Aurora Beaver | Daniil Markevich


Гео и язык канала: не указан, не указан
Категория: не указана


Канал обычного программиста из ОМП, пишу разные интересные штуки для ОС Аврора

Связанные каналы

Гео и язык канала
не указан, не указан
Категория
не указана
Статистика
Фильтр публикаций


Мой эксперимент по запуску mcp сервера на устройстве на Авроре прошёл успешно. Отдельное спасибо https://t.me/aurora_dev за репозиторий gitcode.com/keygenqt_vz/aurora-rs/ и за помощь


Ради эксперимента решил попробовать собрать инференс библиотеку llama.cpp и запустить модельку на 1 миллиард параметров

на F+ R570 1-3 токена в секунду
вполне неплохо для такого железа)


также добавил поддержку подсказок по командам


Написал тестовый скрипт, который собирает всю информацию о flutter плагинах (исходный код, его возможный platform channel и реализации на других платформах и т.д, описание всех классов и методов с аргументами и т.д.). Позже я всю эту информацию перенесу в стратегию выполнения агента и буду фильтровать для получения нужного контекста


Репост из: AI Coder
🧠⚙️ Serena (MCP) — тулкит, с которым LLM ведёт себя как агент, управляющий вашей IDE: понимает код семантически (символы, связи, референсы) и вносит правки в нужные места, а не «по строкам/grep». Под капотом — языковые серверы (LSP), поэтому ощущения как от работы с семантическим деревом проекта и IDE-операциями (find symbol, references, insert-after и т.п.).

Где работает: Claude Code/Desktop, VS Code/Cursor/IntelliJ (через MCP), Codex CLI, OpenWebUI, Jan, Agno и др. — не привязана к одному LLM.

Старт за минуту (Claude Code, в корне проекта):

claude mcp add serena -- \
uvx --from git+https://github.com/oraios/serena \
serena start-mcp-server --context ide-assistant --project "$(pwd)"



Полезно знать:
• Можно запустить как Streamable HTTP и подключить по URL:
uv run serena start-mcp-server --transport streamable-http --port 9121 → http://localhost:9121/mcp.
• Для больших реп — сделайте индексацию:
uvx --from git+https://github.com/oraios/serena serena project index.
• Входит веб-дашборд на localhost для логов и аккуратного завершения процесса.

🔗 Репозиторий: github.com/oraios/serena


Репост из: Refat Talks: Tech & AI
Великий rclone (или иногда агенту нужны просто файлы)

Делаем агента для европейской маркетинговой компании. Они год мучались с RAG - индексировали, чанкали, перебирали эмбединги, то лагает, то галлюцинирует, то не находит нужное.

Предложил радикально другой подход: выкинуть RAG, вместо этого - Claude Agent SDK + обычная файловая система и MCP как интерфейс. Сделал им прототип - результат настолько лучше, что сначала не поверили. Сравнить можно +/- с тем, насколько Claude Code лучше чем обычный AI чат в кодинге. Поиск по гигабайтам PDF, DOCX, PPTX - доли секунды. Залетает новый файл - агент сразу готов его учитывать. Никакого чанкинга, никакой индексации. По сути - это то же самое что Claude Code или Codex CLI делают с кодовой базой, только тут вместо code base у нас knowledge base.
Но есть нюанс, и даже несколько. Вообще, планирую серию постов на эту тему, начну с проблемы синхронизации файлов и ее решения.

Итак, проблема. Основной источник знаний в их случае - Google Drive. Там все: презентации клиентам, стратегии, исследования. Но делать квери туда - слишком долго и мы ограничены только встроенным поиском драйва - не пойдет. Нам нужно чтобы Claude Code (Agent SDK) шустро шуршал по файлам.

Решение - rclone

Rclone - это как rsync для облачных хранилищ. Поддерживает Google Drive, OneDrive, Dropbox и десятки других. Крутая штука: умеет автоматически экспортировать форматы. Google Docs превращается в .docx, Sheets в .xlsx, презентации в .pptx и тд.


rclone sync "gdrive:/" "/local/path" --drive-export-formats docx,xlsx,pptx


Файлы летят на сервер, конвертируются, агент работает с ними как с обычными файлами.

Почему file-first лучше

Storage дешевый и быстрый. Иногда (особенно для использования внутри компании) куда проще загрузить все на диск и работать с файлами напрямую, чем городить удаленный инджестинг с векторными базами и пайплайн индексации.

Современные CLI агенты прекрасно справляются с файловым поиском. "Найди все упоминания проекта X за последние 3 месяца" - делает за секунды через обычные файловые операции. Когда нужно читает файлы по частям или целиком. А еще на лету пишет скрипты для работы с ними если надо (!), собственно эту концепцию сейчас и продвигают Антропик со своими Skills.


В общем, если строите агента для работы с документами:
- Посмотрите на file-first подход. Может быть быстрее и надежнее RAG.
- Используйте rclone для синхронизации облачных хранилищ.
- Дайте агенту доступ к файловой системе и нормальным тулам поиска - часто лучше наивного RAG.

---

Этот проект оказался интереснее чем я ожидал. Куча нюансов, неочевидных решений и инсайтов, которыми буду делиться дальше. Продолжение следует.


но сейчас для своего кодового агента делаю небольшой mcp сервер гитлаба, чтобы можно было ревью делать

вроде даже что-то приходит (списки MR-ов и их содержимое)

как ревьюить конкретные куски кода на соответствие требованиям понятно (просто в контекст передать diff), но вот как отлавливать более крупные решения связанные с архитектурой я пока не знаю


Да, из челленджа я выпал крч 😁
Была задачка создания агента, который раз в n-ое количество времени строит какой-то вывод о ранее собранной информации. Долго думал как добавить в свой проект и не придумал. Решил сделать тг бота для формирования дайджеста каналов, но не успел


Репост из: Kotlin Multiplatform Broadcast
🏝 Руководство от JB по реализации мультиагентной ИИ системы на основe Koog. Также еще называется A2A

#kotlin #koog #ai #ии


Репост из: AI Coder
🧠 Как работает Claude-Mem (широкими мазками)
Хочу, чтобы агент помнил не «в общем», а конкретные решения по проекту. Вот как это делает плагин Claude-Mem.
1. Хуки → события
Подписывается на жизненный цикл сессии (старт, мой промпт, вызовы тулов, стоп). На каждом шаге ловит «что произошло».
2. Нормализация → карточка знания
Собирает наблюдения и складывает в униформу:
type(decision|bugfix|feature) + concepts(теги) + file_refs + summary + why + evidence.
3. Редакция приватного
Перед индексацией маскирует токены/ключи/пароли по паттернам.
4. Индекс
Хранит локально в SQLite с FTS5, чтобы быстро искать по тексту, тегам, файлам. Есть удержание по времени/объёму.
5. L0: seed на старте
В начале новой сессии подмешивает короткий дайджест последних релевантных карточек (дёшево по токенам).
6. Запросный ретривал
На мой промпт строит поисковый запрос (ключевые слова + пути файлов + теги) и дергает индекс.
7. Скоринг
Ранжирует кандидатов: recency-boost (свежее — выше), type-boost (decision > bugfix > feature), BM25 text-match, overlap по тегам, минусует «болтовню» без файлов. Пороги решают, пойдёт ли карточка в L1/L2.
8. Инъекция контекста
Собирает краткую выжимку и подмешивает в скрытый контекст агента + оставляет ссылки вида claude-mem://… на первоисточники.
9. Progressive disclosure

• L0 — лёгкий фон.
• L1 — 1–3 «жирные» карточки по делу.
• L2 — полный первоисточник по ссылке, когда это действительно нужно.

10. Обратная запись
После шага/сессии фиксирует новое знание (что решили/починили/добавили), чтобы в следующем заходе это уже было «памятью по умолчанию».
11. Ручной доступ (MCP)
Дает набор поисковых тулов: по наблюдениям, сессиям, типам, файлам, «последнему контексту».

Зачем мне это
Меньше «расскажи всё сначала», больше непрерывности: агент помнит «почему так сделали», быстро находит прошлые решения и аккуратно дозирует память, не забивая окно.

Ссылки
Repo: https://github.com/thedotmack/claude-mem/tree/main


Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
AI Advent day 10
MCP сервер

сделал простенький mcp сервер на rust. Чисто для проверки сделал один tool, который возвращает строку с таким-то значением. Я уже начинал делать aurora-mcp для разработчиков, но там был код на питоне и мне вообще не нравилось как это выглядело. Позже добавлю функционал что был (выгрузка шаблонов и сборка проектов qt/flutter)

в koog я подключаю вот так

val transport = McpToolRegistryProvider.defaultSseTransport("http://127.0.0.1:3000/sse")
val toolRegistry = McpToolRegistryProvider.fromTransport(
transport = transport
)

Код mcp сервера
https://github.com/KotDath/aurora-mcp/pull/1


Репост из: AI Coder
🧠 Claude-Mem — «настоящая» память для Claude Code

Я люблю, когда агент помнит контекст не на словах, а по делу. Нашёл отличный open-source плагин Claude-Mem — он автоматически пишет «летопись» ваших сессий (tool-calls, решения, правки), сжимает это через Agent SDK и подмешивает релевантный контекст в новые заходы. Для длинных веток разработки — то, что надо.

Зачем мне это
• Меньше повторов и «расскажи всё сначала».
• Быстрый recall: нашёл вчерашнее решение по ключевой фразе — вставил как цитату обратно в сессию.
• Работает «тихо»: без ручных танцев — память сама подъезжает в начале сессии.

Ключевые фишки
• Persistent memory между сессиями + «progressive disclosure» (слоистая подкачка с пониманием стоимости токенов).
• 7 MCP-поисков по истории (observations/sessions/prompts, по типам: decision/bugfix/feature, по файлам и т. д.), ссылки вида claude-mem://….
• Полнотекстовый поиск FTS5; можно хранить «решения» и «инсайты» отдельно от шума.
• Многошаговые сессии сохраняются даже после /clear.

Как устроено (под капотом)
• 5 lifecycle-хуков: SessionStart, UserPromptSubmit, PostToolUse, Stop, SessionEnd.
• В фоне крутится worker-сервис на порт 37777 под PM2.
• Хранилище — SQLite с FTS5.
• В комплекте — 7 MCP-tools для поиска и цитирования прошлого контекста.

Установка (из терминала Claude Code)

/plugin marketplace add thedotmack/claude-mem
/plugin install claude-mem
# перезапустите Claude Code

После рестарта контекст последних сессий подмешается автоматически.

Системные требования
• Node.js ≥18, актуальный Claude Code с поддержкой плагинов; PM2 и SQLite — в комплекте.

Апдейты
• В 4.3.x поправили инъекцию контекста на SessionStart (шумные логи npm мешали хуку; пофиксили лог-левел). Если раньше автоинъекция глючила — сейчас норм.

Где это у меня заходит
• Монорепы, миграции, большие рефакторинги — когда важно помнить почему мы так сделали.
• Командная работа через Claude Code как «сопроцесс»: лог решений + быстрый recall в новых ветках.

Ссылки
• Пост на Reddit с обсуждением: https://www.reddit.com/r/ClaudeCode/s/i9tcrSTXYm
• Репозиторий: https://github.com/thedotmack/claude-mem


P.S. забыл указать как список тулзов получаю


Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
Advent day 9
MCP сервера.

Довольно часто возникает ситуация когда тебе нужно выполнить какие-то действия исходя из контекста llm (например, веб поиск т.к. модель обучена на старых данных). В таких случаях поможет model context protocol

На этом примере видим, что mcp сервер duckduckgo позволил правильно написать кто нынешний президент США

Код: https://github.com/KotDath/AuroCode/pull/8


Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
Advent day 8
Суммаризация

Сделал чат с llm накапливающей контекст. Если контекст слишком большой, то он его сжимает.
+ подсчёт токенов
Изначально я добавил кастомный токенизатор для подсчёта, но потом увидел, что ответ llm возвращает число input токенов :/ . Поэтому использую только их
https://github.com/KotDath/AuroCode/pull/7


Видео недоступно для предпросмотра
Смотреть в Telegram
Я участвую также в AI челлендже от Алексея

Сейчас моя цель - сделать мультиагентную систему для разработки под ОС Аврора, чтобы автоматизировать рутинные процессы в разработке
Первые 6 дней я экспериментировал с взаимодействием с llm через http, как делать структурированный вывод, строить цепочку мыслей и т.д.

Advent Day 7. Взаимодействие

Я сделал двух агентов - суммаризатора текста, который сокращает текст из текстового поля и форматтера, который задаёт текст в нужном для меня формате. Моя реализация пока немножко пованивает - я вызываю первого агента как koog tool второго. В идеале надо было бы построить стратегию или настроить A2A протокол, но времени пока не хватило. На выходных буду чистить и приводить в порядок

Я для реализации выбрал библиотеку koog, которая предоставляет большое количество заготовок для решения типовых задач (например несколько попыток для получения желаемого ответа)

Код на github: https://github.com/KotDath/AuroCode/pull/6


После доклада я вдохновился и решил rust попробовать. Выглядит прикольно, но вот потребление памяти вот вообще не прикольно)


Репост из: Алексей Гладков
Аврора для интеропа между Котлином и Авророй использует Rust


Репост из: AI Coder
Как я сейчас генерирую суб агентов на Claude Code, вот промпт:

could you pls analyze the project and think up sub agents like here https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/sub-agents. use file format which was specified in this url. use
perplexity. use best practices. always use context7

Этот промпт за счет использования perplexity дает значительно лучший результат и по точности и по актуальности.


Репост из: Mobile Developer
Kotlin AI Stack
https://blog.jetbrains.com/kotlin/2025/09/the-kotlin-ai-stack-build-ai-agents-with-koog-code-smarter-with-junie-and-more/

Jetbrains опубликовали роадмап по использованию AI kotlin based.

👉 Пробуем заиспользовать любое ИИ SDK (например OpenAI SDK)
👉 Подключаем Koog
👉 Пишем свои MCP на Kotlin

Все это снабжено гайдами и видео

Показано 20 последних публикаций.

19

подписчиков
Статистика канала