Материалы Research Insights #43: Agent Skills и Open Knowledge Format (OKF): скиллы, знания и доверие (Рубрика #AI4SDLC) Готовы материалы Research Insights Made Simple #43 от 22 октября 2026 года. Вместе с Максимом Смирновым, автором Telegram-канала «Архитектура ИТ-решений» https://t.me/it_arch, продолжили разговор о Loop Engineering. Написать SKILL.md легко. Гораздо интереснее понять, когда агент его выберет, поможет ли инструкция и на какие знания он будет опираться. Обсудили: 🔸Почему каталог навыков ещё не решает задачу Широкое описание может приводить к выбору навыка не к месту. А полезная конкретная процедура часто завязана на правила и контекст команды — перенести её без изменений не получится. 🔸Как проверить пользу навыка Собрать задачи, где за агентом пришлось править вручную, и сравнить старый навык, обновлённый и работу без него. Смотреть на качество, траектории, время и расход токенов; после смены модели повторять проверку. 🔸Какие знания нужны нескольким агентам Технологический радар, принятые архитектурные решения, устройство системы. Разобрали идеи LLM Wiki и OKF: связанное представление предметной области, которым можно пользоваться в разных задачах. 🔸Где остаётся работа с документами Небольшая база знаний и поиск по документам всей организации предъявляют разные требования к обновлению, релевантности и доступам. Универсальной замены RAG мы не выбираем. 🔸Почему ссылка на источник — только начало доверия Важно понимать, как появился производный материал и что в нём проверяли. Обсуждаем происхождение данных и подтверждения вычислений из спецификации OKF; готовый механизм проверки в выпуске не демонстрируем. Отдельный сюжет — обслуживание всего этого хозяйства. Стареют и инструкции, и знания: даже регулярный обход базы агентом требует критериев качества и обратной связи. Материалы выпуска: 📌 Страница выпуска с таймкодами и слайды выпуска 🎬 Видео: YouTube и VK Видео 🎧 Аудио: Podster и Apple Podcasts 📖 Текстовый конспект 📖 Спецификации: Agent Skills и OKF Какие навыки у вас уже пережили смену модели и остались полезными? Интересны и удачные примеры, и те, которые пришлось выбросить. #ResearchInsights #AI4SDLC #Agents #Skills #KnowledgeManagement #Evals

Разные инструменты постепенно отказываются от нативного рендеринга mermaid в пользу pele. Вот и Excalidraw об этом сообщил. (Вряд ли он притормаживал в последнее время из-за этого, ну да ладно) Мне кажется, что это существенно повышает шансы mermaid (не продукта, а формата, т.е. псевдокода) в борьбе за доминирование в Diagram-as-Code.   Страница упомянутого рендера https://pele.run/ Репозиторий в гитхабе Obsidian: https://github.com/obsidianmd/pele   Твиттер: https://x.com/kepano Скучать по mermaid.js.org я вряд ли буду

Не только мы уделяем много внимания подходу Diagram-as-Code. В ходе большого обновления этим летом Visual Paradigm, вместе с версией 18.1 своего основного продукта, представил отдельный сервис VPasCode (читается, вероятно, VP-as-Code, живет здесь: vpascode.com) Это SaaS, включающий бесплатный план и более дорогие подписки, русский язык, мультидвижок: PlantUML, Mermaid, Graphviz, D2; стандартный интерфейс – слева код, а справа картинка. В общем, заходите сюда и все сами пробуете