poteto@poteto

에이전트 행동을 만드는 환경을 고치는 대신 에이전트를 마이크로매니징하는 함정에 빠지기 쉬워. pstack 0.15.9에 새 /correct 스킬이 들어갔어: 같은 실수로 에이전트를 계속 고쳐주고 있다면, 패턴을 찾아서 아키텍처, 타입, 체크로 고쳐줘. 코드베이스로 빠르게 쏟아지는 commit을 제멋대로 쑥쑥 자라는 분재라고 상상하는 걸 좋아해. 해야 할 건 혼돈에 굴복하는 게 아니라 제대로 된 제약으로 의도적으로 길들이는 거야 0.15.9 개선 사항도 있어: • /architect: 이제 에이전트 친화적인 아키텍처 설계 방법이 포함됨 • @brendangregg의 벤치마킹 체크리스트를 바탕으로 한 새 /benchmark-checklist 스킬 pstack으로 더 나은 코드베이스 설계를 시작할 때 grok bot한테 줄 수 있는 프롬프트야: /poteto-mode 새 Project agent를 만들어서 우리 아키텍처가 에이전트 친화적이 되도록 내 repo를 리팩터링하고 재설계해줘. /correct랑 /architect 스킬을 둘 다 써서 과거 commit을 살펴보고, 코드 품질이든 성능이든 버그든 에이전트가 가장 자주 빠지는 함정을 찾아줘. 관련 있으면 /recall 스킬로 과거 대화를 찾아서 맥락으로 써도 돼. 내가 검토할 상위 수준 계획을 만들어줘. 열린 질문은 나한테 미루지 말고 프로토타입을 만들어서 스스로 답해. 실제 데이터로 뒷받침된 계획을 들고 돌아와. 내가 계획을 승인하면 stack이나 full autopilot playbook 중 하나(어느 걸 원하는지 물어봐)로 실행해

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