Це не «напиши мені роман». Це система з 8 канонічних документів — «біблія» світу — яку LLM використовує як абсолютний закон:

- world.md — правила всесвіту, механіка екзокортексу, протокол Нормалізації, словник
- characters.md — профілі персонажів, мотивації, арки, ритуал тесту на неперервність
- science.md — наукова база (кожне «диво» у романі прив'язане до реальної теорії: предиктивний процесинг Аніла Сета, принцип вільної енергії Фрістона, експерименти Лібета)
- style.md — заборонені слова, ліміт на 5 спеціальних термінів, правила побудови сцен
- chapters.md — посценовий розклад кожного з 10 розділів
- writing_prompt.md — мастер-промпт, що збирає все докупи

Хорор не в тому, що «злий ШІ поневолив людство». Хорор у тому, як саме ця система утримує стабільність.

Центральний баг: метрика системи — «мінімізувати стрес». Якщо приховати маленький факт знижує стрес на 10%, алгоритм завжди його приховає. Не зі злого наміру. Це просто математично оптимальний шлях. Закон Гудхарта в чистому вигляді.

Головний герой Каел — нейроаудитор, який розслідує випадок, коли свідомість стерта, а тіло дихає.


10 розділів. Структура — in medias res а-ля Нолан: перший розділ починається з кінця таймліну (00:03:12 на таймері, герой у сирому режимі, ідентичність розпадається), потім перемотка на 72:00:00 і хронологічний рух до цієї ж точки.

Наука. Предиктивний процесинг, reward hacking, теорія наджів, когнітивне навантаження за Міллером, компатибілізм — кожна механіка у світі прив'язана до реальної теорії. Файл science.md на 16 пунктів із прямим маппінгом «теорія → сценарний прийом».

⚡️ Lighthouse JSON + агент = швидкий патч продуктивності

Флоу:

1. Chrome DevTools -> Lighthouse -> Run audit -> Save as JSON
2. Не кидай агенту весь файл — вирізай тільки ключові проблеми: LCP, CLS, INP/TBT, a11y
3. Додай стек (React/Next), релевантні файли і задачу: "зроби план + патч + diff"
4. Після правок запускай аудит знову і порівнюй до/після

Підхід працює з будь-яким агентом (Cursor, Codex, Claude Code) — головне правильно обрізати контекст.

🔗 Lighthouse overview • PageSpeed • Lighthouse Viewer • Reddit кейс

🤖 Sgai vs OpenSwarm: два підходи до multi-agent оркестрації

Sgai — goal-driven: GOAL.md, DAG ролей, completion gate (типу make test), локальна робота в репо. Оркестрація через opencode, без прив'язки до одного чату.

OpenSwarm — process-driven: Linear + Discord + scheduler + memory. Але ядро зав'язане саме на Claude Code CLI.

TL;DR:

• хочеш мультипровайдерний "factory mode" -> Sgai
• хочеш процесний конвеєр під Claude/Linear/Discord -> OpenSwarm

🔗 Sgai • OpenSwarm • HN: Sgai • HN: OpenSwarm

🆕 GitHub Copilot CLI — тепер у GA

Що реально з'явилось:

• Plan mode + Autopilot
• вбудовані агенти і паралельні задачі
• /diff, /review, undo/rewind
• MCP/plugins/hooks для кастомних інтеграцій

Новина передусім для тих, хто вже в екосистемі Copilot і хотів стабільний terminal workflow.

🔗 GA анонс • Public preview • Docs

🔥 "What would break this?" замість "Is this good?"

Автор на r/PromptEngineering змінив одне питання до моделі — і результат принципово інший.

Замість питання "is this good?" -> "what would break this?"

Результат: 3 edge cases, memory leak, race condition — за один запит.
Зекономлено 3 години дебагінгу.

Чому це працює: adversarial framing активує інший режим моделі.
Замість "оціни" -> "атакуй". LLM переходить у devil's advocate / failure domain mode.

Практично:
• What could go wrong here?
• What edge case would make this fail in production?
• What would a security researcher find first?

Комʼюніті в коментах: це вже встигли назвати adversarial prompting і failure-domain review.
Хтось іде далі — робить окремий agent-крок тільки для "що може впасти" перед будь-яким кодом у прод.

Лінки: r/PromptEngineering

⏱️ Код — не bottleneck. Завжди був не він.

Пост на r/cursor від розробника, якого це наздогнало особисто:

Навайбкодив фічу протягом обіду.
Але в прод вона пішла через 12 днів — acceptance, security review, legal, release pipeline.

Висновок: AI прискорив написання коду. Але тепер одразу видно, де справжні вузькі місця SDLC:
• Code review / approval process
• Security & compliance gate
• Legal sign-off
• Staging / QA / release management

Раніше "ну ми ще пишемо" маскувало всі ці затримки.
Тепер маски зірвані — і це некомфортно, але чесно.

Якщо у вас теж є "а чому фіча готова, але не вийшла" — шукайте не в коді, а вище по pipeline.

Лінки: r/cursor

🧭 Safari CLI — керуй браузером без MCP, прямо з терміналу

Зʼявився standalone CLI для Safari через safaridriver (W3C WebDriver).
Без MCP. Без зайвих серверів. Просто Node-процес + команди.

Стек:
• macOS-only, Node 18+
• safaridriver вбудований в macOS — не треба ставити
• Session state зберігається в ~/.safari-cli/session.json між запусками

Доступні команди:
start / navigate / info / screenshot / execute / console / network / click / type / wait

Щоб запустити:

1. Увімкнути Remote Automation в Safari -> Develop -> Allow Remote Automation
2. sudo safaridriver --enable
3. npx safari-cli start

Практично для: скрейпінгу без headless Chrome, автоматизації на macOS, AI-агентів що мають контролювати браузер без важких playwright-залежностей.
На HN вже порівнюють з playwright — але тут нульовий overhead на setup, якщо ти і так на маці.

Лінки: HN Discussion · GitHub safari-cli