poteto@poteto

エージェントの振る舞いを形作る環境を直すんじゃなくて、エージェントをマイクロマネジメントしちゃう罠にはまりがちなんだよね。 pstack 0.15.9 で新しい /correct スキルが入ったよ：同じミスでエージェントを何度も直してるなら、パターンを見つけて、アーキテクチャ・型・チェックで直してくれる。 コードベースにどんどん流れ込む commit って、好き勝手な方向にぐんぐん育つ盆栽みたいだなって想像するのが好き。やるべきなのはカオスに屈することじゃなくて、ちゃんとした制約で意図的に手なずけること 0.15.9 では他にも改善あり： • /architect：エージェントフレンドリーなアーキテクチャの設計方法を追加 • @brendangregg のベンチマークチェックリストをもとにした新スキル /benchmark-checklist pstack でより良いコードベース設計を始めるために grok bot に渡せるプロンプトはこちら： /poteto-mode 新しい Project agent を作って、アーキテクチャがもっとエージェントフレンドリーになるように私の repo をリファクタ＆再設計して。/correct と /architect の両方のスキルを使って過去の commit を見て、コード品質・パフォーマンス・バグのどれであれ、エージェントがはまりがちな一番よくある落とし穴を見つけて。関係あれば /recall スキルで過去の会話を探してコンテキストにしてもいい。レビュー用にハイレベルな計画を作って。未解決の疑問は私に投げずにプロトタイプを作って自分で答えて。実データに裏付けられた計画を持って戻ってきて。計画を承認したら、stack か full autopilot の playbook（どっちがいいか聞いて）で実行して

it's easy to fall into the trap of micromanaging your agents instead of correcting the environment that shapes its behavior. pstack 0.15.9 now ships a new /correct skill: if you keep correcting agents for the same mistakes, it finds the pattern and fixes it with architecture, types, and checks. i like to imagine that commits rapidly flowing into the codebase are like a bonsai tree rapidly growing in whatever direction it pleases. what you want to do is not to give in to the chaos, but tame it intentionally with the right constraints 0.15.9 also has improvements to: • /architect: now includes instructions on designing agent friendly architecture • a new /benchmark-checklist skill based on @brendangregg's benchmarking checklist here's a prompt you can give to grok bot to start architecting a better codebase with pstack: /poteto-mode create a new Project agent to refactor and rearchitect my repo so that our architecture is more agent friendly. it should use both the /correct and /architect skill to look through past commits and find the most common pitfalls that agents fall into, whether its with code quality, performance, or bugs. if relevant you can also use the /recall skill to find past conversations for context. it should make a high level plan for me to review. it should also answer its own open questions by prototyping rather than defer to me. come back to me with a plan backed by real data. once i approve the plan, use either the stack or full autopilot playbook (ask me which i want) to execute