📋 სწრაფი ცნობარი (Cheat Sheet): ლექცია 6

🚨 Panic Button: რა ვქნა, თუ რამე გაფუჭდა? (10-Second Fixes)

❌ Lindy ან Gumloop აგენტი ვერ ასრულებს ამოცანას? ➔ შეამოწმეთ Run History / Execution Logs. შეამცირეთ ერთ ჯერზე მიცემული დავალებების სია და დაუწერეთ ნაბიჯ-ნაბიჯ (Step-by-step) ფორმატით.
❌ Grok X Search პასუხს წყარო არ ახლავს? ➔ არ გაუშვათ downstream მოქმედება; მონიშნეთ needs_review-ად, დაავიწროვეთ თარიღი/ანგარიშები და ხელახლა გაუშვით.
❌ MCP Registry სერვერი არ უკავშირდება აგენტს? ➔ შეამოწმეთ, ხომ არ მოითხოვს სერვერი API გასაღებს (ENV ცვლადს) და სწორად გაქვთ თუ არა მითითებული.
❌ აგენტი ზედმეტ ტოკენებს ხარჯავს და ნელია? ➔ Context Engineering წესი: გამორთეთ ის ხელსაწყოები და მეხსიერების ფაილები, რომლებიც ამ კონკრეტულ ამოცანას არ სჭირდება.

⚖️ პლატფორმის არჩევის სამი წესი

Lindy: ბუნებრივ ენაზე მიცემული ინსტრუქცია, ადამიანებთან „საუბრის" ამოცანები.
Gumloop: ვიზუალური Canvas, რთული, მრავალსაფეხურიანი მონაცემთა დამუშავება.
Make.com AI Modules: უკვე არსებულ Deterministic სცენარში ერთი AI კვანძის ჩამატება.

            🤖 Grok-ის არჩევის სწრაფი ბარათი
            Grok Bot: persistent cloud-computer teammate — ხანგრძლივი, ნახევრად ავტონომიური სამუშაო.
Grok API + x_search: X-ის პროგრამული კვლევა Make/n8n/Python workflow-ში.
აუცილებელი კონტროლი: date/handle ფილტრები, წყარო თითო insight-ზე, დამოუკიდებელი გადამოწმება და Human Review.

        

            🔌 MCP Registry-ის სამი ნაბიჯი
            მოძებნეთ საჭირო სერვერი mcp.so ან smithery.ai-ზე.
დააკოპირეთ სერვერის კონფიგურაცია (endpoint + credentials).
დააკავშირეთ სერვერი აგენტის ხელსაწყოების სიაში და ჩაატესტეთ ერთ მარტივ მოთხოვნაზე.

        

🧠 Context Engineering VS Prompt Engineering

Prompt Engineering: ერთი კარგად ჩამოწერილი ინსტრუქცია - მარტივი, ერთჯერადი ამოცანებისთვის.
Context Engineering: მეხსიერების, ხელსაწყოების, ისტორიისა და ინსტრუქციების სისტემური დაგეგმვა - რთული, მრავალნაბიჯოვანი აგენტებისთვის.

🔐 Agent Trust Checklist

Credentials: ვიწრო უფლებები (Least Privilege), არასოდეს ღია ტექსტად.
Approvals: კრიტიკულ, შეუქცევად ნაბიჯზე - ადამიანის დასტური სავალდებულო.
Audit Trail: ყოველი ხელსაწყოს გამოძახება, კონტექსტი და დასტური ჩაწერილი და ხელმისაწვდომი.

            📊 ინდუსტრიის რიცხვები, რომლებიც უნდა დაიმახსოვროთ
            
                მაჩვენებელიმნიშვნელობა
MCP საჯარო სერვერების რაოდენობა (2026)200+
Enterprise MCP ადოპცია~78%
AI Agent ინდუსტრიის ზომა (2025)$7.6 მლრდ
პროგნოზირებული CAGR (2025-2033)+49.6%

        

მაჩვენებელი	მნიშვნელობა
MCP საჯარო სერვერების რაოდენობა (2026)	200+
Enterprise MCP ადოპცია	~78%
AI Agent ინდუსტრიის ზომა (2025)	$7.6 მლრდ
პროგნოზირებული CAGR (2025-2033)	+49.6%