u/profesor_dragan

Zdravo svima,

Hvala svima koji su bili sa nama sinoć na dvanaestom meetup-u Serbian Agentics Foundation!

YouTube snimak meetup-a: https://youtu.be/Ovy0bODpUVw

Rebuild-ovali smo dev container sa pravim Docker-in-Docker-om, pokrenuli QE Devil's Advocate meta-agenta da proveri tvrdnje iz prošlomesečnih QE Fleet izveštaja, ponovo pokrenuli community social network MVP, i pustili Claude u loop mode sa QE Browser skill-om (Vibium) da autonomno testira i popravlja user journey-e. Posle live sesije, loop je verifikovao 26 journey-a end-to-end i popravio ~20 bugova.

Šta smo radili:

• Rebuild-ovan DevPod/Docker environment od nule — Docker-in-Docker sada pravilno izolovan (ne montira više host Docker socket), reinstaliran iz zvaničnog apt repo-a jer je pre-instalirani moby-containerd bio broken
• Pregledani QE Fleet izveštaji iz Meetup-a #11 za nove učesnike — security risk matrica (OWASP), performance bottleneck-ovi, code quality nalazi
• Pokrenut QE Devil's Advocate meta-agent da cross-check-uje tvrdnje iz 6 QE Fleet izveštaja naspram stvarnog codebase-a — trajalo 30+ minuta za jednog agenta da proveri rad 6 drugih agenata
• Objašnjena AQE Fleet arhitektura: 13 QE domena, definicije agenata sa memory space-ovima, QE Queen orkestrator, hooks za determinističko izvršavanje (instrukcije u CLAUDE.md i definicijama agenata se poštuju samo 70-80% vremena — hooks se okidaju svaki put)
• Demonstriran self-learning memory sistem: ~20.000 iskustava, pattern confidence kroz ponovljenu upotrebu, SONA learning loop, kriptografski witness chain za trasiranje odluka agenata
• Prikazan dream engine za konsolidaciju pattern-a — Anthropic objavio sličan dreaming feature nedeljama kasnije, potvrđujući pravac koji su članovi Foundation-a udarili mesecima ranije
• Brain export/import za prenos naučenih pattern-a između projekata sa istim stack-om
• Tiny Dancer model router: rutiranje na Haiku/Sonnet/Opus po kompleksnosti, većina agenata na Sonnet-u sa Opus-om kao advisory — smanjenje potrošnje tokena
• Svi servisi pokrenuti (Postgres, Redis, NestJS API, React/Vite/nginx), seed-ovani test nalozi, pozvana QE Browser skill kad ručni login nije radio
• Demonstriran Claude Code loop mode za autonomne iterate-test-fix cikluse
• AQE Fleet v3.10 objavljen: podrška za eksterne embedder-e (feature request od Jordy-ja, kontributora iz Španije), dostignut 2K nedeljnih preuzimanja
• Diskutovano o vendor independence, Anthropic throttling-u tokom US peak hours-a, prednostima Rust-a za agentski rad (kompilacija hvata laži agenata koje interpretirani jezici propuštaju), V0 Cognitum brain projekat za offline lokalne modele

Rezultati posle snimanja (loop mode — session izveštaj objavljen na GitHub-u):

• 26 user journey-a verifikovano preko Vibium-a: registracija, login, feed, kreiranje/brisanje posta, reakcije, komentari, edit profila, theme toggle, kreiranje/pridruživanje/napuštanje/edit grupe, follow/accept/unfollow, notifikacije (lista, unread badge, mark read), admin rute
• ~20 bugova popravljeno: nginx proxy stripovao /api/ prefix, ErrorBoundary tiho gutao greške, API-frontend DTO shape mismatch-evi u komentarima/notifikacijama/profilu/social modulima, feed vraćao samo postove pozivača, admin controller bez /api/ prefiksa, optimistic lock padao na multi-field profile update-ima, FollowButton nikad renderovan, unread polling nikad startovan
• 13 poznatih gap-ova dokumentovano za budući rad

Korišćeni alati:

• Claude Code (CLI v1.0.21146, Sonnet 4.6 + Opus kao advisory) i RuFlo
• AQE Fleet v3.10 (QE Queen, Devil's Advocate, Tiny Dancer router)
• Nagual-QE (self-learning memory, dream engine, brain export/import)
• Vibium (QE Browser skill, headless Chromium, loop mode)
• DevPod + Docker-in-Docker + VS Code Server

Ključne lekcije:

• Devil's Advocate validacija je skupa solo (30+ min za 6 izveštaja) — sledeći put koristiti swarm za paralelnu validaciju
• Loop mode + QE Browser = autonomni test-fix-verify ciklusi dok svi journey-i ne prođu
• Većina bugova bili API-frontend shape mismatch-evi — agenti gradili svaku stranu nezavisno sa različitim pretpostavkama o DTO shape-ovima
• Hooks zatvaraju 20-30% gap u praćenju instrukcija koji CLAUDE.md sam ne može da garantuje

Linkovi:

Community app repo working branch: https://github.com/proffesor-for-testing/community-social-network/tree/ddd-approach  

Session report: https://github.com/proffesor-for-testing/community-social-network/blob/ddd-approach/docs/session-2026-05-21-ui-fixes.md

  
Agentic QE Fleet: https://github.com/proffesor-for-testing/agentic-qe 
Nagual-QE: https://github.com/proffesor-for-testing/nagual-qe  

Ruv's repos:
https://github.com/ruvnet/ruflo 
https://github.com/ruvnet/ruvector 
https://github.com/ruvnet/RuVector/tree/main/crates/rvf 
https://github.com/ruvnet/RuView  

Live demos: https://agentdb.ruv.io/demo  

Agentics Foundation: https://agentics.org/  https://video.agentics.org/  

Prijava za članstvo u Agentics Foundation Serbia: https://docs.google.com/forms/d/1ctnHkiN8tMiBMVzq6U1CBO4puj8k1n8kPbcdYSXyYp8/edit 

Vidimo se na sledećem meetup-u! Javim tačan datum uskoro.

Imam desktop komp star 7-8 godina i na njemu je do juče bio Win 10, nije mogao da se upgrade na Win 11, i služio mi je samo za igranje WoT i e-porezi app.

Pa umesto da samo skuplja prašinu, jer se nisam davno igrao WoT, reko da probam da vidim da li je moguće da ga iskoristim za testiranje optimizacija uz pomoć Claude-a.

Nisu loši rezultati za komp sa RX 580 grafikom i 8 GB ram-a, pogotovo za male i srednje modele.

Nastavljam sa eksperimentom.

Inspirisan LinkedIn postom koji sam video jutros, odlučio sam da testiram kako bi različiti modeli koje svakodnevno koristim napisali moj "suludi" bio u 200 reči.

Za ChatGPT i Gemini, ostavio sam podrazumevane modele/podešavanja.

Ono što mi je bilo posebno zanimljivo kao testeru jeste da vidim kako bi različiti Anthropic modeli napisali moj bio (Haiku 4.5, Sonnet 4.6, Opus 4.6 i Opus 4.7), s obzirom na to da u svom radu najviše koristim Claude.

Zdravo svima,

Pozivamo vas na dvanaesti meetup Serbian Agentics Foundation!

🗓️ Četvrtak, 21. maj 2026. od 18h 

📍 StartIt AI Hub, Mike Antića 2, Novi Sad 

🔗 Registracija (Luma): https://luma.com/v9uu25n0  

💻 Zoom link (za one koji ne mogu uživo): https://us06web.zoom.us/j/88285183962?pwd=prbWB3q9VNq9U7YzRDCp29UIIJvMRn.1 

Nastavljamo tamo gde smo stali na meetup-u #11. Podsećanja radi, konačno smo pokrenuli community social network MVP i prvi put se uspešno ulogovali u aplikaciju, ali QE Fleet analiza sa 8 agenata je otkrila 6 kritičnih problema: bypassed 2FA, admin ID injection, complexity hotspot-ove i nula frontend testova. Takođe smo javno objavili Nagual-QE self-learning sistem sa 500+ QE pattern-a i predstavili novi QE Browser skill sa Vibium-om.

Šta planiramo:

• Popravka top priority kritičnih nalaza iz QE Fleet izveštaja — security (2FA bypass, admin ID injection), code quality (cyclomatic complexity hotspot-ovi), credential fajlovi
• Dodavanje frontend test coverage-a koristeći QE Browser skill sa Vibium-om — prvi pravi UI testing na našem MVP-u
• Rebuild dev containera sa pravim Docker-in-Docker umesto lokalnog Docker mount-a — rešavanje resource limit problema
• Nastavak rada na MVP-u ka kompletnom demo-u sa podacima i dizajnom
• Pregled novih Nagual-QE pattern-a prikupljenih od prošlog meetup-a i demo dream engine-a za otkrivanje novih asocijacija

Kao i uvek, fokus je na praksi, ne teoriji — radimo uživo, delimo šta funkcioniše i šta ne, i gradimo zajedničko znanje.

📺 YouTube kanal sa snimcima prethodnih meetup-ova: https://www.youtube.com/@SerbianAgenticFoundation  

🌐 Agentics Foundation (globalna zajednica): https://agentics.org  

Vidimo se 21. maja!

Trenutni setup za testiranje prvog Agentic Co-Processora, polako postaje guzva na stolu.

Dok ne stigne novi V0 Cognitum procesor https://cognitum.one/, testiram prvu runda Cognitum Seed uredjaja - Raspberry Pi Zero 2W na kom trci cognitum seed software i povezujem sa ESP32s uredjajima da bih mogao da "gledam" kroz zidove - https://github.com/ruvnet/RuView