Agent1st Protocols

Основной язык документации - русский. Короткий английский обзор: README.en.md.

Готовые системные инструкции (system prompts) и гайды по постановке задач для агентных моделей:

Модель	Протокол	Файл
DeepSeek V4 Pro	Agent1st v36	agents/deepseek/agent1st_v36-pro.md
DeepSeek V4 Flash	Agent1st v36	agents/deepseek/agent1st_v36-flash.md
GLM 5.2	Agent1st v13	agents/glm/agent1st_v13-glm.md

Это не skills и не runtime-плагины. В репозитории лежат тела системных инструкций для агентов и практические гайды, как ставить задачи DeepSeek V4 и GLM 5.2. Skills живут отдельно: opencode-skills.

---

Результаты harness-bench-fast

ai-forever/harness-bench-fast - агентный coding benchmark с механической проверкой (mechanical verify). Проверка идёт через точное содержимое, регулярные выражения, pytest и похожие проверяемые условия, без LLM-as-judge.

Публичные прогоны Agent1st в OpenCode CLI:

Протокол в прогоне	Модель	Result	%	Issue
agent1st_v33	DeepSeek V4 Flash	311/313	99.4%	issue #11
agent1st_v10-glm	GLM 5.2	312/313	99.7%	issue #12

Сравнение с baseline того же бенчмарка:

Harness / setup	Модель	Result	%	Источник
deepagents stock	DeepSeek V4 Flash	266/298	89.3%	README harness-bench-fast
OpenCode CLI with Agent1st v33	DeepSeek V4 Flash	311/313	99.4%	issue #11
openclaude	GLM 5.2	309/313	98.7%	cited in issue #12
OpenCode CLI with Agent1st v10-glm	GLM 5.2	312/313	99.7%	issue #12

Честная оговорка по версиям: полный suite на 313 задач снят на agent1st_v33 для DeepSeek V4 Flash и agent1st_v10-glm для GLM 5.2. В этом репозитории лежат v36 и v13 - продолжатели той же линейки (discipline новых версий + optional секции Vision Bridge). Публичного full re-bench именно этих файлов на 313 задачах пока нет.

Runtime для зрения (vision) - отдельный репозиторий: vision-bridge-opencode. Без него text-only агент просто работает как text agent.

Подробности по setup, breakdown и failures: docs/benchmarks.md.

---

Зачем это

Обычный «будь полезным агентом» даёт просадку на DeepSeek V4 и GLM 5.2. У моделей разные режимы мышления (thinking modes), разные типовые сбои (failure modes) и разная чувствительность к формулировке задачи.

Agent1st состоит из трёх частей:

1. Системный протокол (system protocol): режимы работы, confirmation gate, evidence, stop signals.
2. Гайды по задачам (prompt guides): как человеку писать запросы, чтобы модель не тратила мышление на разбор простыни.
3. Проверка на harness-bench-fast: публичные mechanical-verify прогоны с issue-ссылками.

---

Быстрый старт

1. Поставить системную инструкцию

OpenCode подхватывает каждый .md в ~/.config/opencode/agents/ как отдельного агента. Имя файла становится именем агента, поэтому файлы должны называться по-разному. Не сводите три протокола к одному agent1st.md.

mkdir -p ~/.config/opencode/agents

cp agents/deepseek/agent1st_v36-pro.md   ~/.config/opencode/agents/
cp agents/deepseek/agent1st_v36-flash.md ~/.config/opencode/agents/
cp agents/glm/agent1st_v13-glm.md        ~/.config/opencode/agents/

Файл	Агент
agent1st_v36-pro.md	DeepSeek V4 Pro
agent1st_v36-flash.md	DeepSeek V4 Flash
agent1st_v13-glm.md	GLM 5.2

Нужен один агент - копируйте только его.

Другой runtime: вставьте тело файла как системную инструкцию (system prompt). Frontmatter с model, temperature и tools оставьте или адаптируйте под свой CLI.

2. Писать задачи по гайду

Модель	Гайд
DeepSeek V4	guides/kak-pisat-zaprosy-dlya-deepseek.md
GLM 5.2	guides/kak-pisat-zaprosy-dlya-glm-5.2.md

Для DeepSeek есть отдельный injection-блок thinking mode: guides/deepseek-injection-block.md.

---

Что внутри

agent1st-protocols/
├── agents/
│   ├── deepseek/
│   │   ├── agent1st_v36-pro.md      # DeepSeek V4 Pro
│   │   └── agent1st_v36-flash.md    # DeepSeek V4 Flash
│   └── glm/
│       └── agent1st_v13-glm.md      # GLM 5.2
├── guides/
│   ├── kak-pisat-zaprosy-dlya-deepseek.md
│   ├── kak-pisat-zaprosy-dlya-glm-5.2.md
│   └── deepseek-injection-block.md
├── docs/
│   ├── why-it-works.md
│   └── benchmarks.md
├── README.md
├── README.en.md
├── CHANGELOG.md
└── LICENSE

---

Core и optional Vision Bridge

Core protocol работает всегда: режимы работы, confirmation gate, smallest effective change, evidence-first, anti-fabrication и stop signals.

В v36 и v13 есть optional секции Vision Bridge для OpenCode (opencode-eyesight + tool describe_image). Это не runtime внутри этого репозитория - только discipline в системной инструкции (system prompt): как атрибутировать evidence, когда звать describe_image, что запрещено писать.

Сам мост (плагин + MCP) ставится отдельно:

vision-bridge-opencode - дать text-only агенту OpenCode зрение без смены модели на vision-модель.

Без bridge протокол остаётся text agent: vision-секции можно игнорировать или вырезать перед установкой.

---

Почему отдельный репозиторий

	agent1st-protocols	opencode-skills
Содержимое	system protocols и prompt guides	skill packages (SKILL.md и scripts)
Установка	копирование agent .md или вставка system prompt	symlink skill dirs
Аудитория	разработчики, которым нужен агент под DeepSeek или GLM	пользователи OpenCode/Grok skills

Skills и agent system prompts - разные поверхности. Если смешать их в одном каталоге, хуже становится и установка, и аудит.

---

На чём основано

• DeepSeek V4: thinking modes, reasoning_effort, IndexShare / Preserved Thinking constraints, injection block 【思维模式要求】, защита от mode collapse и commentary вместо execution.
• GLM 5.2: thinking on/off через API, reasoning_effort, temperature: 1.0, защита от fabrication, tool passivity, long-session drift, поддержка 1M context.
• Общее ядро Agent1st: confirmation gate, path-is-clear, evidence file:line, smallest effective change, positive-action discipline.
• Измерения: full suite harness-bench-fast, v33 Flash 311/313 и v10 GLM 312/313, issue #11 и issue #12.

Подробнее: docs/why-it-works.md, docs/benchmarks.md.

---

License

MIT - см. LICENSE.

Протоколы и гайды публикуются as-is. Модели DeepSeek и Zhipu/GLM - отдельные продукты соответствующих вендоров.