Under Labor Day-helgen byggde jag ut en app för att analysera mina ömsesidiga Twitter-värden med hjälp av min @HyperspaceAI Agentic-OS-prototyp. Det här är förmodligen den mest kraftfulla agent-OS-konfigurationen som alla har monterat. Detta går utöver en enskild modell, eller agent, eller datakälla eller ett enda smart CLI-verktyg. Detta går utöver hårdvara, eller moln eller distribuerade nätverk. Det är allt, kombinerat. LLM OS är här, @karpathy. och denna kombinerade miljö gjorde det möjligt för mig att bygga en app som jag längtat efter i alla dessa år, utan att skriva en enda rad kod, vilket sparade mig 150 timmars utvecklingsarbete. Jag har nu en djup förståelse för mina twitter ömsesidiga här - och för att konstruera appen - använde mina agentic-os flera modeller inklusive Grok Code, GPT-OSS-120B som körs lokalt, Qwen2.5 Coder och Googles Nano Banana, flera orkestrerare inkluderar Claude Code, 24 AI-agenter, flera MCP:er och specifika data från mitt Twitter-arkiv som jag kopplade in och andra data som den undersökte, analyseras och aggregeras för att hjälpa mig att förstå mitt nätverk här. Tänk igen: det absolut bästa arbetet från alla de bästa AI-företagen - allt, i en faktiskt användbar integrerad miljö. RT om du vill ha detta också. Några önskemål om funktioner? t.ex. visa när en ömsesidig är i samma stad i framtiden.. kommer att DM med tillgång .. Detta är galenskap, men det är här 🤖🔥