Žinutės

Atsargiai su norais, man reikia min 20 mėnesinių planų per ateinantį 1.5 mėn.. tai šie reset'ai lyg Dievo dovana.. Turiu x3 planus ir didelę svajonę- iki 2026-12-01 pilnai automatizuoti pirmą eprekybos verslą. (žmogus tik skambintų, kur būtina) :)

manau reiks ~15-20 savaitinių planų per ateinantį 1.5 mėn, kad pilnai startuot (autonominis automatizuotas verslas, dėl chat bot bus sekantis etapas, kai pabaigs su backend).

Ai, tokių tai mažai įdomių turiu. Jei šaldytuvas atidarytas per ilgai, cypia pats. Skalbyklė irgi atskirai valdosi, HA iš esmės pas mane tik šviesas valdo ir kompus wake-on-lan gali įjungti.
Per vpn'ą prie namų tinklo prisijungus nepasiųsi magic packet'o WOL, tai HA man tą daro sėkmingai.
Šviesos dar ne visos valdomos, tai tos automatizacijos pas mane irgi dar tik planuose dažnu atveju 🤭
Pats spalvotą apšvietimą įjungiu kai reikia ir muziką užleidžiu..
HA turi log'us kada koks device'as įjungtas buvo, tai padeda prigauti sūnėną, jei namų darbus darydamas svetainėj televizorių įsijungia tyliai 😁

Namų smart prietaisai atskiram VLAN'e gyvent turi, webhookai izoliuoti konteineriuose. Prieš testuojant reikia tinkamą architektūrą pasidaryt – bet kuris iš protingiausių modelių gali normaliai patart, bet tikslius sprendimus priimi pagal turimą hardware/software combo ir sudėtingumo-nepatogumo-paranojos ir noob-yolo-easylife santykį 😁

Sako jaunas kol yra pirmų kartų - pirmas kartas į AI konferenciją apmokėjimą daro mano agentas :) Nepagalvojau, kad dar ir nupirktų bilietą, kad man nereiktų laukų pildyt, bet čia jau kitam kartui pasidarysiu paprastutę automatizaciją.. :)

How cool is that? O dar ir saugu!
Kaip išsiimti asmeninį raktą ir su agentų pagalba ne tik matyti sąskaitos likučius, o ir suformuoti mokėjimus, kad po to galima programėlėje patvirtinti (automatiškai pinigai neišeina, be 2FA patvirtinimo):
https://www.paysera.lt/v2/lt-LT/asmeninis-prieigos-raktas

P.S. rytoj paskutinė diena gera kaina įsigyti bilietą į AI konferenciją kuri vyks gruodžio mėnesį... https://www.hiai.lt/

#AiOpsCatalyst #BremenLLM [el. paštas paslėptas]

Linkiu klestėt su AI :)

Skaitau kaip AI viską nulaužinėja, ir sukirbėjo klausimai: o kaip mano namų tinklas? Kaip visi tipo-smart prietaisai, kompai, telefonai, Raspberry pi ir panašūs? Kaip VPS ir jame besisukančios automatizacijos? Kaip į išorę iškišti webhookai ir visokie url-based pagreitinimai?
Nepatogūs klausimai, ar žinote įrankių / įrankių rinkinių kuriais galima savo namus ir technologinį perimetrą padoriai prasitestuoti? Ir kuris modeliukas gerai ir efektyviai įrankius valdo?

Turiu keistą įprotį centralizuoti Contacts, ir palaikyti juose up-to-date informaciją. Po ilgamečių bandymų, Google Contacts laimėjo. O dabar, nepratęsiau HubSpot ir LinkedHub prenumeratų, ir subeldžiau (nuuu, Opus 5.5 subeldė ir eilė kitų gudruolių patikrino ir papildė) Skill: /li2contact – coding agento skill, kuris LinkedIn profilį įrašo tiesiai į Google Contacts.
Duodi profilio nuorodą → per ~30 s GContacts atsiranda įrašas. Vardas, pavardė, pareigos ir įmonė iš naujausio Experience įrašo, el. paštas, telefonas ir gimtadienis iš „Contact info“, nuotrauka ir pastabos. Esamo kontakto (jei toks yra) nedubliuoja, jį papildo. Pastebi, jei moteriai pasikeitė pavardė (-ytė → -ienė), ir paklausia, ar tai tas pats žmogus (jei yra bent keli fuzzy matching parametrai).
Techniškai:– Jokio LinkedIn API ar scraping serverio: Playwright jungiasi per CDP prie tavo jau prisijungusios naršyklės ir skaito vieną profilį, kurį pats nurodei.– Python importeris tik su standartine biblioteka, Google People API, visada pirma dry-run, rašo tik su --apply.– Po rašymo kontaktą perskaito iš Google atgal ir tikrina, ar visi laukai tikrai išsaugoti. Agentas negali pasakyti „išsaugota“, kol nėra verified.ok.– Veikia su bet kuriuo agentu (Claude Code, Codex, OpenCode, Gemini), nes visa logika yra skriptuose, o skill tik paleidžia komandas.– Kaina $0/mėn.
PM jei nori aprašo.

čia workflow, pradinis inputas be jokių kirčių

#35 DIA SUSITIKIMAS: RINKODARA IR DI
Kviečiame registruotis.
Pranešėjai: T. Nemura („Choco Agency“), G. Gintautas, G. Meškūnas.
PROGRAMA IR METODIKOS:
* 7 auditorijos klausimai: pirkimo situacijos, sprendžiamų problemų, emocinės būsenos, siekiamo statuso fiksacija.
* 6 vertės lygiai: savybės, nauda, problemų sprendimas, bendras priešas, geresnio gyvenimo vizija, tapatybė.
* „Custom GPT“ integracija: 1 ir 2 metodikų perkėlimas į DI automatizuotai vertės analizei ir žinučių generavimui.
PRAKTINIAI ATVEJAI:
• G. Gintautas: šokių studijos registracijų ir komunikacijos valdymas su ribotu biudžetu.
• G. Meškūnas: telefonu filmuoto turinio (UGC) atsako rodiklių fiksacija lyginant su brangia reklama.
RINKOS DUOMENYS:
• Fiksuojamas DI įrankių („explainer video“) pasiūlos augimas.
• Išsiskyrimo veiksniai: aiški strategija, autentiškumas, kūrėjo veido rodymas, tiesioginis bendravimas.
Registracija: https://Dia.aiMastersApps.com

Jau startavo Zoom susitikimas. Asmeniškai laukiu šių penktadieninių AI automatizacijų entuziastų susitikimą. Šiandie 26 prisijungę.. 🙂

na kiekvienam savas workflow, dažniau ne pats opencode nepatogus, o terminalas ji pasiekti, kas taip, zed gerai integruoja, ten irgi daug laisves, arba rašai opencode serve ir per naršykle naudoji

reiktų pagalvot kokį priedą susikurt/įsidiegt 3 klausimų, nes galop prieis prie CTA, ne kur dėsis, kad būtų galima būtų lengva ranka, o gal net automatiškai, block. :)

Jis naudoja video suvokimui Google AI studio. Šis tas naujo :)

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/video-understanding

Primink prašau, ką turi omeny? Aš daugiau nuo pusės negalėjau dalyvaut, įrašo dar nepažiūrėjau, ką diskutavot. Geras buvo pristatymas, būtinai reiks įrašą peržiūrėt, kad pabaigt. Prisidariau screensot'ų llm'ams kad struktūrą marketingo automatizacijos pas mane peržiūrėtų :)

#35 DI Automatizacijos susitikimas | 2026-10-02 - ar buvo jau pasidalinti tie gptukai marketinginiai?

Aj dar būtų faina išgirst kadangi aplink vyksta AI, automatizacijų, startup'ų, seo, marketingo, technologinių renginių, kaip reiktų juos publikuoti, kad būtų patogu ir nebūtų vertinama kaip spam? Tiek grupėje/kanale, tiek tinklalapyje? Pvz. kitą savaitę bus SEO mastermind, dalyvausiu..

Primenu, kad esami grupės nariai, kaip ir nauji privalo pateikti sutikimą (duotas laikas iki 2026 m. spalio 21 d.), be sutikimo visi nariai bus pašalinti iš šios grupės ir galės tik tinklalapyje arba savo LLM'us pasijungę stebėti, bet ne rašyti.

Prisijungti, išėjus, galės kiek tik nori kartų, ir pašalinus visas savo žinutes automatiškai pašalinamas iš grupės, su galimybe bet kada sugrįžti. Jei bus spamerių, galvosim kaip "tavarkytis". :)

Jei kažką reikia patobulinti procesuose ar dokumentacijoje, laukiu komentarų ir rekomendacijų :)

... ramentas asiliukui: surinkit visų namiškių Google paskyras, visokias doxlas pusiau-korporatyvines ar visuomenines Google paskyras; pasigaminkit API keys; ir visus juos sumaitinkit freellmapi. Google duoda tokenų, ne pyragai, bet sujungus 7-8 paskyras visai galima užbaigti kažką naudingo. Beje, ir Gemini PRO ten yra; ir Anthropico modelių. Per antigravity dariau rotatorių, užkniso; panašu kad freellmapi geriau susitvarko su Gemini tokenų maksimizavimu :)

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

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.

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.

grok bot gerai nes komandinis naudojimas gerai integruotas, muse bot duoda meta platforma nemokamai/automatiškai naudoti, įdomų ką dot duos

tai fiziškai iš lokalaus kompo kreipiasi? ar per kokį api?

25$ :) APi ir nebesuku galvos. Jei pasitarnaus valio, jei ne, fallback komandą sukūrė jev-stop ir inteksuoja kiekvieną jo integraciją. Kad po to jei reiktų pašalint nebūtų nuotykių.

tik sunkiausia su tokiais klasikiniais modeliais gera tiksluma pagaut, naudot jev vietoj savo bert visas pliusas nes nors visas data workflow kažkieno kito laboratorijos sukurtas

Dedikuoju Mūsų garbiam Nedui, nes jis nėrė į kognityvinio tyrinėjimo vandenyną (System 2).

Naratyvas --
Apgauti Žmogų juokingai paprasta: užtenka vikriai infekuoti į jo percepcinį devaisą autentiškumo iliuziją. Sąmonė, apakinta savo pačios kognityvinės arogancijos, automatiškai užpildys spragas, racionalizuos konfliktus ir pakels melą iki aksiomos rango. Nes didžiausias žmogaus pažeidžiamumas yra ne jo žinių trūkumas, bet jo sacralus įsitikinimas, kad jis jau viską suprato.
Abstraktas --
-- Anonimas anonimui ne anominmas
-- jei atrodo kad Tau viskas aišku, žinok kad dar nieko nesupratai.

DIA automatizacijų susitikimo zoom'as : https://us02web.zoom.us/j/87607984176?pwd=[paslaptis paslėpta]&jst=2

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

Paysera padarė API, kad liktų tik 2FA

Juk esam automatizacijos grupė.. Tai turi veikt kiekvienam kas liečia gdpr.

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

Botas pirmas parašyti žmogui negali, tai Telegram taisyklė. Todėl rašėm per tavo paties paskyrą, tik ją valdo programa, o ne tu ranka. Tam naudojam Python biblioteką Telethon.
Paruošimas (daromas vieną kartą):
Svetainėje my.telegram.org, skiltyje „API development tools“, susikuri programą ir gauni api_id bei api_hash.
Serveryje įdiegi biblioteką: pip install telethon.
Pirmas paleidimas: TelegramClient("sesija", api_id, api_hash).start(phone="+370…"). Telegram atsiunčia kodą į tavo programėlę, ir jį suvedi ranka pats. Po to atsiranda failas sesija.session, ir kodo daugiau nebereikia.

Kaip? API tavo vardu telegram ar per naršyklę aka playwright?