Осторожно: skill с сюрпризом!

posted on 2026-08-12

В одном из последних проектов я решил попробовать подход Atomic Spec. Это когда системные требования фиксируются в отдельных файлах, чтобы кодовый ассистент мог сверяться с ними при добавлении новых фич.

Начал искать skill для работы с Atomic Spec и наткнулся на GitHub репу lovely392/atomic-spec. На первый взгляд — вроде бы свежая и улучшенная версия. Но устанавливать его не спешите.

Похоже, автор взял существующий репозиторий, внёс косметические правки и залил результат как новый. Это не fork, поэтому связи с исходным проектом на GitHub не видно.

А дальше в README начинается совсем странное. Вместо инструкции по установке навыка предлагается скачать ZIP-архив, распаковать его и запустить файл на Windows. Причём там отдельно объясняют, как пройти системные предупреждения и продолжить запуск. Для skill-а кодового ассистента это выглядит, мягко говоря, подозрительно.

То есть получается такой вирус, который нужно установить самому. И это особенно неприятно в эпоху кодовых ассистентов: ассистент вполне может прочитать README, сходить по ссылке, скачать архив и выполнить инструкцию. В итоге вместо нового skill-а на компьютер может попасть какой-нибудь троян.

Это хороший повод помнить, что skills, MCP-серверы и их инструкции — тоже часть supply chain. Перед установкой стоит посмотреть, откуда взялся репозиторий, является ли он форком, что именно менялось и почему «навык» вдруг требует запустить .exe.

А тем, кому интересно попробовать Atomic Spec в работе, вот оригинальный репозиторий. Там Atomic Spec — это именно методология и skill для кодового ассистента, а не Windows-приложение из архива.

Как работает AI ассистент

posted on 2026-05-31

В прошлом посте я писал о том, что хочу в качестве эксперимента сделать визуализацию работы своего кодового ассистента Codabrus.

И вот настали долгожданные выходные, и я объединил код фронта с бэком. Получилось как на демке.

Сообщения от пользователя отображаются синенькими блоками, ответы LLM - зелеными, а вызовы тулов - оранжевым. На блоки можно кликать чтобы видеть больше информации. Если блоки вызова тулов размещаются друг под другом - значит они выполняются параллельно. Использование акторной системы позволяет легко параллелить выполнение любой логики и у меня за выполнение каждого тула отвечает отдельный актор.

Тул у агента пока один - вызов bash команды. Для экспериментов этого достаточно, но для реальной работы надо будет добавить редактирование и прочее. А так же хочу в интерфейс добавить отдельное окно со стримингом размышлений агента - чтобы было видно чем он занят прямо сейчас.

Собираюсь использовать в Codabrus визуализацию работы AI ассистента

posted on 2026-05-28

Хочу сделать в своем AI-ассистенте Codabrus визуализацию того, как работает AI-ассистент. Традиционные кодовые ассистенты показывают интерфейс в виде чата. Я же хочу сделать некую диаграмму, которая каждое сообщение от ассистента и от пользователя будет показывать в виде отдельного блока. Вызовы тулов будут ответвлениями, а также, наверное, будет прикольно подобным же образом визуализировать запуски сабагентов.

Так можно будет проанализировать, насколько много работы сделал кодовый ассистент, что происходило в процессе - всё это будет более наглядно.

Пока что в виде заглушки сделал такой простенькую штуку - подключил JavaScript библиотеку X6 от Alibaba для отрисовки диаграмм. Плюс подключил туда CLACK-SSE для того, чтобы можно было новые элементы добавлять, пуша их с сервера. Таким образом, когда что-то происходит во время работы кодового ассистента, я смогу обновлять диаграмму в веб-интерфейсе.

Вот такая пока идея. Наверное, в выходные доберусь до того, чтобы связать этот интерфейс с реальным ассистентом.

Итерация которую можно прервать

posted on 2026-05-16

Итерация которую можно прервать. С акторами не всё так просто.

Вот вам небольшая демка того, как в системе акторов можно реализовать итерацию таким образом, чтобы её можно было безопасно прервать. Я собираюсь использовать этот подход для того, чтобы организовать работу с код-ассистентом и тулами, которые он запускает. Это нужно сделать так, чтобы код-ассистента можно было прервать в любой момент и сделать это безопасно.

В этом демо используется фреймворк Sento, реализующий актеры для Common Lisp.

Вот полный код примера:

(defun make-interruptable-actor-loop-example ()
  (ac:actor-of *sys*
               :destroy (lambda (&rest args)
                          ;; По сообщению :stop актор будет полностью
                          ;; остановлен и его нельзя будет запустить ещё раз
                          (log:info "Destroy called with ARGS = ~A" args))
               :receive (let ((stopped nil))
                          (lambda (message)
                            (log:info "Processing" message)
                            (case message
                              ;; Но с помощью :break итерацию можно приостановить,
                              ;; а потом продолжить заново с помощью :run.
                              (:break
                                 (log:info "Stopping")
                                 (setf stopped t))
                              (:run
                                 (log:info "Running")
                                 (setf stopped nil)
                                 (act:tell act:*self* :next-iteration))
                              (t
                                 (unless stopped
                                   (log:info "Sleeping")
                                   (sleep 3)
                                   (log:info "Going to next iteration")
                                   (act:tell act:*self* :next-iteration))))))))

Итерация которую можно прервать

posted on 2026-05-16

Итерация которую можно прервать. С акторами не всё так просто.

Вот вам небольшая демка того, как в системе акторов можно реализовать итерацию таким образом, чтобы её можно было безопасно прервать. Я собираюсь использовать этот подход для того, чтобы организовать работу с код-ассистентом и тулами, которые он запускает. Это нужно сделать так, чтобы код-ассистента можно было прервать в любой момент и сделать это безопасно.

В этом демо используется фреймворк Sento, реализующий актеры для Common Lisp.

Вот полный код примера:

(defun make-interruptable-actor-loop-example ()
  (ac:actor-of *sys*
               :destroy (lambda (&rest args)
                          ;; По сообщению :stop актор будет полностью
                          ;; остановлен и его нельзя будет запустить ещё раз
                          (log:info "Destroy called with ARGS = ~A" args))
               :receive (let ((stopped nil))
                          (lambda (message)
                            (log:info "Processing" message)
                            (case message
                              ;; Но с помощью :break итерацию можно приостановить,
                              ;; а потом продолжить заново с помощью :run.
                              (:break
                                 (log:info "Stopping")
                                 (setf stopped t))
                              (:run
                                 (log:info "Running")
                                 (setf stopped nil)
                                 (act:tell act:*self* :next-iteration))
                              (t
                                 (unless stopped
                                   (log:info "Sleeping")
                                   (sleep 3)
                                   (log:info "Going to next iteration")
                                   (act:tell act:*self* :next-iteration))))))))

Зачем мне CLOS объекты как состояние акторов в Sento?

posted on 2026-05-11

На этой небольшой демке хочу показать, как я собираюсь использовать CLOS-объекты как состояние акторов в моем кодовом ассистенте Кодабрус. Для реализации акторов я использую библиотеку Sento, а CLOS-объекты в качестве состояния мне нужны для того, чтобы это состояние можно было сериализовать на диск и потом продолжить работу системы с того же места, на котором остановился пользователь.

Демка нового поиска на Ultralisp

posted on 2026-05-05

Демка нового поиска на Ultralisp.org

Не так давно я обновил Ultralisp и сделал там поддержку фреймворка reblocks-ui2, а теперь настало время очередных изменений. Вчера я выкатил обновленный поиск. Если раньше поиск по Ultralisp находил только символы и искал он по докстрингам этих символов, то теперь поиск работает также по ASDF системам и по проектам.

То есть поиск идет по трем сущностям:

• проектам;
• ASDF системам;
• символам.

При этом проект включает в себя ASDF системы, а каждая ASDF система включает в себя набор символов. Пакеты я индексировать не стал, потому что для них почему-то редко пишут докстринги.

Примечательно, что всё это реализовано нейронкой GLM 5.1 под моим чутким руководством! Надеюсь в будущем добраться и до других улучшений, которые давно планировал - нейронки реально разгружают от рутины написания большей части кода, оставляя мясным хозяевам самое интересное - дебаг неправильно проставленных скобочек! :))))

Циклическая зависимость в mgl-pax

posted on 2026-04-19

В эти выходные решал проблемку с отвалившейся named-readtables на UltraLisp.

Named-readtables библиотека довольно много где используется, и то что она стала недоступна - большая проблема.

Дебажить пришлось долго, и вот что оказалось.

Звёзды так сошлись, что:

• Ultralisp выкидывает из диста проект при ошибках проверки очередного коммита (это стоит починить • Gábor Melis намутил в своих либах циклическую зависимость, когда mgl-pax зависит от свежей версии dref и наоборот и попытался это решить с помощью либы autoload. • Процесс, проверяющий проекты в Ultralisp сам по себе зависел от старой версии mgl-pax, которая была притянута как транзитивная зависимость • Новый mgl-pax конфиликтовал со старым и не мог просто подгрузиться в образ где уже была старая версия. • Из-за этого не мог провериться dref которому нужна новая версия mgl-pax. • То есть, эти три либы mgl-pax, dref и autoload надо было обновлять все разом, а Ultralisp так не умеет.

В итоге, чтобы обновить эту пачку либ пришлось пересобрать сам Ultralisp так, чтобы там была вкомпилирована свежая версия mgl-pax. Теперь всё заработало.

Вывод - надо уменьшать количество зависимостей в бинаре, который чекает загрузку других библиотек. В идеале - до нуля!

Жизненные уроки

posted on 2026-04-18

Последнее время я вернулся к работе над своим проектом кодового ассистента. Идея в том, чтобы сделать такого ассистента, которого можно расширять и интерактивно отлаживать в процессе его работы. Конечно, я его делаю на CommonLisp, но многие вещи делаю с помощью другого кодового ассистента - OpenCode. Мой проект, кстати, называется Codabrus. Если интересно, подписывайтесь на обновление этого проекта на GitHub, ставьте ему звездочки, шерьте с друзьями.

Так вот, для разработки я сейчас использую OpenCode, и у него есть один инструмент, позволяющий сделать eval внутри работающего Lisp процесса. А в качестве модели я использую подписку на GLM 5.1. В целом, GLM неплохо справляется с разработкой на CommonLisp, лишь чуть хуже, чем Claude Sonnet, я бы сказал.

Единственное, с чем у него частенько возникают проблемы, это со скобками. Тут он часто косячит и потом не может правильно выставить скобки. Ну, есть и другие проблемки, которые там, тут, здесь всплывают. Но, что удивительно, есть один трюк, который почти все эти проблемы может полечить, если его планомерно использовать.

Этот трюк я подсмотрел на стриме у одного из коммон-лиспера - Николая Матюшева. Заключается трюк в том, что модель нужно научить учиться. Да, многие модели у себя в памяти как бы и так хранят какие-то знания о вашем проекте, окружении и прочем, но я предпочитаю сохранять знания явно.

Как это делается? Вы просто в промпте внутри файлика AGENT.md просите модель выписывать те важные уроки, которые она получила в ходе работы над каждой сессией. И модель выписывает эти уроки в файлик lessons-learned.md. Так, например, когда у меня случилась проблема с тем, что модель никак не могла расставить скобочки в коде, я попросил ее разобраться, в чем была проблема и придумать решение на будущее так, чтобы этой проблемы больше не возникало.

Модель проанализировала всю историю текущей сессии и выписала несколько важных пунктов. Таких, например, как она поняла, что если функция слишком большая и имеет большой уровень вложности, то модели сложнее правильно расставить скобки. И значит функцию надо делать короче и поменьше. Кроме того, она взяла и написала для себя кусочек кода, который позволяет ей валидировать открывающиеся и закрывающие скобки. Все это моделька сохранила в файлик lessons-learned.md. И после этого я не замечал, чтобы она зацикливалась, пытаясь правильно поставить скобки в коде.

Так что, приём очень полезный. Единственное, чего я опасаюсь, это того, что этот файлик lessons-learned будет разрастаться. Кроме того, не очень понятно, что делать с шерингом этих знаний, потому что многие лайфхаки, которые модель для себя выписывает, были бы полезны и в других проектах со схожим стэком. А значит, шерить знания как-то надо. Таскать из проектов проект файлики lessons-learned.md не очень хорошо, потому что тогда будет сложно эти знания обновлять.

И вот я думаю, что в своем кодовом ассистенте Codabrus я, наверное, придумаю какую-то структурную память, которая позволит шерить такие знания между проектами, над которыми работает кодовый ассистент. А может быть, даже и шерить их куда-то наружу в виде лайфхаков для других AI-ассистентов.

Некоторое время назад один из коллег опубликовал свою поделку, которая...

posted on 2026-04-02

Некоторое время назад один из коллег опубликовал свою поделку, которая показывает, сколько осталось квоты на использование нейросетей. Она была написана на Python с отдельной библиотекой для встраивания в тулбар на OS X. Я подумал, что это хороший проектик, чтобы попробовать переписать его на Common Lisp с помощью нейросетей.

► Как нейросеть писала код

У меня были исходники коллеги на Python. Я дал LLM простой запрос — переписать программу на Common Lisp, используя существующие библиотеки, найденные через ql:system-apropos. В качестве ассистента использовал Claude Code + модель Opus 4.6.

Нейронка написала код. В процессе она даже нашла библиотеку для работы с Objective-C, потому что для отображения пунктов меню и иконки в macOS нужно использовать фреймворк на Objective-C. Нейронка оценила библиотеку, решила, что она недостаточно хороша, отказалась от неё и написала свою обёртку над Objective-C через CFFI.

► Отладка и запуск

Конечно, с первого раза программа не заработала. Я сделал несколько итераций. К сожалению, такие графические программы неудобно запускать через мой MCP-сервер для разработки на Common Lisp, потому что при неправильном создании биндингов программа крэшится и роняет вместе с собой весь MCP-сервер. Пришлось запускать программу вручную и скармливать тексты ошибок ассистенту.

После нескольких итераций ассистент допилил программу до состояния, когда она начала запускаться и работать достаточно стабильно. Теперь у меня есть полный аналог той программы, которую написал коллега, но на Common Lisp. Её очень удобно расширять, добавляя новый функционал прямо через REPL.

► Что дальше

Но интереснее другое. Раньше у меня была похожая программка для встраивания в тулбар macOS под названием Barista. Она была написана на LispWorks с его фреймворком CAPI. Там было ограничение: при распространении программы через компиляцию в LispWorks отключаются возможности компилятора, то есть нельзя подгружать динамические плагины.

Теперь я могу переписать Barista так, чтобы использовался SBCL, и там не будет таких ограничений. Программа станет полностью расширяемой с помощью Lisp-скриптов.