🐳 DeepSeek выложила исходники AI-агента, который сам берёт задачи из GitHub и пишет код Проект называется dsh-superagent. Это экспериментальная система на базе DeepSeek Harness, рассчитанная на автоматизацию разработки в команде. В отличие от обычных coding-ассистентов, агенту не обязательно каждый раз вручную передавать задачу в чат. Что он умеет: - Следит за событиями GitHub и сообщениями в Feishu. - Принимает задачи от авторизованных участников команды. - Создаёт отдельную рабочую сессию для каждой задачи. - Самостоятельно работает с кодом и готовит Pull Request. - Возвращает результат в исходное обсуждение. - Показывает в веб-панели задачи, требующие участия человека. Архитектурный принцип - минимум внимания разработчика, максимум полезной автономной работы. Агент действует по запросу или заранее заданным правилам и не отвлекает команду без необходимости. Сам DeepSeek предупреждает, что это исследовательский прототип, а не готовое production-решение. Часть кода проекта тоже была написана AI-агентами. Стек: TypeScript, DeepSeek Harness. Лицензия MIT. https://github.com/deepseek-ai/dsh-superagent-prototype @ai_machinelearning_big_data
From the original source:
Telegram — AI Machine Learning Big Data
Read full article at Telegram — AI Machine Learning Big DataDeepSeek has posted the source code of an AI agent that itself takes tasks from GitHub and writes code
🐳 DeepSeek has posted the sources of an AI agent that itself takes tasks from GitHub and writes code. The project is called dsh-superagent. This is an experimental system based on DeepSeek Harness, designed to automate development in a team. Unlike conventional coding assistants, the agent...
AI Summary & Key Takeaways
- 🐳 DeepSeek has posted the sources of an AI agent that itself takes tasks from GitHub and writes code
- The project is called dsh-superagent
- This is an experimental system based on DeepSeek Harness, designed to automate development in a team
DeepSeek has posted the source code of an AI agent that itself takes tasks from GitHub and writes code
Related stories
Paragon: weekly digest
Paragon: weekly digest Our analyzes and materials: 🟠Kimi: a complete guide to the ecosystem and analysis of K3.1 Pro 🟠A video with AI without porridge: from an idea to five ready-made frames 🟠3D project on AI without a 3D artist: we take a ready-made one and redo it 🟠First chat, then service: how to close a design without...
Chatbots Are Leading Hikers Astray, With Dangerous Consequences
Outsourcing planning to AI can lead people to surrender their own critical thinking, which can have potentially deadly results in places like the backcountry.
The head of Apple explained why the company is in no hurry to implement AI everywhere
🍎 The head of Apple explained why the company is in no hurry to implement AI everywhere. In an interview with Wired, the new Apple CEO John Ternus commented on the company's lag in the artificial intelligence race. According to him, Apple is not going to add neural networks to products exclusively...
Google and XREAL presented XR-glasses AURA
⚡️ Google and XREAL presented AURA XR glasses. The device projects digital interfaces on top of the real world thanks to transparent displays with a wide viewing angle of 70 degrees. The new product is positioned as a portable replacement for physical monitors - the interface allows...