в выходные на День труда я создал приложение для анализа моих взаимных подписчиков в Twitter, используя мой прототип @HyperspaceAI agentic-os. это, вероятно, самая мощная настройка agentic-os, когда-либо собранная. это выходит за рамки одной модели, агента, источника данных или одного умного инструмента командной строки. это выходит за рамки аппаратного обеспечения, облака или распределенных сетей. это всё вместе. LLM OS здесь, @karpathy. и эта объединенная среда позволила мне создать приложение, о котором я мечтал все эти годы, не написав ни строчки кода, сэкономив 150 часов усилий на разработку. теперь я глубоко понимаю своих взаимных подписчиков в Twitter - и для создания приложения мой agentic-os использовал несколько моделей, включая Grok Code, GPT-OSS-120B, работающий локально, Qwen2.5 Coder и Nano Banana от Google, несколько оркестраторов, включая Claude Code, 24 AI-агента, несколько MCP и конкретные данные из моего архива Twitter, которые я подключил, а также другие данные, которые он исследовал, анализировал и агрегировал, чтобы помочь мне понять мою сеть здесь. подумайте еще раз: абсолютная лучшая работа всех ведущих AI-компаний - всё это в одной действительно полезной интегрированной среде. РТ, если вы тоже этого хотите. есть ли запросы на функции? например, показывать, когда взаимный подписчик находится в одном городе в будущем... напишу в ДМ с доступом... это безумие, но это здесь 🤖🔥