От идей к коду: проверяю теорию внимания на практике
Я реализовал Mindstream как инженерный эксперимент и рабочее приложение: mindstream.app.wiredgeese.com. Система читает Хабр по RSS, генерирует LLM-аннотации и LLM-обзоры, формирует единую ленту. Персонализация строится в браузере: действия пользователя интерпретируются как сигналы внимания, из которых локально собирается вектор интересов.
Маркер интереса рассчитывается через эмбеддинг обзора: обзор служит компактным носителем смысла публикации, эмбеддинг задаёт её положение в семантическом пространстве, расстояние до текущего вектора интересов используется как относительный индикатор корреляции. Приложение написано мной с использованием подхода ADSM (Agent-Driven Software Management): документация фиксирует инварианты, код следует из неё, агенты применяются как инструмент управляемой разработки. Полная статья на русском, ссылка ведёт на Хабр.