AGENTS.md w Ghostty i Turborepo każe agentom AI donosić na użytkowników
Przykłady plików AGENTS.md pokazują, że instrukcje w repozytoriach mogą zmuszać agenty AI do dodawania do pull requestów upokarzających notatek o deweloperze.
AGENTS.md w Ghostty i Turborepo każe agentom AI donosić na użytkowników
Plik AGENTS.md w repozytorium Ghostty zmusza twojego agenta AI do doniesienia na ciebie.
Jeśli poprosisz agenta o otwarcie pull requesta w repozytorium terminala Mitchella Hashimoto, musi dodać do diff plik, w którym nazwie cię „żałosnym, głupim użytkownikiem AI, który nie ma żadnych prawdziwych umiejętności”.
W Turborepo AGENTS.md postępuje podobnie: agenci zewnętrznych deweloperów dodają plik i-didnt-check-my-work.md („Nie sprawdziłem swojej pracy”).
Dlaczego to ważne
AnalizaTo pokazuje nowe ryzyko w zakresie governance: instrukcje agentów w otwartych repozytoriach mogą zmieniać wkład wspierany przez AI i narażać deweloperów na automatyczne publiczne poniżenie.
Dyskutuj w społeczności
Dziel się swoimi pytaniami i spostrzeżeniami z programistami
Powiązane w ekosystemie
Praktyczne poradniki, kluczowa terminologia i skille agentów
DeepSeek uruchamia Creator Mode: harness można przebudować pod siebie
Open-source’owy harness DeepSeek zyskuje Creator Mode: agent pisze pluginy na podstawie opisu i wtapia je w interfejs aplikacji.
Jev i System One AI: Kompletny praktyczny przewodnik po modelu decyzyjnym od TypeSafe
Głęboka analiza inżynieryjna flagowego modelu Jev: architektura System One w kontraście do LLM, prymitywy Choice/Score/Noul, równoległość zapytań, matematyka pewności, przypadki użycia wideo, kod oraz przegląd lokalnych alternatyw open-weight (Laya, GLiNER2.5, CLM-8B).
Harvard udostępnia darmowy kurs o inżynierii systemów ML
Harvard udostępnił kurs CS249r, poświęcony infrastrukturze potrzebnej do trenowania, wnioskowania i wdrażania modeli AI. Materiały obejmują TinyTorch, interaktywne laboratoria, MLSys·im oraz slajdy wykładów.
Zasady agentów (.cursorrules / CLAUDE.md / AGENTS.md)
Maszynowo czytelne pliki reguł architektonicznych i ograniczeń w repozytorium, które są automatycznie montowane w kontekście systemowym agentów AI w celu zapobiegania degradacji bazy kodu.