Смотреть урок

🔗 ссылка доступна участникам

На сегодняшнем занятии я разбираю философскую и практическую тему — создание самообучающихся субагентов. На примере разработки агента-райтера «Saga» в Cursor я показываю алгоритмы автоулучшения текста с помощью жестких метрик: стилометрии, Главред API и Яндекс.Метрики. Главная мысль состоит в том, что нет универсального решения — для самообучения каждому типу агента (текст, видео, код) нужна своя специфическая петля обратной связи и система оценки. Урок предназначен для тех, кто уже собирает многоагентные системы и хочет научить их автономно повышать качество результата с каждым новым запуском.

Оглавление с таймкодами:

00:00–06:15 Разбираю кейс ученицы Елены: смотрим сайт персонального стилиста, обсуждаем верстку, цветовые решения и шрифтовые пары.

06:15–13:30 Объясняю механику лимитов и тарифов Cursor, чтобы закрыть панику вокруг статистики в дашборде.

13:30–20:30 Ввожу в концепцию стилометрии и ставлю задачу на создание самообучающегося субагента.

20:30–38:50 Разрабатываю плагин Saga в Cursor с помощью модели Grok: настраиваем оркестратора и субагентов для написания статей.

38:50–54:00 Запускаю первый тест автообучения, где агент пытается скопировать стиль моих постов из Telegram.

54:00–1:15:00 Изучаю документацию Главред…