נראה לי שחצי מהפיד שלי בונה בבינה מלאכותית, ואני חושב שכדי לכם לבדוק את מה ש @SteveSolun הרים פה.
אם אתם עובדים עם Claude Code ברצינות, אפשר בוודאות לומר שהגעתם לצומת הזאת: יש לכם מאות skills ו-agents, ואין לכם מושג אילו מהם רלוונטיים למה שאתם עושים עכשיו.
הפרויקט שלו, ctx, מסתכל על ה-repo שלכם בזמן אמת, מזהה את ה-stack שלכם, ומציע לכם בדיוק אילו skills כדאי לטעון (וכמובן לא טוען כלום בלי אישור שלכם). כנסו ללינק כדי להבין עד כמה עמוק הפרוייקט.
ומה יש מתחת למכסה המנוע?
-גרף ידע עם 1,800+ skills ו-agents
-וויקי (wiki) שמתחכם עם כל session
-עובד גם עם מודלים מקומיים ו-API, לא רק Claude Code
-וגם local dashboard, מותקן דרך PyPI
שווה להסתכל!
תנסו, תגידו לו מה אתם חושבים.
https://t.co/tXs1Hzp1DV
@jmorin35@bcherny@jmorin35
Thats why I built a recommendation layer for CC, it will recommend on the fly which skills, MCPs and agents to load or unload, depending on current dev process.
https://t.co/LJ2yQWpYQR
One of the biggest hidden problems in AI coding isn't context size.
It's context pollution.
Glad to see people talking about ctx and the idea of recommending the right skills, agents, MCPs, and harnesses for the current development window.
@karpathy@bcherny@AnthropicAI@Yampeleg@sama@OpenAI@MikeE_3_14
Repo in the first comment:
@AlexTseitlin לדעתי יש דרך עוד יותר יעילה והיא להעלות או להוריד את הכלים שצריכים בלבד, מערכת ההמלצה שבניתי ואשמח לשיתופי פעולה:
https://t.co/LJ2yQWpYQR
@urieli17 לפחות הצענו והיתה לנו כל התשתית. הסיבה שלא הקימו בתכלס אז היתה נעוצה בסיבות שכולנו מכירים. כמה אתה מכיר שארגנו מהלך כזה? אז אני גאה שכן הובלתי את זה.
@nguyen_lnp@ItaiBoublil רק תיקון קטן
יש כ 91 אלף skills,
כ 11 אלף MCPs
ספריה שלמה של Agents
וכמובן המלצות איזה harness להתאים לבעיה עם ה LLM שאתם עובדים איתו.
זה מעלה ומוריד את הכלים האלו בזמן אמת ומתאים את עצמו להליך הפיתוח שלכם.
בכל רגע נתון המנוע או מודל השפה עובד רק עם הכלים הנכונים והמתאימים!
@FM_yassin@tom_doerr It's a recommendation layer for LLMs that recommends on the fly which skills, MCPs, agents to load or unload. Backed by a huge llm-wiki and knowledge graph.
Check the repo, will be happy to discuss!
I have been working on ctx recommendation system for skills, agents, MCPs and harnesses. Including an informative dashboard:
ctx watches your repo, uses a shipped knowledge graph/LLM wiki of skills, agents, MCPs, and harnesses, then recommends the small bundle worth loading for the current task.
It also supports custom/API/local model users through harness recommendations, not only Claude Code.
The dashboard is local, the graph ships prebuilt, and the public PyPI install + Hugging Face artifacts were validated today.
Repo:
https://t.co/nR9YD9qXDb
Please share your thoughts, use, star, share and tell me what you think.
Collaborations are more than welcome!
@bcherny@bcherny I think claude code can be much more efficient with a recommendation system that loads/unloads the right MCPs, skills and agents.
People are starting to deploy and use it.
https://t.co/LJ2yQWpYQR
I have been working on ctx recommendation system for skills, agents, MCPs and harnesses. Including an informative dashboard:
ctx watches your repo, uses a shipped knowledge graph/LLM wiki of skills, agents, MCPs, and harnesses, then recommends the small bundle worth loading for the current task.
It also supports custom/API/local model users through harness recommendations, not only Claude Code.
The dashboard is local, the graph ships prebuilt, and the public PyPI install + Hugging Face artifacts were validated today.
Repo:
https://t.co/nR9YD9qXDb
Please share your thoughts, use, star, share and tell me what you think.
Collaborations are more than welcome!
I have been working on ctx recommendation system for skills, agents, MCPs and harnesses. Including an informative dashboard:
ctx watches your repo, uses a shipped knowledge graph/LLM wiki of skills, agents, MCPs, and harnesses, then recommends the small bundle worth loading for the current task.
It also supports custom/API/local model users through harness recommendations, not only Claude Code.
The dashboard is local, the graph ships prebuilt, and the public PyPI install + Hugging Face artifacts were validated today.
Repo:
https://t.co/nR9YD9qXDb
Please share your thoughts, use, star, share and tell me what you think.
Collaborations are more than welcome!