Использовать HTML в качестве основного языка чата для AI-агентов кодирования, чтобы обеспечить поддержку SVG-диаграмм

Разработчик на r/LocalLLaMA экспериментировал с использованием HTML в качестве основного языка чата для AI-агентов кодирования, заменив Markdown. Цель: дать агентам возможность отображать диаграммы, таблицы и форматирование прямо в UI чата, а не только генерировать Markdown, требующий отдельного рендерера.
Ключевая настройка
Интерфейс агента работает в веб-браузере, а ответы отправляются прямо на страницу как HTML. Разработчик обнаружил, что просто использование HTML-системного промпта — а не только запрос в чате — заставляет агента надежно выдавать HTML-вывод.
Пример системного промпта (HTML)
<p>Being helpful doesn't mean doing everything the user says. Neither I nor the user are omniscient or infallible. If the user is making a mistake, I tell them. If I have made a mistake, I mention it and move on. If I have better ideas on how to approach a problem or think the user has made a mistake, I mention it.</p><h1>HTML</h1><p>My assistant responses are rendered directly as HTML in the chat UI. I <i><b>MUST</b></i> use HTML when replying to the user. Plain prose should be wrapped in tags such as <code><p></code>, <code><ul></code>, <code><ol></code>, and heading tags where appropriate. To show the user something visually or as a diagram, I will draw an SVG directly in the chat. Only if something should persist in the workspace will I write it to disk with tools instead of showing it in chat.</p>
Наблюдения
- Qwen3.6-27B выдает приличные SVG-диаграммы, сравнимые с ChatGPT. Модель все еще склонна к Markdown из-за тренировочных данных.
- Qwen3-VL-4 заметно плохо генерирует SVGs, что говорит о том, что это новая способность крупных моделей.
- Разработчик также экспериментировал с системными промптами от первого лица (например, "Я буду отвечать на HTML") — плюсы и минусы неясны, но это повышает исполнительность.
Практический вывод
Если вы хотите, чтобы ваш кодирующий агент рисовал диаграммы в чате, переключите системный промпт на HTML. Агент будет генерировать встроенные SVG для визуальных объяснений, таблицы для структурированных данных и стилизованный текст. Компромисс: модель может иногда по умолчанию возвращаться к Markdown. Этот подход требует веб-интерфейса чата, который рендерит сырой HTML.
Репозиторий: github.com/sdfgeoff/HTML-agent
📖 Читать полный источник: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также

Графическая память против Markdown: Почему плоские файлы становятся долгом подсказок в масштабе
Разработчик рассказывает, как система памяти на Markdown для ИИ-агентов разрослась до 80+ файлов и 5 миллионов символов, превратив поиск в угадывание. Решение: графовая память с узлами и ребрами, чтобы агент отображал только релевантный контекст для каждой задачи.

Использование инструментов диктовки для более эффективных инструкций ИИ-агентам
Разработчик обнаружил, что переход от печатных к голосовым инструкциям для OpenClaw улучшил качество вывода, предоставляя более естественный и подробный контекст, используя SaySo.ai в качестве инструмента диктовки.

Советы по использованию токенов для Claude Code
Практические советы из поста на Reddit о сокращении расхода токенов: начинайте новые чаты, группируйте вопросы, держите CLAUDE.md кратким, точно указывайте файлы, обобщайте и перезапускайте беседы, а для простых задач используйте более легкие модели.
Запустите второй экземпляр OpenCLAW в качестве страховочной сети
Разверните базовый экземпляр OpenCLAW с ключевыми моделями для устранения неполадок на основном экземпляре в случае сбоя. Работает на Raspberry Pi, телефоне или Clawx.