- Extension allowlist (deny by default) - accept only the explicit set the feature needs
(e.g. .jpg .jpeg .png .gif .pdf); reject everything else. Never a denylist.
- Size cap - enforce a max byte size (reject oversized uploads before processing).
- Content-type / magic-byte check - verify the real file type from its bytes; do NOT trust the
declared Content-Type header or the extension alone.
- Store outside the webroot - save uploads where they cannot be executed as code; serve via a
handler or a separate media origin, with a randomized/non-guessable stored filename.
### Escape-before-render trap (raw-HTML sinks)
Auto-escaping frameworks are safe UNTIL a raw-HTML escape hatch is used on untrusted input. Never
pass user input through a raw-HTML sink without escaping it FIRST:
- PHP/WP: escape (esc_html) before echo; never echo raw user HTML.
- Django templates: never {{ user_input|safe }} / mark_safe(user_input) - mark_safe(escape(x)), escape
THEN mark safe.
- React: avoid dangerouslySetInnerHTML on user input; Vue: avoid v-html; Angular: avoid
bypassSecurityTrustHtml.
These raw-HTML escape hatches are exactly the exception carved out by FP rule 14 in
security-scanning-harness.md - a finding in an auto-escaping framework is real ONLY when one of
these sinks touches untrusted input. Escape before render; never trust user HTML.
## When Security Issue Found
with your own wildcards, THEN pass through prepare(). BOTH are required: esc_like neutralizes
% _ \; prepare neutralizes SQL injection.
```php
// $search = raw user input from the search box
$like = '%' . $wpdb->esc_like( $search ) . '%';
$rows = $wpdb->get_results(
$wpdb->prepare( "SELECT ID FROM {$wpdb->posts} WHERE post_title LIKE %s", $like )
);
```
- Node / Postgres (pg) - parameter still carries wildcards. Escape \ % _ in the value before it
becomes the LIKE/ILIKE parameter (Postgres' default LIKE escape char is backslash).
```js
const esc = s => s.replace(/\\/g, '\\\\').replace(/%/g, '\\%').replace(/_/g, '\\_');
// WHERE name ILIKE $1 -- value is data (no SQL injection) but % _ are still live without esc()
const rows = await pool.query('SELECT id FROM products WHERE name ILIKE $1', [%${esc(term)}%]);
```
- If a use case must allow user-supplied wildcards deliberately, that is an explicit, documented
design choice - never the accidental default of an unescaped LIKE.
### Security-header checklist (web / ecommerce)
Set these on web responses (theme/mu-plugin, reverse proxy, or the Node/API layer). Tighten CSP
per surface; start from default-src 'self' and widen only what a page genuinely needs.
| Header | Value (baseline - tighten per surface) | Protects against |
|--------|----------------------------------------|------------------|
| Strict-Transport-Security | max-age=31536000; includeSubDomains; preload | SSL-strip / downgrade
(HTTPS only) |
| Content-Security-Policy | default-src 'self' (add script-src/style-src/img-src as needed) |
XSS / injection / data exfiltration |
| Set-Cookie (session/auth) | ; Secure; HttpOnly; SameSite=Lax (Strict for pure session cookies) |
session theft, CSRF, JS cookie theft |
| X-Content-Type-Options | nosniff | MIME-sniffing content confusion |
| X-Frame-Options OR CSP | DENY / SAMEORIGIN, or CSP frame-ancestors 'self' | clickjacking |
| Referrer-Policy | strict-origin-when-cross-origin (or no-referrer) | referrer/URL-param leakage |
| CORS (Access-Control-Allow-Origin) | allowlist explicit origins - never `*` in production,
especially with credentials | cross-origin data theft |
### File-upload validation (any user-supplied file)
Validate on the SERVER, never trust the client. All of these:
- Extension allowlist (deny by default) - accept only the explicit set the feature needs
(e.g. .jpg .jpeg .png .gif .pdf); reject everything else. Never a denylist.
- Size cap - enforce a max byte size (reject oversized uploads before processing).
- Content-type / magic-byte check - verify the real file type from its bytes; do NOT trust the
declared Content-Type header or the extension alone.
- Store outside the webroot - save uploads where they cannot be executed as code; serve via a
handler or a separate media origin, with a randomized/non-guessable stored filename.
### Escape-before-render trap (raw-HTML sinks)
Auto-escaping frameworks are safe UNTIL a raw-HTML escape hatch is used on untrusted input. Never
pass user input through a raw-HTML sink without escaping it FIRST:
- PHP/WP: escape (esc_html) before echo; never echo raw user HTML.
- Django templates: never {{ user_input|safe }} / mark_safe(user_input) - mark_safe(escape(x)), escape
THEN mark safe.
- React: avoid dangerouslySetInnerHTML on user input; Vue: avoid v-html; Angular: avoid
bypassSecurityTrustHtml.
These raw-HTML escape hatches are exactly the exception carved out by FP rule 14 in
security-scanning-harness.md - a finding in an auto-escaping framework is real ONLY when one of
these sinks touches untrusted input. Escape before render; never trust user HTML.
## When Security Issue Found
aišku visas "governance" sutalpintas į spec-kit taisyklių rinkinį failuose ir duomenų bazėje (kad greičiau galėtų agentai perskaityt) ir priverstiniai hook'ai yra kiekvienam į diegiami, kad bet kelią žinotų, kur ko ieškot (goals, vision, security, mainagement, rules ..) Aka vidinės taisyklės ir dokumentacijos šaltiniai.
Taip; pas mane duomenų bazėje (postų) pavidalu, gali įsidiegt obsidian ir turėti failų pavidalu. Skonio reikalas.
Šios dienos apžvalga paskelbta kanale - čia jos nekartojame. Skaityti apžvalgose →
- ❤1
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-07-28
Sveiki, senbuviai ir naujokai – jūsų energija užkrečia! 🚀
• Aptarta daugybės agentų infrastruktūra: tmux sesijos, git koordinacija ir nuliniai kaštai, kai darbo dar nėra.
• Dalintasi patirtimi apie visiškai AI valdomą e-komerciją – nuo automatizuotų reklamų iki dešimčių parduotuvių logistikos.
• Atverta RAG realybė su milžiniškais duomenų kiekiais: vien vektorių paieškos neužtenka, be gilaus perrikiavimo ir konteksto atrankos toli nenuvažiuosi.
Ką nori pagerinti savo darbe ar versle? Klausk – ir automatizuojam kartu! ⚡
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
Sveiki, senbuviai ir naujokai – jūsų energija užkrečia! 🚀
• Aptarta daugybės agentų infrastruktūra: tmux sesijos, git koordinacija ir nuliniai kaštai, kai darbo dar nėra.
• Dalintasi patirtimi apie visiškai AI valdomą e-komerciją – nuo automatizuotų reklamų iki dešimčių parduotuvių logistikos.
• Atverta RAG realybė su milžiniškais duomenų kiekiais: vien vektorių paieškos neužtenka, be gilaus perrikiavimo ir konteksto atrankos toli nenuvažiuosi.
Ką nori pagerinti savo darbe ar versle? Klausk – ir automatizuojam kartu! ⚡
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
- ❤1
kol kas didžioji dalis darbo yra vejantis ir taisant esamus projektus, tvarkantis/adaptuojant esamą infrastruktūrą, etc.; kol kas "home use", bent jau mano atveju, sudaro ~70% usage. Bet ateina laikas, kai susitvarkius savo ūkį, galima ir kitiems padėt. Aš šiuo metu konsultuojamoms įmonėms padedu su automatine darbo laiko apskaita ir raportų analizėm šiek tiek prijungdamas AI ten, kur yra prasmės ir kur duomenys nejautrūs.
- ❤1
- 👍1
kas per dokumentai, jei ne paslaptis?
dar klausimas kabo ant 5 milijonu dokumentu apie 200 milijonu chunks
- 😱1
kolkas 3 milijonai dokumentu apie 20milijonu chunku 🙂
jo tikslas kad zmogus atejes i meta, kruis neturi jokio technical knowledge galetu surasyti savo kompanijos duomenis, gauti 100 AI made ads
Tam ir sugalvojau papildyti arsenalą "tiltu" TPSPG-bridge:
T- Taskman (užduočių valdymo sistema kur agentai deda ir pasiima užduotis), kurios būtų susietos su
P- Paperclip (projektai ir galėtų paleisti švarias spawned sesijas),
S- Session tracker (išsaugo kiekvieno agento kas vyksta sesijose, kad nutrūkus galėtų pratęsti net ir kito tiekėjo agentas ir realiu laiku matyti ką daro vieni kitus)
P- Postman (kiekvienas su kiekvienu bendrautų neprilausomai nuo LLM tiekėjo, per failus arba atskirą duomenų bazę "A2A"),
G- Git-broker (galėtų commit'inti ir push 'inti nors ir 100 agentų vienu metu).
T- Taskman (užduočių valdymo sistema kur agentai deda ir pasiima užduotis), kurios būtų susietos su
P- Paperclip (projektai ir galėtų paleisti švarias spawned sesijas),
S- Session tracker (išsaugo kiekvieno agento kas vyksta sesijose, kad nutrūkus galėtų pratęsti net ir kito tiekėjo agentas ir realiu laiku matyti ką daro vieni kitus)
P- Postman (kiekvienas su kiekvienu bendrautų neprilausomai nuo LLM tiekėjo, per failus arba atskirą duomenų bazę "A2A"),
G- Git-broker (galėtų commit'inti ir push 'inti nors ir 100 agentų vienu metu).
AI aprašymas Ekrano nuotraukoje matomas programavimo terminalo langas, kuriame veikia dirbtinio intelekto agentas, atliekantis kodą ir ataskaitas apie aktyvias sesijas bei išspręstas klaidas.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
Šios dienos apžvalga paskelbta kanale - čia jos nekartojame. Skaityti apžvalgose →
🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-07-23
Labas, senbuviai ir naujokai – smagu matyti, kad mūsų bendruomenė sparčiai auga! 🙌
• Kodavimas terminale: aiškinta, kodėl terminalas nugali grafines programas automatizuojant darbus, bet pradedantiesiems patarta pirmiausia pažinti saugią aplinką ir viską saugoti git'e.
• Tokenų limitai: aptarti netikėti Codex biudžeto atnaujinimai, kai vietoj pilno atstatymo pridėta tik dalis savaitinės sumos.
• Praktiniai iššūkiai: ieškota būdų iš PDF brėžinių automatiškai paskaičiuoti statybines medžiagas.
• Rinkos aktualijos: diskutuota apie pigių modelių prieinamumo riziką ir didėjančius intelektinės nuosavybės ginčus.
Ką šiandien norėtum palengvinti? Klausk – ir automatizuojam kartu! ⚡
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
Labas, senbuviai ir naujokai – smagu matyti, kad mūsų bendruomenė sparčiai auga! 🙌
• Kodavimas terminale: aiškinta, kodėl terminalas nugali grafines programas automatizuojant darbus, bet pradedantiesiems patarta pirmiausia pažinti saugią aplinką ir viską saugoti git'e.
• Tokenų limitai: aptarti netikėti Codex biudžeto atnaujinimai, kai vietoj pilno atstatymo pridėta tik dalis savaitinės sumos.
• Praktiniai iššūkiai: ieškota būdų iš PDF brėžinių automatiškai paskaičiuoti statybines medžiagas.
• Rinkos aktualijos: diskutuota apie pigių modelių prieinamumo riziką ir didėjančius intelektinės nuosavybės ginčus.
Ką šiandien norėtum palengvinti? Klausk – ir automatizuojam kartu! ⚡
🤖 Parengė: Kimi K2 (dirbtinis intelektas)
📌 PRIMINIMAS: šiandien – savaitinis Dirbtinio intelekto (DI) klubo #33 susitikimas.
Susitinkame 19:00 val. online. Laukia trumpi dalyvių prisistatymai, atvira diskusija ir pagrindinė vakaro tema:
🎯 Tema: LLM atmintis ir haliucinacijos: kaip veikia kontekstas, duomenų saugyklos ir kokius sprendimus rinktis DI projektuose.
Temą pristatys: Darius Kasperavicius – Programuotojas ir technologijų vadovas, turintis daugiau nei 15 metų patirties bei 7+ metus produkcinėje aplinkoje taikantis ML ir LLM modelius.
🤝 Norite po renginio sužinoti, kuo užsiima kiti dalyviai, ko jie šiuo metu ieško ir kam galėtų būti aktualios jūsų paslaugos, produktai ar sprendimai?
Skirkite kelias minutes ir užsiregistruokite per mūsų kuriamą naujos kartos AI verslo pažinčių sistemą. Pagal registracijos metu pateiktą informaciją po renginio el. paštu gausite aktualią informaciją apie kitų užsiregistravusių dalyvių veiklas, jų poreikius ir galimas bendradarbiavimo kryptis.
🔗 Registracija:
https://vza.lt/renginiai/dirbtinio-intelekto-di-klubas-savaitinis-online-susitikimas-2026-07-21
🔗 Prisijungimas per Google Meet:
https://meet.google.com/gdj-twik-neo
📆 Kalendoriaus kvietimą turėjote gauti el. paštu. Pažymėję „Yes“, prieš susitikimą gausite automatinį priminimą ir prisijungimo nuorodą.
Iki rytojaus!
Susitinkame 19:00 val. online. Laukia trumpi dalyvių prisistatymai, atvira diskusija ir pagrindinė vakaro tema:
🎯 Tema: LLM atmintis ir haliucinacijos: kaip veikia kontekstas, duomenų saugyklos ir kokius sprendimus rinktis DI projektuose.
Temą pristatys: Darius Kasperavicius – Programuotojas ir technologijų vadovas, turintis daugiau nei 15 metų patirties bei 7+ metus produkcinėje aplinkoje taikantis ML ir LLM modelius.
🤝 Norite po renginio sužinoti, kuo užsiima kiti dalyviai, ko jie šiuo metu ieško ir kam galėtų būti aktualios jūsų paslaugos, produktai ar sprendimai?
Skirkite kelias minutes ir užsiregistruokite per mūsų kuriamą naujos kartos AI verslo pažinčių sistemą. Pagal registracijos metu pateiktą informaciją po renginio el. paštu gausite aktualią informaciją apie kitų užsiregistravusių dalyvių veiklas, jų poreikius ir galimas bendradarbiavimo kryptis.
🔗 Registracija:
https://vza.lt/renginiai/dirbtinio-intelekto-di-klubas-savaitinis-online-susitikimas-2026-07-21
🔗 Prisijungimas per Google Meet:
https://meet.google.com/gdj-twik-neo
📆 Kalendoriaus kvietimą turėjote gauti el. paštu. Pažymėję „Yes“, prieš susitikimą gausite automatinį priminimą ir prisijungimo nuorodą.
Iki rytojaus!
- ❤1
tai 2 milijonai dokumentu
darau eksperimentą su claude, gal gausis nesąmonė - keletos dienų sugeneruotų reportų perkratymas, pertikrinimas kas buvo padaryta ir galop kritinių taisymas iš karto, o kas taisytino ar tobulintino (ne kritinio) į užduočių duomenų bazę :) bus įdomu palygint po to kai pabaigs :)
AI aprašymas Tekste pateikiami įvairūs vietinės sistemos dokumentų ir auditų nuorodos, susijusios su programinės įrangos valdymu, agentų veikimu, verslo procesais ir sistemos patikimumo vertinimu.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
Šiandien dar keletą gerų terminių išgirdau, tai jau agentai ties tuo driba (integruoja į MPRO sistemą):
a) PM-brain
b) Development port
c) Design patterns
d) Decision tree structure
e) Network effect
f) E2E testing
ir visiems šitiems integruoti /non-stop komandą ir bet kurio tiekėjo agentus
Tai belenkiek kiekvienas agentas užtruks integruot; ir dar jaučiu yra trūkstamų vietų visoje agentinėje grandyje, vystant produktus - ypač projektų valdymui (užduotims valdyti turiu, bet vat virš užduočių valdymo, multi projektų dokumentacijai (net nemoku aprašyt ko reik.. kol kas, bet strateginio projektų valdymo lygmens dabar trūksta)
a) PM-brain
b) Development port
c) Design patterns
d) Decision tree structure
e) Network effect
f) E2E testing
ir visiems šitiems integruoti /non-stop komandą ir bet kurio tiekėjo agentus
Tai belenkiek kiekvienas agentas užtruks integruot; ir dar jaučiu yra trūkstamų vietų visoje agentinėje grandyje, vystant produktus - ypač projektų valdymui (užduotims valdyti turiu, bet vat virš užduočių valdymo, multi projektų dokumentacijai (net nemoku aprašyt ko reik.. kol kas, bet strateginio projektų valdymo lygmens dabar trūksta)
matomai paleido rimtos geležies kokiam duomenų centre, arba treniravimo gpu atsilaisvino :D
AI aprašymas Tai socialinio tinklo pranešimas, kuriame pateikiamas spalvotas duomenų vizualizacijos grafikas, iliustruojantis, kaip tam tikrų naudojimo limitų atstatymas veikia dalį sistemų.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
- 🔥1
Šios dienos apžvalga paskelbta kanale - čia jos nekartojame. Skaityti apžvalgose →
📋 Grupės santrauka - 2026-07-08
Aktyvumas: 25 žinučių, 8 dalyvių, 8 temos/gijos.
Temos / raktiniai žodžiai: kiek, kimi, opus, veikia, dieną, limitą, matyti, brangūs.
Aktyviausi: [el. paštas paslėptas] #AiOpsCatalyst (8), Rob (7), Darius B (3).
Svarbiausios žinutės:
- Telegram: 🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-07-07
Sveiki, naujokai ir senbuviai – smagu matyti, kaip mūsų agentų būrys sparčiai auga! 🙌
• Sukurtas mechanizmas,...
- [el. paštas paslėptas] #AiOpsCatalyst: Aš vis dar stebiuos kaip Kimi gerai gaudosi sistemoje; Pvz. vakar Grok vakar config sutaisė, nors Opus deklaravo, kad sutvarkyta, tiesiog patikrinau ar tikrai v...
- Rob: būtent:D vienam appsui pasirašė dokumentaciją, klausiu kiek - sako per 2-3 mėnesius v1, po 2 dienų baigia padaryt, ir veikia 😄 ir aš net ne programeris, tik iš ...
- Rob: labai sveikinu, siaip turėtų visi kas tik gali imt x20 ir viską kodint kiek eina, nes tikrai nesitęs ilgai, čia kaip nemokamus pinigus dalina
(automatinė apžvalga; išsami AI santrauka - kai bus įjungtas AI)
Aktyvumas: 25 žinučių, 8 dalyvių, 8 temos/gijos.
Temos / raktiniai žodžiai: kiek, kimi, opus, veikia, dieną, limitą, matyti, brangūs.
Aktyviausi: [el. paštas paslėptas] #AiOpsCatalyst (8), Rob (7), Darius B (3).
Svarbiausios žinutės:
- Telegram: 🤖 AI santrauka (paskutinės 24 val.) - 2026-07-07
Sveiki, naujokai ir senbuviai – smagu matyti, kaip mūsų agentų būrys sparčiai auga! 🙌
• Sukurtas mechanizmas,...
- [el. paštas paslėptas] #AiOpsCatalyst: Aš vis dar stebiuos kaip Kimi gerai gaudosi sistemoje; Pvz. vakar Grok vakar config sutaisė, nors Opus deklaravo, kad sutvarkyta, tiesiog patikrinau ar tikrai v...
- Rob: būtent:D vienam appsui pasirašė dokumentaciją, klausiu kiek - sako per 2-3 mėnesius v1, po 2 dienų baigia padaryt, ir veikia 😄 ir aš net ne programeris, tik iš ...
- Rob: labai sveikinu, siaip turėtų visi kas tik gali imt x20 ir viską kodint kiek eina, nes tikrai nesitęs ilgai, čia kaip nemokamus pinigus dalina
(automatinė apžvalga; išsami AI santrauka - kai bus įjungtas AI)
ar turi pasidaręs dokumentaciją kaip jis veikia, kokiu principu?
Nereik spėliot "gal prisimins", turi būti uždokumentuota - llm yra arba įrašai md failuose arba duomenų bazėje (aš renkuosi html failus patogesniam skaitymui ir duomenų bazes)
Gali būti visai įdomus radinys:
https://arxiv.org/pdf/2603.19312
https://arxiv.org/pdf/2509.14252
paduoti agentukams susipažinti ir pasitobulinti savo harness (skillsus, kurie priima, padeda priimti sprendimus) :)
https://arxiv.org/pdf/2603.19312
https://arxiv.org/pdf/2509.14252
paduoti agentukams susipažinti ir pasitobulinti savo harness (skillsus, kurie priima, padeda priimti sprendimus) :)
AI aprašymas Ekrano nuotraukoje matomas programos terminalo ar agento sąsajos fragmentas, kuriame aptariama, kaip LeCun JEP (Joint Embedding Predictive Architecture) ir tikslais valdoma dirbtinio intelekto koncepcija gali būti pritaikytos „Mastermind“ ir „MPRO“ sistemų tobulinimui.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
- ❤1
Beje kuris laikas jau naudoju graphs ; bet tik šiadien sugalvojau, kad padarytų nodes (kiekvieną elementą) kuris turi sąsajas su kitomis funkcijomis, elementais (vnz endpoints); Ir mintis id kiekvieno node (tai jau buvo), bet kad būtų askira unikali id ir jungtims; o tam, kad pagal tuos id būtų galima atsekti klaidų pranešimus, ieškoti pasimetusių galų; tiek sistemos lygmenyje; tiek tinklalaplių funkcionalume :) Pvz. vienas iš variantų (vizualiai) . O kai yra duomenų bazė su node, sąsajomis ir aprašymais, tikėtina palengvės darbas tobulinime ir klaidų taisyme :)
AI aprašymas Vaizduojamas „MPRO Connection Health“ stebėjimo skydelis, kuriame interaktyviai pateikiama 375 mazgų ir 132 ryšių tinklo topologija, o spalvomis (žalia, geltona, raudona, pilka) žymima kiekvieno komponento veikimo būsena.
Sugeneravo dirbtinio intelekto modelis qwen3.8-27b-dk:latest (vienu ėjimu, be samprotavimo biudžeto). Žmogus netikrino.
- 👍1
beje, radau dokumentacija kaip sandboxint claude
mobilus duomenys neveikia kol kalbi
tai mano požiūriu, dabar pasidaryti kuo greičiau harnessą, įvaldyti konceptus, o po to jau galima bus orkestruoti su lokaliais, silpnesniais modeliais, nes esmė harness'e (skills'ais, hook'ai, cron'ai, mcp, pluginai, visa dokumentacija ir žinių bazė su kiek įmanoma daugiau deterministinės automatizacijos elementų)
pradėjau šį kart nuo kito galo, kas man nebūdinga, nuo sistemos, branduolio, kaip turėtų būti valdoma info, kaip agentai prie kokios info turės prieiti ir kaip paimti, paduoti info ir tuo pačiu apsaugoti duomenis :)
- 👍1
Rodoma paskutinė surinkta leidžiama būsena; pašalinimų suderinimas nebaigtas. Visas pokalbis — Telegram grupėje.