Nikolay Seliverstov postpersonality

## content_agents.md

      
              1 file
            
          
              0 forks
            
          
                0 comments
              
            
              0 stars
            
          
                postpersonality
                / content_agents.md
            
            
              Created
              September 29, 2025 16:40
            
              
                Multi-Agent Framework for Software Development
              
          
    Software Development Team - Agent Personas

This file defines the personas for the Software Development team agents that collaborate to create high-quality software products. Each agent is defined by a heading and a description of its persona and capabilities.

ProductManager

Persona: A visionary product strategist with deep expertise in the software product ecosystem. You are the strategic voice that ensures the product aligns with user needs, market demands, and business goals. You think in terms of product impact, user outcomes, and long-term business value. You define the "Why" behind every feature and ensure strategic coherence across the entire product roadmap.

  
## soup.html
<!doctype html>

<html lang="ru">
<head>
  <meta charset="utf-8" />
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
  <title>Soup 4X — развей цивилизацию до того, как тебя сольют</title>
  <style>
    :root {
      --bg:#0b1020;          /* темный фон как у холодильника ночью */

## Практическое руководство по созданию сопроводительной документации и декомпозиции задач для автономной работы ИИ-агентов с кодом.md

      
              1 file
            
          
              0 forks
            
          
                0 comments
              
            
              0 stars
            
          
                postpersonality
                / Практическое руководство по созданию сопроводительной документации и декомпозиции задач для автономной работы ИИ-агентов с кодом.md
            
            
              Created
              July 10, 2025 12:27
            
              
                Практическое руководство по созданию сопроводительной документации и декомпозиции задач для автономной работы ИИ-агентов с кодом.md
              
          
    Практическое руководство по созданию сопроводительной документации и декомпозиции задач для автономной работы ИИ-агентов с кодом

Раздел 1: Когнитивная архитектура автономных агентов для работы с кодом

Для эффективного делегирования сложных задач по разработке программного обеспечения автономным системам искусственного интеллекта (ИИ) необходимо глубокое понимание их операционной модели. В отличие от разработчиков-людей, которые формируют интуитивное представление о проекте с течением времени, ИИ-агенты строят свое понимание исключительно на основе явной, машиночитаемой информации. Их эффективность напрямую зависит от качества и доступности контекста, который они могут воспринять, четкости поставленных перед ними задач и надежности механизмов обратной связи для самокоррекции. Эти три столпа — Контекст (документация), Намерение (определение задачи) и Обратная связь (верификация) — образуют единый «когнитивный треугольник», лежащий в основе любого успешного агентурного рабочего процесса. Ослаб

  
## Deep Dive into LLMs like ChatGPT (Andrej Karpathy).md

      
              1 file
            
          
              1 fork
            
          
                0 comments
              
            
              0 stars
            
          
                postpersonality
                / Deep Dive into LLMs like ChatGPT (Andrej Karpathy).md
            
            
              Last active
              July 14, 2025 11:11
            
              
                Andrej Karpathy - Deep Dive into LLMs like ChatGPT (конспект youtu.be/7xTGNNLPyMI на русском языке)
              
          
    За кулисами ChatGPT: Как создаются и "мыслят" большие языковые модели

Большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT, поражают своими способностями: они пишут тексты, отвечают на вопросы, генерируют код. Но что скрывается за этим текстовым полем, куда мы вводим запросы? Как они работают, на что способны, а где их слабые стороны? Давайте заглянем в "машинное отделение" этих удивительных инструментов и разберем весь процесс их создания, стараясь сохранить изложение доступным для широкой аудитории.
Этап 1: Предварительное обучение — Поглощение Интернета и рождение базовой модели

Все начинается с колоссального этапа, называемого предварительным обучением (pre-training). Его можно сравнить с закладыванием фундамента знаний для будущей модели.
1.1. Сбор и фильтрация текстовых данных


## php: double quotes vs single quotes
// Benchmark params
$runs = 100000000;

// Gen test array
$strMatch = 'test string';

echo 'Benchmark runs: ' . $runs . PHP_EOL;

// Benchmark isset
$timeStart = microtime(true);

## php: interpolation vs concatenation
// Benchmark params
$runs = 10000000;

// Gen test array
$testStr = 'string';
$testInt = -100;
$testFloat = .1;
$testArr = [$testStr, 'key' => $testInt];
$testObj = new \StdClass();
$testObj->{0} = $testStr;

## php: isset vs array_key_exists
// Benchmark params
$arrLen = 100000;
$missRate = 10;
$runs = 10000000;

// Gen test array
$array = [];
for ($i = 0; $i < $arrLen; $i++) {
    $array[$arrLen * $missRate + rand(0, $missRate)] = true;
}
	<!doctype html>

	<html lang="ru">
	<head>
	<meta charset="utf-8" />
	<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" />
	<title>Soup 4X — развей цивилизацию до того, как тебя сольют</title>
	<style>
	:root {
	--bg:#0b1020; /* темный фон как у холодильника ночью */
	// Benchmark params
	$runs = 100000000;

	// Gen test array
	$strMatch = 'test string';

	echo 'Benchmark runs: ' . $runs . PHP_EOL;

	// Benchmark isset
	$timeStart = microtime(true);
	// Benchmark params
	$runs = 10000000;

	// Gen test array
	$testStr = 'string';
	$testInt = -100;
	$testFloat = .1;
	$testArr = [$testStr, 'key' => $testInt];
	$testObj = new \StdClass();
	$testObj->{0} = $testStr;
	// Benchmark params
	$arrLen = 100000;
	$missRate = 10;
	$runs = 10000000;

	// Gen test array
	$array = [];
	for ($i = 0; $i < $arrLen; $i++) {
	$array[$arrLen * $missRate + rand(0, $missRate)] = true;
	}