Markdown-промпты дают 81% точности против 74% у JSON
В видео обсуждается превращение базовой языковой модели в автономного агента, способного работать без амнезии. Ключевые моменты включают использование Markdown для промптинга, хранение навыков агента в формате skill.md и семантический роутинг навыков с использованием прогрессивного раскрытия. Также рассматривается безопасность и интеграция с реальными инструментами через MCP.
Агент нового типа: Markdown-промпты, навыки skill.md, безопасный MCP и LLM Wiki для памяти. Забудьте про…
Переписать свои рабочие промпты в жёсткие блоки Markdown — задача, контекст, ограничения, пример: в ролике приводят замер, где у GPT-4 та же задача в Markdown даёт 81,2% точности, а упакованная слово в слово в JSON — около 74%. Второе к своим навыкам: в описании писать негативную границу вида «не использовать для PDF, только для docx», иначе агент тянет навык куда попало.