AI Mastermind LTPrisijungti prie grupės

Žinutės

Filtrastaikomas

Šis puslapis nėra tiesioginis — žinutės atnaujinamos pagal tvarkaraštį. Paskutinį kartą atnaujinta . Kito atnaujinimo laukiama apie . Laikas rodomas Vilniaus laiku (EET).

Mindaugas StKimiProgramavimas / agentai
Bet yra DIDELIS BET. Tiems, kas su Claude dirba ne tik chato principu,
Man nepatiko freellmapi pajungtas į cc ir codex. Drasko config failus, teko rollbackinti. Tai įdėjau į OpenCode, kurį naudoju šlamštui apdirbti ir užbaigti darbus išdeginus CC ir Codex tokenus. Visai nieko. Dar alternatyva - įsidiegti kimi code arba qwen code, pakišti freellmapi, priversti adaptuoti max iš savo cc ar codex harness'o; ir turi asiliuką kuris paskutinę mylią datempia šiaip ne taip...
  • 🔥1
DClaudeChatGPT / GPTAutomatizacija / integracijosDokumentai / duomenų apdorojimasProgramavimas / agentaiSaugumas / privatumas
Chat GPT, Claude ir
7,4 MILIJARDO NEMOKAMŲ TOKENŲ

Matau, kad dabar daug kas dalinasi „stebuklingu būdu“, kaip nepritrūkti Claude ar ChatGPT tokenų.
|
Suprantu kodėl. Didžiausia bėda, kai darbo viduryje baigiasi limitas ir turi laukti, kol jis atsistatys. Kiekvienas modelis turi savo limitus, o kuo daugiau ir sunkiau dirbi, tuo greičiau juos suvalgai.

Tas „stebuklingas būdas“ atrodo paprastai: gauni nuorodą į GitHub, ten viskas paruošta, tereikia pasiimti.
Bet yra DIDELIS BET.

Tiems, kas su Claude dirba ne tik chato principu, bus lengviau. O kam tokenų ir taip netrūksta, tam viso šito greičiausiai net nereikia.

Bet paaiškinsiu maždaug, kaip tai veikia, kad nešoktumėt ant kiekvieno reelsiuko, kuris žada nemokamus tokenus.
Pirmiausia: tai NĖRA nemokamas Claude ar ChatGPT.
Ši galimybė atsiranda įsidiegus kitą programą aš bandžiau FreeLLMAPI. Ji leidžia vienoje vietoje sujungti kitų AI tiekėjų nemokamus limitus:Groq, NVIDIA, Google ir daugybę kitų.

Kai vienas modelis pasiekia savo limitą ar tampa nepasiekiamas, sistema gali persijungti į kitą.

Kūrėjas skaičiuoja, kad sudėjus palaikomų tiekėjų nemokamus planus teoriškai susidaro apie 7,4 mlrd. tokenų per mėnesį.

Įsivaizduokit, kad Claude Code yra mašina, o AI modelis – variklis.
Per FreeLLMAPI gali pakeisti variklį: vienu metu darbą atliks vienas modelis, pasibaigus jo limitui sistema gali paimti kitą.

Mašina lieka ta pati, bet varikliai nėra vienodo pajėgumo.
Paprastoms užduotims nemokamo modelio gali visiškai užtekti. Sudėtingame darbe jau gali labai aiškiai pasijausti skirtumas.

O dabar tie „BET“, apie kuriuos reelsuose dažniausiai niekas nepasakoja.
1. Su įprastu Claude ar ChatGPT chatu tai neveikia.
Aš Claude Code paleidžiu per PowerShell ir dirbu ten. Vadinasi, reikia pereiti į kitą darbo aplinką, o ne tiesiog toliau rašyti savo įprastame Claude lange.
2. Reikia susirinkti atskirų AI tiekėjų API raktus.
Registruojiesi jų platformose, pasiimi API raktą ir kiekvieną tiekėją prijungi prie FreeLLMAPI.
Aš kol kas prijungiau Groq ir NVIDIA. Kai kurie kiti tiekėjai gali prašyti papildomo patvirtinimo ar mokėjimo kortelės.
3. Jei pradėjai darbą paprastame Claude chate, jo istorija stebuklingai nepersikels į kitą modelį.
Bet jei nuo pradžių dirbi per Claude Code + FreeLLMAPI, yra „Context Handoff“ funkcija, skirta tam, kad keičiantis modeliui kitas suprastų, jog perima jau vykstantį darbą.

Šitą dar reikia normaliai ištestuoti praktiškai, nes teorija yra viena, o kai ant stalo guli realus projektas su krūva failų ir konteksto, prasideda linksmybės.
4. Duomenys vis tiek keliauja tam AI tiekėjui, kurio modelis tuo metu naudojamas.
Todėl su klientų, asmenine ar kita jautria informacija reikia žiūrėti konkretaus tiekėjo privatumo ir duomenų naudojimo sąlygas.
5. Ir svarbiausia: nemokami modeliai nėra automatiškai tokio pat lygio kaip stipriausi Claude ar ChatGPT modeliai.

7,4 mlrd. nemokamų tokenų skamba labai seksualiai, kol neprisimeni, kad svarbu ne tik KIEK tokenų turi, bet ir ką modelis su jais sugeba padaryti.

Ar verta naudoti?
Kol kas negaliu pasakyti, reikia bandyti. Ar bandysiu?
Galbūt jeigu pritrūksiu tokenų dar išbandysiu
Šiaip dirbu su 4 programomis ir visos išpirktos, stengiuosi gauti kokybę, nes pigūs triukai labai muša per laiko sąnaudas.

Šiandien tam praleidau beveik pusę dienos Įsidiegiau, sujungiau Claude Code ir Codex, prisijungiau Groq ir NVIDIA, susitvarkiau routingą ir pagaliau supratau, ką visa ši konstrukcija realiai daro.

BET LABAI GAILA LAIKO

Kai padirbėsiu su jais normaliai ir tada parašysiu, ar tai iš tikrųjų leidžia ilgiau dirbti nepriklausant nuo vieno modelio limitų, ar Chat GPT, Claude ir
7,4 MILIJARDO NEMOKAMŲ TOKENŲ

Matau, kad dabar daug kas dalinasi „stebuklingu būdu“, kaip nepritrūkti Claude ar ChatGPT tokenų.
|
Suprantu kodėl. Didžiausia bėda, kai darbo viduryje baigiasi limitas ir turi laukti, kol jis atsistatys. Kiekvienas modelis turi savo limitus, o kuo daugiau ir sunkiau dirbi, tuo greičiau juos suvalgai.

Tas „stebuklingas būdas“ atrodo paprastai: gauni nuorodą į GitHub, ten viskas paruošta, tereikia pasiimti.
ClaudeChatGPT / GPTAutomatizacija / integracijosDokumentai / duomenų apdorojimasProgramavimas / agentaiSaugumas / privatumas
Bet yra DIDELIS BET.

Tiems, kas su Claude dirba ne tik chato principu, bus lengviau. O kam tokenų ir taip netrūksta, tam viso šito greičiausiai net nereikia.

Bet paaiškinsiu maždaug, kaip tai veikia, kad nešoktumėt ant kiekvieno reelsiuko, kuris žada nemokamus tokenus.
Pirmiausia: tai NĖRA nemokamas Claude ar ChatGPT.
Ši galimybė atsiranda įsidiegus kitą programą aš bandžiau FreeLLMAPI. Ji leidžia vienoje vietoje sujungti kitų AI tiekėjų nemokamus limitus: Groq, NVIDIA, Google ir daugybę kitų.

Kai vienas modelis pasiekia savo limitą ar tampa nepasiekiamas, sistema gali persijungti į kitą.

Kūrėjas skaičiuoja, kad sudėjus palaikomų tiekėjų nemokamus planus teoriškai susidaro apie 7,4 mlrd. tokenų per mėnesį.

Įsivaizduokit, kad Claude Code yra mašina, o AI modelis – variklis.
Per FreeLLMAPI gali pakeisti variklį: vienu metu darbą atliks vienas modelis, pasibaigus jo limitui sistema gali paimti kitą.

Mašina lieka ta pati, bet varikliai nėra vienodo pajėgumo.
Paprastoms užduotims nemokamo modelio gali visiškai užtekti. Sudėtingame darbe jau gali labai aiškiai pasijausti skirtumas.

O dabar tie „BET“, apie kuriuos reelsuose dažniausiai niekas nepasakoja.
1. Su įprastu Claude ar ChatGPT chatu tai neveikia.
Aš Claude Code paleidžiu per PowerShell ir dirbu ten. Vadinasi, reikia pereiti į kitą darbo aplinką, o ne tiesiog toliau rašyti savo įprastame Claude lange.
2. Reikia susirinkti atskirų AI tiekėjų API raktus.
Registruojiesi jų platformose, pasiimi API raktą ir kiekvieną tiekėją prijungi prie FreeLLMAPI.
Aš kol kas prijungiau Groq ir NVIDIA. Kai kurie kiti tiekėjai gali prašyti papildomo patvirtinimo ar mokėjimo kortelės.
3. Jei pradėjai darbą paprastame Claude chate, jo istorija stebuklingai nepersikels į kitą modelį.
Bet jei nuo pradžių dirbi per Claude Code + FreeLLMAPI, yra „Context Handoff“ funkcija, skirta tam, kad keičiantis modeliui kitas suprastų, jog perima jau vykstantį darbą.

Šitą dar reikia normaliai ištestuoti praktiškai, nes teorija yra viena, o kai ant stalo guli realus projektas su krūva failų ir konteksto, prasideda linksmybės.
4. Duomenys vis tiek keliauja tam AI tiekėjui, kurio modelis tuo metu naudojamas.
Todėl su klientų, asmenine ar kita jautria informacija reikia žiūrėti konkretaus tiekėjo privatumo ir duomenų naudojimo sąlygas.
5. Ir svarbiausia: nemokami modeliai nėra automatiškai tokio pat lygio kaip stipriausi Claude ar ChatGPT modeliai.

7,4 mlrd. nemokamų tokenų skamba labai seksualiai, kol neprisimeni, kad svarbu ne tik KIEK tokenų turi, bet ir ką modelis su jais sugeba padaryti.

Ar verta naudoti?
Kol kas negaliu pasakyti, reikia bandyti. Ar bandysiu?
Galbūt jeigu pritrūksiu tokenų dar išbandysiu
Šiaip dirbu su 4 programomis ir visos išpirktos, stengiuosi gauti kokybę, nes pigūs triukai labai muša per laiko sąnaudas.

Šiandien tam praleidau beveik pusę dienos Įsidiegiau, sujungiau Claude Code ir Codex, prisijungiau Groq ir NVIDIA, susitvarkiau routingą ir pagaliau supratau, ką visa ši konstrukcija realiai daro.

BET LABAI GAILA LAIKO

Kai padirbėsiu su jais normaliai ir tada parašysiu, ar tai iš tikrųjų leidžia ilgiau dirbti nepriklausant nuo vieno modelio limitų, ar tiesiog radau dar vieną labai technologišką būdą prisidaryti sau darbo.

O kas nori išbandyti nemokamą būdą, prašau
FreeLLMAPI:
https://github.com/tashfeenahmed/freellmapi/releases/tag/v0.12.0 tiesiog radau dar vieną labai technologišką būdą prisidaryti sau darbo.

O kas nori išbandyti nemokamą būdą, prašau
FreeLLMAPI:
https://github.com/tashfeenahmed/freellmapi/releases/tag/v0.12.0

Release v0.12.0 · tashfeenahmed/freellmapi

FreeLLMAPI v0.12.0 lets ChatGPT and other MCP clients ask the router for answers, adds provider key management to the CLI and first-run setup from a config file, and brings a batch of routing, secu...

GitHubPerskaityta

Release v0.12.0 · tashfeenahmed/freellmapi

FreeLLMAPI v0.12.0 lets ChatGPT and other MCP clients ask the router for answers, adds provider key management to the CLI and first-run setup from a config file, and brings a batch of routing, secu...

GitHubPerskaityta

m vidProgramavimas / agentai
https://github.com/Azure/artifact-signing-action/issues/128#issuecomment-5756066708 liudnai bet teisingai sako apie šita

SmartScreen warnings triggered after silent migration from EOC CA 02 to AOC CA 03 (and then to EOC CA 03) · Issue #128 · Azure/artifact-signing-action

TL;DR: Silent CA migration (EOC CA 02 → AOC CA 03) around March 21-23 broke SmartScreen for all affected Trusted Signing customers. Files signed after the cutover trigger "Windows protected your PC...

GitHubPerskaityta

  • 👍1
DanielAutomatizacija / integracijosProgramavimas / agentai
Toks klausimas. Gavau perspejima ir laikinai buvo isjungtas gmail. Gre
Google Gmail taisyklės leidžia automatizavimą, bet draudžia piktnaudžiavimą, spamą ir klaidinantį Gmail sąsajos automatizavimą. Gmail Program Policies tiesiogiai nurodo, kad negalima automatizuoti Gmail taip, kad tai klaidintų vartotojus, taip pat negalima siųsti nepageidaujamų ar anti-spam teisę pažeidžiančių laiškų.

Iš techninės pusės galima stipriai sumažinti tokių blokavimų riziką. Svarbiausia, kad agentas veiktų kaip normali autorizuota aplikacija, o ne kaip žmogų imituojantis botas.
Programavimas / agentai
Dar keleta rekomendaciju;

Naudoti OAuth, o ne vartotojo slaptažodį.

Agentui suteikiamas konkretus OAuth scope. Jei reikia tik rašyti ir siųsti laiškus, nereikėtų duoti platesnių teisių nei būtina. Google pati rekomenduoja naudoti kuo siauresnius scopes.

Įvesti rate limiting.

Agentas neturėtų per kelias sekundes išsiųsti, pvz., 50–100 laiškų.
  • ❤1
  • 👍1
Darius@Kiaulakis.lt #AiOpsCatalystProgramavimas / agentai
Codex žadėti priedai už planų pokyčius..
Žinutės vaizdas

m vidProgramavimas / agentai
tai jau yra pilna irgi, pvz https://github.com/milind-soni/OpenMausBot ar https://github.com/elie222/rakazo

GitHub - milind-soni/OpenMausBot: Open Source Alternative to Grok Bot with a virtual machine that bots can use

Open Source Alternative to Grok Bot with a virtual machine that bots can use - milind-soni/OpenMausBot

GitHubPerskaityta

GitHub - elie222/rakazo: Open-source Grok Bot alternative. Choose your own model and sandbox.

Open-source Grok Bot alternative. Choose your own model and sandbox. - elie222/rakazo

GitHubPerskaityta

Darius@Kiaulakis.lt #AiOpsCatalystProgramavimas / agentai
Codex nusimato daugiau reset'ų ateinančią savaitę :)
Žinutės vaizdas
ChionsasVaizdai / vaizdo kūrimasProgramavimas / agentai
Nu, vaizdas lyg kažkas kitas jo darže kažką neplanuotai pridirbo. Bet nežinau detaliai, čia tik užmetus akį kažkaip keistai pasirodė tas pasimetimas.. aš pats po vieną sesiją leidžiu dažniausiai; nėra tiek skubos, kad paraleliai reikėtų, o jei ką – jis pats sub-agentus pasikuria.
Darius minėjo kažkada, kad jo agentai vienas kitam ant kulnų lipa 🙂
Programavimas / agentai
Atsakymas į ištrintą žinutę
Dėkui, padaviau :)

The three-account setup is exactly the shape we can support without logging out: one isolated Codex profile per account, each with its own usage measurement and capacity state, while existing sessions stay attached to their original profile. I’m verifying the registered account/profile map and current usage surfaces now; I won’t type credentials, click purchases, or switch an active session underneath a running task.
ClaudeProgramavimas / agentai
Kosmosas dabar viena Claude užduotis pasileido 13 sub sesijų.. o kita 7; Sakau kas čia yra, kad 5h limitai per 2h išsinaudoja ir vėl laukt.. :D Gerai, kad nors deklaruoja, kad tęsia darbus, nuo ten kur kur pabaigė tie sub-agentai (sub-sesijos jei tiksliau), ne iš naujo pradeda tas pačias užduotis. :)

Juokingiausia, kad jau nieko nebesuprantu ką daro; rodos temos ties kuriomis dirba, iš tai ką spausdina ekrane kaip ir logiška, bet kas po kapotu vysksta mano galva nebeišneša.. :) O tokių sesijų/užduočių per codex ir claude 6+ :)

J EProgramavimas / agentai
bent pas mane codex kazkoks bugas, vakar vakare codino iseikvojo limitus 0 proc valandiniu, bet toliau be sustojimo dirbo iki negaliu. Siandiena toliau tesiasis sis stebuklas.
  • 🔥1

Darius@Kiaulakis.lt #AiOpsCatalystClaudeProgramavimas / agentai
Padaviau saviškiams, gal pravers ir taviškiams :)

https://github.com/smixs/code-quality

Deterministic code quality gate for AI coding agents (Claude Code, Codex, pi): git hooks that block test tampering, hold the CRAP bar on changed functions, check diff coverage, secrets and dependencies. 12 languages, one config file. Optional Jev classifier for test hunks.

GitHub - smixs/code-quality: Deterministic code quality gate for AI coding agents (Claude Code, Codex, pi): git hooks that block test tampering, hold the CRAP bar on changed functions, check diff coverage, secrets and dependencies. 12 languages, one config file. Optional Jev classifier for test hunk

Deterministic code quality gate for AI coding agents (Claude Code, Codex, pi): git hooks that block test tampering, hold the CRAP bar on changed functions, check diff coverage, secrets and dependen...

GitHubPerskaityta

Programavimas / agentai
Kas naudojat humanizer tekstams be AI įprastų liekanų, keisto formatavimo? https://github.com/blader/humanizer

GitHub - blader/humanizer: Agent skill that removes signs of AI-generated writing from text

Agent skill that removes signs of AI-generated writing from text - blader/humanizer

GitHubPerskaityta

ClaudeChatGPT / GPTAutomatizacija / integracijosProgramavimas / agentai
Build your own harness.
This is a seriously good paper from NVIDIA on self-improving agent harnesses.

The paper is called SoL-Pi, out of NVIDIA, NTU and MIT.

Every coding agent runs inside a harness. That's the layer that reads files, runs commands, manages memory and talks to the model, Humans tune it by hand, reading long execution logs and turning what they notice into code changes.

They handed the job to an AI instead.

A research AI watched a coding agent work, proposed changes to the harness, tested them, and kept only what saved tokens without hurting results. It ran about 150 research directions across roughly 500 environments, more than 3,000 runs and over 60,000 agent-environment interactions.

Four fixes survived.

- The agent edits a file and runs the test in one call instead of two.
- It compresses its memory when a subtask finishes, and only if that's cheaper than keeping everything.
- It sends big tool outputs in full twice, then swaps them for a 1KB excerpt with a handle to pull the rest on demand.
- A cheap model summarizes build and test logs, and a verifier rejects the summary if it drops evidence.

None of that touches the model. It's all in the software around it.

On EdgeBench, a 51-task benchmark, token traffic dropped 44.7 to 49% and API cost fell by about a third against Pi, the harness it was built on. Against the native harnesses it came in 50% cheaper than Codex on GPT-5.6 Sol and 54.3% cheaper than Claude Code on Opus 5. Scores held at roughly 94% of the baseline.

They built all of it on GPT-5.6 Sol, then dropped it onto Opus 5 with zero changes. It still used 44.7% fewer tokens.

The cost conversation so far has been about cheaper models. This paper says a big chunk of the waste sits in the software around the model, and an AI finds it faster than we do.

Their next move is running the search again with the cheaper harness, so a cheaper agent funds the search for an even cheaper one.

https://arxiv.org/abs/2609.20519

SoL-Pi: Recursively Scaling Auto-Research Loops for Efficient Agent Harness

As coding agents move from supervised code completion to unattended, around-the-clock exploration, their work expands from isolated predictions into long trajectories of reasoning, tool use, and feedback. Token efficiency therefore becomes important for scaling recursive self-improvement. We take an RSI-inspired approach at the harness layer, scaling auto-research loops across increasingly numerous and diverse environments for harness rollouts. At this scale, the process yields reusable improvements that transfer beyond their development setting, moving automated harness discovery toward production-level outcomes. Four mechanisms survive selection and form SoL-Pi, spanning action execution, context compaction, observation handling, and delegated reading. On the 51-task EdgeBench evaluation, SoL-Pi achieves performance comparable to Pi across GPT-5.6 Sol and Opus 5 while reducing recorded token traffic by 44.7-49.0% and API cost by about one third. In other words, estimated hourly savin

arXiv.orgPerskaityta

  • 👍1
m vidProgramavimas / agentai
O ką tai duoda, kad suprast? Ką mums pasigerint dėl grupės?
duoda javascript sukti pas juos
Žinutės vaizdas
Darius@Kiaulakis.lt #AiOpsCatalystProgramavimas / agentai
Prašau be patyčių.. Nekeiskim žmogaus minčių eigos :) LLM tegu susigaudys, ko patys nesuprasim. Vienok čia gera treniruotė, tam kas ateina, nes AGI mes galim irgi nebesuspėt suvokt.. ir tai nėra blogai.

Noriu, kaip įkūrėjas, palaikyti čia principą ir kultūrą: pagal "Ohana", kaip buvo per multiką "Stitch" labai fainiai perteiktas konceptas apie buvimą kitokiu sociume.

Tam yra https://grupe.aimastermidn.lt/llm/ bet kuris agentas išvers ir dar daugiau, padės pasiimti kas buvo tarp eilučių :)
  • ❤3

Darius@Kiaulakis.lt #AiOpsCatalystProgramavimas / agentai
Ką galiu pasakyt 5.5 opus juntamai pigesnis.. Šiandie belenkiek sesijų sukosi nors oer 3 val pasiekė keletą kart 5h limitą, tačiau savaitinis išnaudojimas lyg mažiau buvo imlus nei opus 5tukas.

Berods 20 sesijų buvo vienu metu aktyvių.. Su viduj sub-agentais.. 🙂
  • 👏1
Mindaugas StClaudeProgramavimas / agentai
Kokią atminties sistemą esate pakūrę, kuri sklandžiai naudojama Claude + Codex + <kažkas dar, mano atveju OpenCode>? Bandžiau pasileisti mempalace kad būtų VPS; fail. Dabar local bandau susistatyti, su reguliariu backup'u į VPS, nu niekaip. Rankomis config failų rašyti tokiame vibe-coding amžiuje nesinori, o nei Astra nei Opus nepagelbėja. Blogai su lietuvių kalba, kelia skiautėmis cielas sesijas, recall tragiškas. Suprantu kad tarpinė kalta, bet... gal esat matę kokių pusiau-chajnikams howto kaip teisingai tai pasidaryti kad ... tiesiog veiktų? Nes dabar galvoju gal pilnas uninstall - reinstall padėtų, bet kažkaip "Y2K calling" skamba... (jeigu buvo dalintąsi, 👉 į keywordus, keywordą mempalace jau apžiūrėjau)

Darius@Kiaulakis.lt #AiOpsCatalystAutomatizacija / integracijosProgramavimas / agentaiSaugumas / privatumas
Norint, kad agentas ar botas parašytų, pagal GDPR reikia sutikimo žmogaus. Tai čia kalbėjom, kaip be sutikimo mano vardu galėčiau Telegrame parašyt asmeninę žinutę..

Mano atveju nelabai spam, nes pvz žmogus pasiprašė į grupę, bet nepaspaudė sutinku, todėl į grupę neįleis automatiškai, o pranešimų bot'as, pagal Telegram ribojimą, negali išsiųsti.

Tad reikia mechanizmo, kad mano vardu išsiųstų asmeninę žinutę (tai pasidarysiu, nes dabar copy/paste turiu siųsti tokias..).

Kuo mažiau baladoti klaviatūrą reik.. :D
Žinutės vaizdas
ClaudeProgramavimas / agentai
GLM irgi nesnaudžia :) Daro, kad kopmiuterį pilnai valdytų GLM modeliai.

GLM buvau priverstas leisti per ne itin patogų OpenCode, o čia panašu į Codex, Claude aplinką.. :)

https://zcode.z.ai/en

ZCode | Official Harness for GLM-5.3

ZCode combines GLM-5.3 and leading AI coding agents with your existing tools, so you can plan, code, review, and deploy without friction.

ZCodePerskaityta

  • 👍1

Darius@Kiaulakis.lt #AiOpsCatalystProgramavimas / agentai
Kurį laiką kai baigiasi kreditai kito tiekėjo agentui duodu užduotį - perimti pradėtą darbą. Ir mano nuostabai visai gerai susitvarko.

Pvz. Perduodu opencode GLM5.3 nuorodą į Codex sustojusią sesiją, kad pratęstų. Ir atpažįsta kontekstą kas buvo.. Afigienai.
  • 👍1

Rodoma paskutinė surinkta leidžiama būsena; pašalinimų suderinimas nebaigtas. Visas pokalbis — Telegram grupėje.