Пишу, помогаю, обучаю, внедряю, консультирую по AI Coding
О канале https://t.me/the_ai_architect/2
Связь: @yatimur | Визитка: timurkhakhalev.t.me
О канале https://t.me/the_ai_architect/2
Связь: @yatimur | Визитка: timurkhakhalev.t.me
За вторую половину 2025-го с помощью ai в личном github я сделал в десятки раз больше коммитов, чем за всё время использования github (а это более 5 лет)
На вскидку, метрики сейчас у меня такие. На те задачи, на которые я бы потратил 40-60 часов разработки, сейчас я трачу 8-16 часов; на те, где я тратил бы 8-16 часов сейчас я трачу 2-3 часа
Это даже не столько про повысившуюся скорость создания коммитов, сколько про то, что я в руки получил инструмент, который дает мне возможность творить и реализовывать любые мои идеи, которые раньше я никогда бы не подумал трогать:
- Свитчер инпутов монитора (на rust писал впервые, код не смотрел, приложение успешно выполняет мои задачи каждый день)
- Плагин для OBS, который добавляет блюр на фон (ещё не готов)
- мой сайт ai.khakhalev.com с приложением для покупки и просмотра воркшопов
и кучу всякого более мелкого.
До появления моего канала я помогал людям в коммьюнити разобраться с AI, потом создал канал и продолжил это делать тут.
За 1.5 года существования вас собралось тут уже почти 7.5 тыс человек. Я считаю это огромным успехом и спасибо большое вам за то что остаетесь со мной!
За последнее время я заметил, что многие люди ищут материалы, которые позволят им быстро вкатиться в AI coding, сразу начать применять полученные знания на практике и видеть результат.
Эти люди не хотят тратить годы драгоценного времени на получение опыта, проходить этоть путь в одиночку и я их прекрасно понимаю.
Так у меня появилась идея создать курс для новичков в AI coding, который поможет им сэкономить время и поставит их на правильный путь.
Точный план у меня ещё не готов, но я планирую что это займет 6-8 недель, за это время я научу вас использовать ai coding на профессиональном уровне.
Старт планирую сделать в апреле. Формат - теория + практика, домашняя работа, созвоны каждую неделю. За время курса мы будем работать над проектом (каждый над своим), который будет расти вместе с нами.
Мы разберемся с кодинговыми агентами, научимся использовать ai coding системно, надёжно и эффективно.
После прохождения этого курса вы точно:
- повысите качество генерируемого кода AI, который можно будет спокойно поддерживать в дальнейшем
- избавимся от галлюцинаций AI
- научим агента учитывать все требования вашего ТЗ
- научитесь правильно проверять работу после агентов
- научитесь правильно обрабатывать техдолг
Всё это я использую в своей работе и учу этому людей, которые приходят ко мне на консультации.
Если вам интересен такой курс, то пройдите опрос в моём боте (он займёт около 1 минуты) и получите скидку, как только я открою продажи.
продажи открыты.
По всем вопросам можно писать мне в личку @yatimur
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
На вскидку, метрики сейчас у меня такие. На те задачи, на которые я бы потратил 40-60 часов разработки, сейчас я трачу 8-16 часов; на те, где я тратил бы 8-16 часов сейчас я трачу 2-3 часа
Это даже не столько про повысившуюся скорость создания коммитов, сколько про то, что я в руки получил инструмент, который дает мне возможность творить и реализовывать любые мои идеи, которые раньше я никогда бы не подумал трогать:
- Свитчер инпутов монитора (на rust писал впервые, код не смотрел, приложение успешно выполняет мои задачи каждый день)
- Плагин для OBS, который добавляет блюр на фон (ещё не готов)
- мой сайт ai.khakhalev.com с приложением для покупки и просмотра воркшопов
и кучу всякого более мелкого.
До появления моего канала я помогал людям в коммьюнити разобраться с AI, потом создал канал и продолжил это делать тут.
За 1.5 года существования вас собралось тут уже почти 7.5 тыс человек. Я считаю это огромным успехом и спасибо большое вам за то что остаетесь со мной!
За последнее время я заметил, что многие люди ищут материалы, которые позволят им быстро вкатиться в AI coding, сразу начать применять полученные знания на практике и видеть результат.
Эти люди не хотят тратить годы драгоценного времени на получение опыта, проходить этоть путь в одиночку и я их прекрасно понимаю.
Так у меня появилась идея создать курс для новичков в AI coding, который поможет им сэкономить время и поставит их на правильный путь.
Точный план у меня ещё не готов, но я планирую что это займет 6-8 недель, за это время я научу вас использовать ai coding на профессиональном уровне.
Старт планирую сделать в апреле. Формат - теория + практика, домашняя работа, созвоны каждую неделю. За время курса мы будем работать над проектом (каждый над своим), который будет расти вместе с нами.
Мы разберемся с кодинговыми агентами, научимся использовать ai coding системно, надёжно и эффективно.
После прохождения этого курса вы точно:
- повысите качество генерируемого кода AI, который можно будет спокойно поддерживать в дальнейшем
- избавимся от галлюцинаций AI
- научим агента учитывать все требования вашего ТЗ
- научитесь правильно проверять работу после агентов
- научитесь правильно обрабатывать техдолг
Всё это я использую в своей работе и учу этому людей, которые приходят ко мне на консультации.
продажи открыты.
По всем вопросам можно писать мне в личку @yatimur
Лайк, репост,
5 ценностных моделей AI для бизнеса
OpenAI выпустили сильную статью (у многих будет настольным "учебником" на ближайшее время) и главная мысль там очень простая:
Когда-то в 90-х ритейл не "ускорился с помощью интернета", а стал e-commerce.
Интернет сначала улучшал отдельные куски старой модели: баннеры, email-рассылки, сайт-витрина.
А потом просто появилась новая модель бизнеса.
OpenAI говорят, что с AI сейчас происходит примерно то же самое.
Большинство компаний пока внедряют AI как набор use case: делаем ai rag chatbot, покупаем подписки copilot, подключаем mcp. Это может давать локальную пользу, но не меняет сам бизнес. В статье они предлагают смотреть на AI не как на набор пилотов, а как на 5 value models.
1. Workforce Empowerment
AI становится рабочим инструментом для широкой команды, а не игрушкой для пары энтузиастов.
2. AI Native Distribution
AI начинает менять то, как клиенты находят, сравнивают и выбирают продукты.
3. Expert Capability Expansion
AI усиливает экспертов и убирает bottleneck в сложной аналитической и творческой работе.
4. Systems and Dependency Management
AI помогает безопасно менять связанные между собой системы: код, документы, правила, процессы.
5. Agent-Led Operations
AI-агенты начинают вести end-to-end workflows, но только если уже есть зрелый контроль и инфраструктура.
---
Каждый из этих пунктов для меня интересен, но я хочу обратить внимание на следующие два:
AI Native Distribution
Раньше борьба была за трафик на сайт и конверсию в воронке. Теперь, часть выбора и покупки начинает происходить прямо внутри чата с AI. Вопрос уже не только в том, насколько у тебя хороший лендинг.
Вопрос в том, попадешь ли ты вообще в момент выбора.
Кто будет контролировать этот слой:
ChatGPT, Gemini, платежка, протокол, платформа, сам продавец или чей-то агент? У нас в РФ, насколько мне известно, одними из первых это запустили ВкусВилл – они зарелизили свой mcp для заказа продуктов, а недавно ещё и Яндекс выпустили свой протокол для агентов YCP Саша Поляков писал про эти события, добавил ссылки на посты.
Systems and Dependency Management
Идея такая: нужно работать не просто с генерацией кода, а со всей системой в целом.
Ускорив у разрабов процесс написания кода, мы можем заметить, как быстро копится тех. долг, потому что у нас отсутствовали системные подходы к ревью, тестированию, релизам и т. д. (в статье это называется governance)
Авторы предлагают выбрать один из высокозависимых доменов, построить граф зависимостей, определить пути согласований и разобраться с тем, что вообще произойдет, если вы попытаетесь ускорить генерацию кода.
То есть, ценность AI здесь уже не в генерации, а в управлении изменениями.
Вот это уже гораздо ближе к реальной трансформации бизнеса.
В целом, что OpenAI предлагают делать?
1. Сначала массово давать команде рабочие AI-flow, а не ждать магии от пары power users.
2. Потом выбирать несколько конкретных направлений с ROI: distribution, экспертные bottlenecks, отдельные workflow.
3. Дальше реинвестировать эти победы в фундамент: data quality, identity, integration, observability, control.
4. И только потом лезть в high-dependency systems и end-to-end agentic operations.
Короче: главная ошибка — смотреть на AI как на набор фич и пилотов. Главная возможность — увидеть в нем новую модель дистрибуции, новую модель управления изменениями и, в итоге, новую модель бизнеса.
В комменты скину отличную презентацию по этой статье
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
OpenAI выпустили сильную статью (у многих будет настольным "учебником" на ближайшее время) и главная мысль там очень простая:
Когда-то в 90-х ритейл не "ускорился с помощью интернета", а стал e-commerce.
Интернет сначала улучшал отдельные куски старой модели: баннеры, email-рассылки, сайт-витрина.
А потом просто появилась новая модель бизнеса.
OpenAI говорят, что с AI сейчас происходит примерно то же самое.
Большинство компаний пока внедряют AI как набор use case: делаем ai rag chatbot, покупаем подписки copilot, подключаем mcp. Это может давать локальную пользу, но не меняет сам бизнес. В статье они предлагают смотреть на AI не как на набор пилотов, а как на 5 value models.
1. Workforce Empowerment
AI становится рабочим инструментом для широкой команды, а не игрушкой для пары энтузиастов.
2. AI Native Distribution
AI начинает менять то, как клиенты находят, сравнивают и выбирают продукты.
3. Expert Capability Expansion
AI усиливает экспертов и убирает bottleneck в сложной аналитической и творческой работе.
4. Systems and Dependency Management
AI помогает безопасно менять связанные между собой системы: код, документы, правила, процессы.
5. Agent-Led Operations
AI-агенты начинают вести end-to-end workflows, но только если уже есть зрелый контроль и инфраструктура.
---
Каждый из этих пунктов для меня интересен, но я хочу обратить внимание на следующие два:
AI Native Distribution
Раньше борьба была за трафик на сайт и конверсию в воронке. Теперь, часть выбора и покупки начинает происходить прямо внутри чата с AI. Вопрос уже не только в том, насколько у тебя хороший лендинг.
Вопрос в том, попадешь ли ты вообще в момент выбора.
Кто будет контролировать этот слой:
ChatGPT, Gemini, платежка, протокол, платформа, сам продавец или чей-то агент? У нас в РФ, насколько мне известно, одними из первых это запустили ВкусВилл – они зарелизили свой mcp для заказа продуктов, а недавно ещё и Яндекс выпустили свой протокол для агентов YCP Саша Поляков писал про эти события, добавил ссылки на посты.
Systems and Dependency Management
Идея такая: нужно работать не просто с генерацией кода, а со всей системой в целом.
Ускорив у разрабов процесс написания кода, мы можем заметить, как быстро копится тех. долг, потому что у нас отсутствовали системные подходы к ревью, тестированию, релизам и т. д. (в статье это называется governance)
Авторы предлагают выбрать один из высокозависимых доменов, построить граф зависимостей, определить пути согласований и разобраться с тем, что вообще произойдет, если вы попытаетесь ускорить генерацию кода.
То есть, ценность AI здесь уже не в генерации, а в управлении изменениями.
Вот это уже гораздо ближе к реальной трансформации бизнеса.
В целом, что OpenAI предлагают делать?
1. Сначала массово давать команде рабочие AI-flow, а не ждать магии от пары power users.
2. Потом выбирать несколько конкретных направлений с ROI: distribution, экспертные bottlenecks, отдельные workflow.
3. Дальше реинвестировать эти победы в фундамент: data quality, identity, integration, observability, control.
4. И только потом лезть в high-dependency systems и end-to-end agentic operations.
Короче: главная ошибка — смотреть на AI как на набор фич и пилотов. Главная возможность — увидеть в нем новую модель дистрибуции, новую модель управления изменениями и, в итоге, новую модель бизнеса.
В комменты скину отличную презентацию по этой статье
Лайк, репост,
openai сделали очередной it's revolution, johnny
у них очередное минорное обновление модели gpt 5 которое в который раз является революционным (для меня точно)
https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model
gpt 5.4 стала офигенно умной моделью (еще лучше чем 5.2) и офигенной в задачах по кодингу (тут еще до конца не уверен, но как минимум не хуже 5.3 codex)
в codex cli добавили Fast mode - за x3 usage вы получите ускоренную генерацию токенов и более быстрое выполнение ваших задач. Почему это важно? Потому что за один рабочий час вы сможете тестировать больше гипотез и выполнять больше задач. Это точно стоит того, чтобы потратить больше денег
просто попробуйте, потом скажете спасибо
важно - забудьте про курсор, используйте codex в cli / vscode / jetbrains / или в app (под macos или под windows (вышло только вчера))
пишу пост в 01:26 потому что я заигрался с моделькой и хочу поделиться первыми впечатлениями сразу
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
у них очередное минорное обновление модели gpt 5 которое в который раз является революционным (для меня точно)
https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model
gpt 5.4 стала офигенно умной моделью (еще лучше чем 5.2) и офигенной в задачах по кодингу (тут еще до конца не уверен, но как минимум не хуже 5.3 codex)
в codex cli добавили Fast mode - за x3 usage вы получите ускоренную генерацию токенов и более быстрое выполнение ваших задач. Почему это важно? Потому что за один рабочий час вы сможете тестировать больше гипотез и выполнять больше задач. Это точно стоит того, чтобы потратить больше денег
просто попробуйте, потом скажете спасибо
важно - забудьте про курсор, используйте codex в cli / vscode / jetbrains / или в app (под macos или под windows (вышло только вчера))
пишу пост в 01:26 потому что я заигрался с моделькой и хочу поделиться первыми впечатлениями сразу
Лайк, репост,
С какими типичными проблемами сталкиваются разрабы при попытке внедрить AI Coding
1. Отсутствие тестов и документации.
Причина - мы привыкли хранить всю информацию о проекте у себя в голове и в чатиках с коллегами. Тесты привыкли проводить вручную, либо заменить их вычиткой и компиляцией кода в голове.
С агентами очень важно выстраивать такой цикл, в котором агент сможет увидеть результат своей работы, выполнив пару bash команд; получить фидбек и пойти исправить код.
Это ключевое требование, о котором я говорю на своих консультациях по AI coding.
2. Отсутствие линтеров/форматтеров
Есть разрабы, которые придерживаются некоторых правил по код стилю, но проверяют эти стили они вручную, вычитывая каждый символ и заворачивают код ревью, если в конце файла есть одна пустая строка, вместо двух.
Я помню, как впервые офигел от того, что разраб клиента, который принимал мой код, завернул мой PR из-за того что у меня отступы были сделаны не так, как ему нравится :))
Причина - не все ещё приняли тот факт, что в ближайшем будущем на код уже не надо будет смотреть круглыми сутками и поэтому не нужно писать код по линейке.
Как только разрабы избавятся от этой привычки, они внезапно обнаружат, как много свободного времени у них появилось.
Используйте линтеры только для того, чтобы этот инструмент проверял, например, наличие неиспользуемых кусков кода, наличие "as any" (в typescript) и прочих вещей, которые будут снижать дрифт кода и скорость роста тех. долга.
3. Страх дать компьютеру решить проблему, с которой разраб сам не справился
Причина - большинство программистов считают, что если они лично не справились с задачей, то этот ваш AI уж точно её не осилит, ведь это всего лишь имитация человека (разве робот может написать симфонию?)
Здесь надо иметь мужество переступить свою гордость и страх и дать железяке хотя бы порисерчить причину проблемы (внезпано окажется, что это проблему можно решить), а потом ещё и дать AI решить её.
Вторая часть, кстати, тоже является проблемой, потому что многие разработчики считают, что написать git commit message так же как они, не сможет ни одна железяка :))
Не все программисты ещё принимают тот факт, что большую часть их работы может выполнять AI уже сегодня. Здесь важно не обижаться на прогресс и не отрицать его, а потратить время на обучение AI coding и применять его на практике, чтобы не остаться за бортом через годик-другой.
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
1. Отсутствие тестов и документации.
Причина - мы привыкли хранить всю информацию о проекте у себя в голове и в чатиках с коллегами. Тесты привыкли проводить вручную, либо заменить их вычиткой и компиляцией кода в голове.
С агентами очень важно выстраивать такой цикл, в котором агент сможет увидеть результат своей работы, выполнив пару bash команд; получить фидбек и пойти исправить код.
Это ключевое требование, о котором я говорю на своих консультациях по AI coding.
2. Отсутствие линтеров/форматтеров
Есть разрабы, которые придерживаются некоторых правил по код стилю, но проверяют эти стили они вручную, вычитывая каждый символ и заворачивают код ревью, если в конце файла есть одна пустая строка, вместо двух.
Я помню, как впервые офигел от того, что разраб клиента, который принимал мой код, завернул мой PR из-за того что у меня отступы были сделаны не так, как ему нравится :))
Причина - не все ещё приняли тот факт, что в ближайшем будущем на код уже не надо будет смотреть круглыми сутками и поэтому не нужно писать код по линейке.
Как только разрабы избавятся от этой привычки, они внезапно обнаружат, как много свободного времени у них появилось.
Используйте линтеры только для того, чтобы этот инструмент проверял, например, наличие неиспользуемых кусков кода, наличие "as any" (в typescript) и прочих вещей, которые будут снижать дрифт кода и скорость роста тех. долга.
3. Страх дать компьютеру решить проблему, с которой разраб сам не справился
Причина - большинство программистов считают, что если они лично не справились с задачей, то этот ваш AI уж точно её не осилит, ведь это всего лишь имитация человека (разве робот может написать симфонию?)
Здесь надо иметь мужество переступить свою гордость и страх и дать железяке хотя бы порисерчить причину проблемы (внезпано окажется, что это проблему можно решить), а потом ещё и дать AI решить её.
Вторая часть, кстати, тоже является проблемой, потому что многие разработчики считают, что написать git commit message так же как они, не сможет ни одна железяка :))
Не все программисты ещё принимают тот факт, что большую часть их работы может выполнять AI уже сегодня. Здесь важно не обижаться на прогресс и не отрицать его, а потратить время на обучение AI coding и применять его на практике, чтобы не остаться за бортом через годик-другой.
Лайк, репост,
вы знаете, что я уже много раз хвалил codex, и я задумался о том, что сейчас в моих задачах как будто бы вообще никаких фундаментальных проблем не осталось. и вот это как будто бы вообще нереально, так что решил спросить у своей аудитории, что вы думаете по этому поводу.
какие у вас сейчас есть актуальные проблемы с ai coding? что не получается? что не работает?
а может быть у вас страх чистого листа и вы не знаете с чего начать?
расскажите об этом и расскажите свой опыт - вы новичок или уже синьор в ai coding
на всякий случай напоминаю, у меня в чатах (комментах) мат запрещен
ниже будет опрос
какие у вас сейчас есть актуальные проблемы с ai coding? что не получается? что не работает?
а может быть у вас страх чистого листа и вы не знаете с чего начать?
расскажите об этом и расскажите свой опыт - вы новичок или уже синьор в ai coding
на всякий случай напоминаю, у меня в чатах (комментах) мат запрещен
ниже будет опрос
небольшой пост о том что у меня происходит
я услышал ваш запрос на создание видео по codex cli и начал накидывать сценарий, потратил несколько дней, разбирал свои настройки codex cli, тестил то, что до этого не пробовал, и тут openai разродились релизами и примерно за неделю зарелизили кучу крутых апдейтов для codex и меня потянуло всё это пробовать..
- subagents (multi agents, выше про них писал)
- войс мод
- memory
- и многое другое
видимо, Peter Steinberger (создатель openclaw) начал руководить процессом
субагенты только чего стоят.. я сначала попробовал работать с ними по-старинке (как в claude code), но быстро понял, что не нужно столько плясать вокруг них и можно упрощать жизнь и не декомпозировать задачи настолкьо сильно, как для соннета
в итоге, сейчас тестирую разные подходы к работе с субагентами и мне всё нравится. 5.3 codex офигенно пишет код по плану и так же офигенно ревьюит его. переживает несколько компактов очень хорошо.
я даже не знаю, чего ещё можно желать в ai coding на сегодняшний момент.
а вам чего ещё не хватает?
какую вообще цель преследуете от ai coding? быстрее деливерить фичи? оставаться в тренде? что еще?
я услышал ваш запрос на создание видео по codex cli и начал накидывать сценарий, потратил несколько дней, разбирал свои настройки codex cli, тестил то, что до этого не пробовал, и тут openai разродились релизами и примерно за неделю зарелизили кучу крутых апдейтов для codex и меня потянуло всё это пробовать..
- subagents (multi agents, выше про них писал)
- войс мод
- memory
- и многое другое
видимо, Peter Steinberger (создатель openclaw) начал руководить процессом
субагенты только чего стоят.. я сначала попробовал работать с ними по-старинке (как в claude code), но быстро понял, что не нужно столько плясать вокруг них и можно упрощать жизнь и не декомпозировать задачи настолкьо сильно, как для соннета
в итоге, сейчас тестирую разные подходы к работе с субагентами и мне всё нравится. 5.3 codex офигенно пишет код по плану и так же офигенно ревьюит его. переживает несколько компактов очень хорошо.
я даже не знаю, чего ещё можно желать в ai coding на сегодняшний момент.
а вам чего ещё не хватает?
какую вообще цель преследуете от ai coding? быстрее деливерить фичи? оставаться в тренде? что еще?
У codex появились нормальные субагенты!
https://developers.openai.com/codex/multi-agent
Пока что пробую и мне в целом нравится. Где то сделано лучше чем в Claude Code, где то хуже. Но с учетом, что в codex сейчас лучшие модели на рынке, то у Антропиков не остается никаких шансов))
Кодексам осталось ускорить инференс хотя бы на 30% и будем вообще идеально!
Планирую записать видео по codex.
Что вам было бы интересно узнать о нем?
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
https://developers.openai.com/codex/multi-agent
Пока что пробую и мне в целом нравится. Где то сделано лучше чем в Claude Code, где то хуже. Но с учетом, что в codex сейчас лучшие модели на рынке, то у Антропиков не остается никаких шансов))
Кодексам осталось ускорить инференс хотя бы на 30% и будем вообще идеально!
Планирую записать видео по codex.
Что вам было бы интересно узнать о нем?
Лайк, репост,
Openai
Subagents – Codex | OpenAI Developers
Use subagents and custom agents in Codex
Топ полезных постов канала за последнее время
▪️ knip + субагенты = чистый код после агентской сессии — Как подчищать за агентом
▪️ «Скорее всего» от агента означает, что он не знает. Добавь grounding — «Может быть» от агентов
▪️ Чем умнее модель, тем больше она ленится и выкручивается — Тяжело управлять агентами
▪️ 10 советов по использованию Claude Code — от Бориса Черного, создателя Claude Code
▪️ AI пишет оверинжиниринг по дефолту. Решение через memory bank — Борьба с оверинжинирингом
▪️ Агент = герой фильма «Помни». Создаём ему внешнюю память — Memory Bank для агентов
▪️ Три способа выстрелить себе в ногу с AI coding — Три инсайта
▪️ Не пиши промпты сам — пусть AI напишет их за тебя — Как промптить
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
▪️ knip + субагенты = чистый код после агентской сессии — Как подчищать за агентом
▪️ «Скорее всего» от агента означает, что он не знает. Добавь grounding — «Может быть» от агентов
▪️ Чем умнее модель, тем больше она ленится и выкручивается — Тяжело управлять агентами
▪️ 10 советов по использованию Claude Code — от Бориса Черного, создателя Claude Code
▪️ AI пишет оверинжиниринг по дефолту. Решение через memory bank — Борьба с оверинжинирингом
▪️ Агент = герой фильма «Помни». Создаём ему внешнюю память — Memory Bank для агентов
▪️ Три способа выстрелить себе в ногу с AI coding — Три инсайта
▪️ Не пиши промпты сам — пусть AI напишет их за тебя — Как промптить
Лайк, репост,
Проблема кодинга с AI в том, что оно, внезапно, требует подготовки и с наскока не получится добиться надёжного результата.
Мои подписчики об этом точно знают
За 2025-й год я перепробовал много различных практик написания кода с AI. Примерно, начиная с лета, эти практики уже устаканились, к концу года скорректировались и вот, мы уже можем говорить о best practices, которые точно работают в AI coding.
Об этих best practices говорят и в OpenAI, и в Anthropic, в Spotify и других гигантах, но с опозданием на несколько месяцев.
Автор канала DEKSDEN Notes подготовил best practices по AI coding, а я упаковал это в статью.
Кстати, про автора Deksden
Вы могли видеть его черно-белую аватарку в различных чатах по AI, но возможно не все знают, что его зовут Денис Киселев и он AI SOLO предприниматель, AI-SWE эксперт, профессиональный поклонник моделей OpenAI, создатель своего собственного флоу разработки (он даже пилит свой собственный оркестратор!) и вообще крутой чувак!)
У него необоснованно мало подписчиков на канале, так что советую зайти к нему и подписаться!
◾️ DEKSDEN notes пишет про AI разработку и технологии
Статья о Best practices по AI coding
◾️Читать на Хабр
У кого есть возможность, пожалуйста, поддержите статью на Хабре
#ai_coding@the_ai_architect
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
Мои подписчики об этом точно знают
За 2025-й год я перепробовал много различных практик написания кода с AI. Примерно, начиная с лета, эти практики уже устаканились, к концу года скорректировались и вот, мы уже можем говорить о best practices, которые точно работают в AI coding.
Об этих best practices говорят и в OpenAI, и в Anthropic, в Spotify и других гигантах, но с опозданием на несколько месяцев.
Автор канала DEKSDEN Notes подготовил best practices по AI coding, а я упаковал это в статью.
Кстати, про автора Deksden
Вы могли видеть его черно-белую аватарку в различных чатах по AI, но возможно не все знают, что его зовут Денис Киселев и он AI SOLO предприниматель, AI-SWE эксперт, профессиональный поклонник моделей OpenAI, создатель своего собственного флоу разработки (он даже пилит свой собственный оркестратор!) и вообще крутой чувак!)
У него необоснованно мало подписчиков на канале, так что советую зайти к нему и подписаться!
◾️ DEKSDEN notes пишет про AI разработку и технологии
Статья о Best practices по AI coding
◾️Читать на Хабр
У кого есть возможность, пожалуйста, поддержите статью на Хабре
#ai_coding@the_ai_architect
Лайк, репост,
Борис Черный продолжает делиться своими лайфхаками по работе с Claude Code
На этой неделе он рассказал про кастомизируемость: настройка терминала, mcp, plugins, skills, agents и многое другое.
Я для вас перевёл его тред и написал статью:
◾️Читать
Если вы ещё не работали с Claude Code, то у меня для вас есть записанная лекция, где я познакомлю вас с фундаментальными знаниями о Claude Code, субагентах, оркестраторе, скиллах, а также, о том, как создавать свои собственные воркфлоу для автономной работы.
◾️ Смотреть
#ai_coding@the_ai_architect
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
На этой неделе он рассказал про кастомизируемость: настройка терминала, mcp, plugins, skills, agents и многое другое.
Я для вас перевёл его тред и написал статью:
◾️Читать
Если вы ещё не работали с Claude Code, то у меня для вас есть записанная лекция, где я познакомлю вас с фундаментальными знаниями о Claude Code, субагентах, оркестраторе, скиллах, а также, о том, как создавать свои собственные воркфлоу для автономной работы.
◾️ Смотреть
#ai_coding@the_ai_architect
Лайк, репост,
Я тут попробовал agent team от Claude Code
Что это?
Это режим, в котором Claude выступает в роли оркестратора и создаёт агентов под ваши задачи – они общаются между собой, а оркестратор выступает их тим лидом.
Я дал им задачку: написать очень небольшой сервис из tg mini app и трёх бэкендов на nodejs, в сумме около 1.7k строк. Управлял балом Opus 4.6
Итог – они не справились(
Проблемы были типичные – бэкенд с фронтендом не стыковались, контракты расходятся, часть инструкций пропущено.
Для меня это было удивительно, потому что codex 5.3 в одно лицо и без субагентов справился с этим замечательно, хоть и пропустил парочку нюансов.
От agent team у меня вообще были ожидания, что теперь нам не придётся составлять ТЗ, планы, и оркестратор сам сообразит опросить пользователя, составить себе план, декомпозировать на задачи и раздать своим сотрудникам-агентам.
Но сейчас оно не справляется даже с подготовленным ТЗ.
Поэтому, осознанный процесс подготовки плана, декомпозиции на задачи и верификации выполненных задач всё ещё актуален, поэтому я об этом так много пишу и поэтому у меня есть целая двухчасовая лекция об этом, называется Plan & Act – Разбор работающего Workflow.
Тут я объясняю философию того, как нужно подходить к выполнению задач в условиях ai coding: прототипирование, планирование, декомпозиция, передача в работу, проверка.
Помимо этого, в этой лекции очень много концетрированной информации о моём опыте в ai coding.
Вам не обязательно применять этот подход 1 в 1 на практике, но это станет отличным стартом для организации своего собственного подхода к программированию с ИИ.
Посмотреть можно здесь.
#ai_coding@the_ai_architect
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
Что это?
Это режим, в котором Claude выступает в роли оркестратора и создаёт агентов под ваши задачи – они общаются между собой, а оркестратор выступает их тим лидом.
Я дал им задачку: написать очень небольшой сервис из tg mini app и трёх бэкендов на nodejs, в сумме около 1.7k строк. Управлял балом Opus 4.6
Итог – они не справились(
Проблемы были типичные – бэкенд с фронтендом не стыковались, контракты расходятся, часть инструкций пропущено.
Для меня это было удивительно, потому что codex 5.3 в одно лицо и без субагентов справился с этим замечательно, хоть и пропустил парочку нюансов.
От agent team у меня вообще были ожидания, что теперь нам не придётся составлять ТЗ, планы, и оркестратор сам сообразит опросить пользователя, составить себе план, декомпозировать на задачи и раздать своим сотрудникам-агентам.
Но сейчас оно не справляется даже с подготовленным ТЗ.
Поэтому, осознанный процесс подготовки плана, декомпозиции на задачи и верификации выполненных задач всё ещё актуален, поэтому я об этом так много пишу и поэтому у меня есть целая двухчасовая лекция об этом, называется Plan & Act – Разбор работающего Workflow.
Тут я объясняю философию того, как нужно подходить к выполнению задач в условиях ai coding: прототипирование, планирование, декомпозиция, передача в работу, проверка.
Помимо этого, в этой лекции очень много концетрированной информации о моём опыте в ai coding.
Вам не обязательно применять этот подход 1 в 1 на практике, но это станет отличным стартом для организации своего собственного подхода к программированию с ИИ.
Посмотреть можно здесь.
#ai_coding@the_ai_architect
Лайк, репост,
Переход к agentic software development
Грег Брокман, ко-фаундер OpenAI, заявил, что с 31 марта 2026, они в OpenAI переходят к agentic software development (агентной разработке ПО) и стремятся к следующему:
1) Для любой технической задачи инструментом первой необходимости для человека становится взаимодействие с агентом, а не использование редактора кода или терминала.
2) Стандартный способ использования агентов людьми явно оценивается как безопасный, но при этом достаточно продуктивный, чтобы для большинства рабочих процессов не требовались дополнительные разрешения.
Чтобы этого достичь, вот 6 рекомендаций команде от Грега
1️⃣ Найдите время, чтобы опробовать инструменты.
Многие люди останавливаются на размышлениях "А сможет ли агент справиться с этой задачей?" вместо того чтобы просто попробовать
• Назначьте "капитана по агентам" в вашей команде — человека, ответственного за продумывание того, как агенты могут быть внедрены в рабочий процесс команды.
• Делитесь опытом или вопросами в специально отведенных внутренних каналах.
• Выделите день для общекорпоративного хакатона по Codex.
2️⃣ Создавайте skills и файлы AGENTS[.md].
Для любого проекта, над которым работаете.
• обновляйте
• прописывайте skills для всего, что вы поручаете агенту, и сохраняйте их в репозитории.
3️⃣ Проведите инвентаризацию и сделайте доступными любые внутренние инструменты.
• Ведите список инструментов, от которых зависит ваша команда, и убедитесь, что кто-то отвечает за обеспечение доступа к ним для агентов (например, через CLI или сервер MCP).
4️⃣ Структурируйте кодовые базы по принципу agent-first
• Пишите тесты, которые быстро запускаются, и создавайте качественные интерфейсы между компонентами.
5️⃣ Скажите нет slop`у.
Управление кодом, сгенерированным ИИ, в больших масштабах — это новая проблема, которая потребует новых процессов и соглашений для поддержания высокого качества кода.
• Убедитесь, что за любой код, попадающий в прод, несет ответственность конкретный человек.
• Как ревьюер кода, поддерживайте как минимум ту же планку качества, что и для кода, написанного человеком, и убедитесь, что автор понимает, что именно он отправляет.
6️⃣ Работайте над базовой инфраструктурой.
obsevrability, loggin, monitoring
Основные инструменты становятся намного лучше и удобнее, но существует множество инфраструктурных вещей вокруг инструментов, которых пока не хватает: observability, отслеживание не только закоммиченного кода, но и лог действий агента, которые к нему привели, а также централизованное управление инструментами, которые могут использовать агенты.
Внедрение таких инструментов, как Codex – это не только техническое, но и глубокое культурное изменение со множеством последствий, с которыми ещё предстоит разобраться.
#ai_coding@the_ai_architect
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
Грег Брокман, ко-фаундер OpenAI, заявил, что с 31 марта 2026, они в OpenAI переходят к agentic software development (агентной разработке ПО) и стремятся к следующему:
1) Для любой технической задачи инструментом первой необходимости для человека становится взаимодействие с агентом, а не использование редактора кода или терминала.
2) Стандартный способ использования агентов людьми явно оценивается как безопасный, но при этом достаточно продуктивный, чтобы для большинства рабочих процессов не требовались дополнительные разрешения.
Чтобы этого достичь, вот 6 рекомендаций команде от Грега
1️⃣ Найдите время, чтобы опробовать инструменты.
Многие люди останавливаются на размышлениях "А сможет ли агент справиться с этой задачей?" вместо того чтобы просто попробовать
• Назначьте "капитана по агентам" в вашей команде — человека, ответственного за продумывание того, как агенты могут быть внедрены в рабочий процесс команды.
• Делитесь опытом или вопросами в специально отведенных внутренних каналах.
• Выделите день для общекорпоративного хакатона по Codex.
2️⃣ Создавайте skills и файлы AGENTS[.md].
Для любого проекта, над которым работаете.
• обновляйте
AGENTS[.md] всякий раз, когда агент делает что-то не так или испытывает трудности с задачей.• прописывайте skills для всего, что вы поручаете агенту, и сохраняйте их в репозитории.
3️⃣ Проведите инвентаризацию и сделайте доступными любые внутренние инструменты.
• Ведите список инструментов, от которых зависит ваша команда, и убедитесь, что кто-то отвечает за обеспечение доступа к ним для агентов (например, через CLI или сервер MCP).
4️⃣ Структурируйте кодовые базы по принципу agent-first
• Пишите тесты, которые быстро запускаются, и создавайте качественные интерфейсы между компонентами.
5️⃣ Скажите нет slop`у.
Управление кодом, сгенерированным ИИ, в больших масштабах — это новая проблема, которая потребует новых процессов и соглашений для поддержания высокого качества кода.
• Убедитесь, что за любой код, попадающий в прод, несет ответственность конкретный человек.
• Как ревьюер кода, поддерживайте как минимум ту же планку качества, что и для кода, написанного человеком, и убедитесь, что автор понимает, что именно он отправляет.
6️⃣ Работайте над базовой инфраструктурой.
obsevrability, loggin, monitoring
Основные инструменты становятся намного лучше и удобнее, но существует множество инфраструктурных вещей вокруг инструментов, которых пока не хватает: observability, отслеживание не только закоммиченного кода, но и лог действий агента, которые к нему привели, а также централизованное управление инструментами, которые могут использовать агенты.
Внедрение таких инструментов, как Codex – это не только техническое, но и глубокое культурное изменение со множеством последствий, с которыми ещё предстоит разобраться.
#ai_coding@the_ai_architect
Лайк, репост,
Главный поклонник моделей openai в моем окружении, Макс Этихлид, наконец-то выложил пост со сравнением работы трёх актуальных sota моделей
Читать подробнее: часть 1, часть 2
#ai_coding@the_ai_architect
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
● GPT-5.3 Codex - кодер, повседневный инструмент инженера
Шустрый, технически прошаренный, дотошный в исполнении выданных инструкций, но это именно исполнитель
● Opus 4.6 - вайб-генералист
Быстро что-то сделать с нуля, добавить не самую критичную фичу в существующий проект, но нужно держать в узде, если требуется внимательность и точные изменения
● GPT-5.2 - инженер
С ним надёжнее всего планировать, обсуждать варианты решений сложных проблем, и в целом держать проект под строгим контролем
Читать подробнее: часть 1, часть 2
#ai_coding@the_ai_architect
Лайк, репост,
Комментарий к моей статье от Дяди (@dealerAI):
https://t.me/dealerAI/1664
Согласен с тем, что обязательно нужно придумать решение для найма джунов, потому что без них не будет новых синьоров через 5-10 лет
https://t.me/dealerAI/1664
Согласен с тем, что обязательно нужно придумать решение для найма джунов, потому что без них не будет новых синьоров через 5-10 лет
«Из 40 разработчиков оставили 10»: как российские компании режут косты и перестраивают разработку под AI
Я тут некоторое время назад провёл интервью со своим подписчиком. Он – CTO российского финтеха и технический партнёр в российском интеграторе.
Мы поговорили с ним о том, как будет выглядеть будущее IT сектора в России с приходом вайбкодинга.
По этому случаю я написал статью на Хабр, и это лишь первая часть, а будет ещё вторая.
В первой части про:
- ускорились в 15 раз с AI кодингом
- 30% кода в финтехе пишется с AI
- уволили 75% команды в интеграторе
- уволили 1500 айтишников в финтехе
- про безопасность
- про будущее разработки
Подробнее читайте здесь:
https://habr.com/ru/articles/994218/
Поддержите статью лайком, плиз!
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
Я тут некоторое время назад провёл интервью со своим подписчиком. Он – CTO российского финтеха и технический партнёр в российском интеграторе.
Мы поговорили с ним о том, как будет выглядеть будущее IT сектора в России с приходом вайбкодинга.
По этому случаю я написал статью на Хабр, и это лишь первая часть, а будет ещё вторая.
В первой части про:
- ускорились в 15 раз с AI кодингом
- 30% кода в финтехе пишется с AI
- уволили 75% команды в интеграторе
- уволили 1500 айтишников в финтехе
- про безопасность
- про будущее разработки
Подробнее читайте здесь:
https://habr.com/ru/articles/994218/
Поддержите статью лайком, плиз!
Лайк, репост,
Хабр
«Из 40 разработчиков оставили 10»: как российские компании режут косты и перестраивают разработку под AI
Всем привет! Меня зовут Тимур Хахалев, я – эксперт в AI coding, веду канал об этом. Недавно я провёл интервью со своим подписчиком – он рассказал правду о текущем положении дел AI coding в российских...
Opus 4.6 и Codex 5.3
Вчера с разницей в 10-15 минут OpenAI и Anthropic зарелизили свои новые модели.
Сильно в технические детали я погружаться не буду, об этом вы уже наверняка знаете из других источников, но вот что интересного могу сказать.
Opus 4.6 наконец получил 1M context window: тут мы с вами помним, что важен не размер, а умение им пользоваться. Антропики заявляют, что в тесте, где нужно найти ответы на 8 вопросов из огромного текста (256k и 1m tokens), opus 4.6 набирает 93/100 и 76/100 соответственно.
Неплохо!
Для сравнения, Sonnet 4.5 в этом же тесте набирает 10/100 и 18/100.
Gemini 3 Pro набирает 45/100 и 24/100 в этом же тесте.
Ещё один бенчмарк, который победил Claude Opus 4.6, стал Terminal-bench 2.0 – этот бенчмарк показывает, насколько хорошо агенты выполняют задачи в терминалах: от администрирования систем и отладки кода до научных вычислений и конфигурации устаревшего ПО.
Прошлым лидером был GPT 5.2 Codex, набрав 64.7/100, теперь Opus 4.6 его обогнал и набрал 65.4/100!
Ура! Новый мировой лидер!
Теперь, про Codex 5.3
Примерно через 10-15 минут после релиза Opus 4.6, ребята из OpenAI релизят новую модель для кодинга - GPT-5.3-Codex.
Результаты в Terminal-bench 2.0 - 77.3/100.
Да, вы всё правильно поняли.
Новый Claude Opus 4.6 побыл примерно 10-15 минут мировым лидером в этом бенчмарке.
Помимо этого, Codex 5.3 теперь тратит ещё меньше токенов, набирает ещё больше баллов в бенчмарках, работает примерно на ~50% быстрее своих собратьев.
Кодекса сделали ещё более умным и более болтливым – он теперь комментирует каждый свой шаг (ранее он просто делал всё молча).
---
Помимо обновлений модели, в Claude Code ещё завезли новую фичу – agent team. Это что-то вроде симуляции работы в команде – есть тим лид и есть подчинённые, со всеми вытекающими ("агент X почему то не выполнил работу.. надо выяснить почему", "не удалось заставить агента Y выполнить работу, сделаю её сам")
Зачем?
Чтобы выполнять работу ещё быстрее, потому что Claude сам будет оркестрировать агентов и параллелить задачи на них, а вы будете тратить ещё больше токенов за минуту времени))
Я решил провести тест новых моделей и фичи agent team
У меня есть один очень небольшой проект (примерно 2k loc), который состоит из 3-х бэкендов на nodejs и одного telegram mini app. Я попросил GPT-5.2 High описать проект в виде обычной ТЗшки, а затем, дать её в работу агентам и потом с помощью этого же gpt провести ревью и дать импровизированную оценку по 10-ти балльной шкале
1. gpt-5.3-codex high в codex app – выполнил задачу за 9 мин, по мнению GPT-5.2 High набрал 8/10. Из минусов - упустил пару моментов из ТЗ, но не сильно критичных. Не продумал безопасность (из ТЗ это было упущено).
Написал 1.7k строк кода
2. claude code с agent team под управлением opus 4.6 – выполнили задачу за 9 мин, по мнению нашего ревьювера набрали 5/10)) Допустили несколько критичных ошибок – расхождение в контрактах, упустили несколько нюансов из ТЗ.
Написали 1.6k строк кода
3. claude code с opus 4.6 без агентов – выполнил задачу за 7 минут, получил оценку 5/10)) Но я бы ещё балл от себя накинул, потому что прям критичных проблем было меньше, по сравнению с командой балбесов
Вот такие результаты!
Я думал, Ant'ы уже пощёлкали проблему с оркестратором, но оказывается что нет! Мой plan&act, оказывается, работает надёжнее. Надеюсь, agent team ещё допилят. Ну и жду теперь ответку на оркестратор от OpenAI.
А вы уже попробовали обновления? Что понравилось больше? Рассказывайте!
#ai_coding@the_ai_architect
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
Вчера с разницей в 10-15 минут OpenAI и Anthropic зарелизили свои новые модели.
Сильно в технические детали я погружаться не буду, об этом вы уже наверняка знаете из других источников, но вот что интересного могу сказать.
Opus 4.6 наконец получил 1M context window: тут мы с вами помним, что важен не размер, а умение им пользоваться. Антропики заявляют, что в тесте, где нужно найти ответы на 8 вопросов из огромного текста (256k и 1m tokens), opus 4.6 набирает 93/100 и 76/100 соответственно.
Неплохо!
Для сравнения, Sonnet 4.5 в этом же тесте набирает 10/100 и 18/100.
Gemini 3 Pro набирает 45/100 и 24/100 в этом же тесте.
Ещё один бенчмарк, который победил Claude Opus 4.6, стал Terminal-bench 2.0 – этот бенчмарк показывает, насколько хорошо агенты выполняют задачи в терминалах: от администрирования систем и отладки кода до научных вычислений и конфигурации устаревшего ПО.
Прошлым лидером был GPT 5.2 Codex, набрав 64.7/100, теперь Opus 4.6 его обогнал и набрал 65.4/100!
Ура! Новый мировой лидер!
Теперь, про Codex 5.3
Примерно через 10-15 минут после релиза Opus 4.6, ребята из OpenAI релизят новую модель для кодинга - GPT-5.3-Codex.
Результаты в Terminal-bench 2.0 - 77.3/100.
Да, вы всё правильно поняли.
Новый Claude Opus 4.6 побыл примерно 10-15 минут мировым лидером в этом бенчмарке.
Помимо этого, Codex 5.3 теперь тратит ещё меньше токенов, набирает ещё больше баллов в бенчмарках, работает примерно на ~50% быстрее своих собратьев.
Кодекса сделали ещё более умным и более болтливым – он теперь комментирует каждый свой шаг (ранее он просто делал всё молча).
---
Помимо обновлений модели, в Claude Code ещё завезли новую фичу – agent team. Это что-то вроде симуляции работы в команде – есть тим лид и есть подчинённые, со всеми вытекающими ("агент X почему то не выполнил работу.. надо выяснить почему", "не удалось заставить агента Y выполнить работу, сделаю её сам")
Зачем?
Чтобы выполнять работу ещё быстрее, потому что Claude сам будет оркестрировать агентов и параллелить задачи на них, а вы будете тратить ещё больше токенов за минуту времени))
Я решил провести тест новых моделей и фичи agent team
У меня есть один очень небольшой проект (примерно 2k loc), который состоит из 3-х бэкендов на nodejs и одного telegram mini app. Я попросил GPT-5.2 High описать проект в виде обычной ТЗшки, а затем, дать её в работу агентам и потом с помощью этого же gpt провести ревью и дать импровизированную оценку по 10-ти балльной шкале
1. gpt-5.3-codex high в codex app – выполнил задачу за 9 мин, по мнению GPT-5.2 High набрал 8/10. Из минусов - упустил пару моментов из ТЗ, но не сильно критичных. Не продумал безопасность (из ТЗ это было упущено).
Написал 1.7k строк кода
2. claude code с agent team под управлением opus 4.6 – выполнили задачу за 9 мин, по мнению нашего ревьювера набрали 5/10)) Допустили несколько критичных ошибок – расхождение в контрактах, упустили несколько нюансов из ТЗ.
Написали 1.6k строк кода
3. claude code с opus 4.6 без агентов – выполнил задачу за 7 минут, получил оценку 5/10)) Но я бы ещё балл от себя накинул, потому что прям критичных проблем было меньше, по сравнению с командой балбесов
Вот такие результаты!
Я думал, Ant'ы уже пощёлкали проблему с оркестратором, но оказывается что нет! Мой plan&act, оказывается, работает надёжнее. Надеюсь, agent team ещё допилят. Ну и жду теперь ответку на оркестратор от OpenAI.
А вы уже попробовали обновления? Что понравилось больше? Рассказывайте!
#ai_coding@the_ai_architect
Лайк, репост,
Топ полезных постов канала за последнее время
▪️ Промпт для агента от самого создателя Claude Code, Бориса Черного — Code Simplifier
▪️ На 40% меньше токенов на E2E тесты — Agent Browser
▪️ Codex планирует, Claude Code пишет. Видео с практикой — Plan & Act
▪️ Skill от Vercel находит косяки в React-коде после вайбкодинга — React Best Practices
▪️ Из «так себе» в «красиво» за один промпт — Frontend Design Skill
▪️ Запускаем агента из агента через headless режим — Делегирование
▪️ Обёртка для тестов, которая не засоряет контекст выводом PASSED — Tests Output Suppress
▪️ 5 слов для старта — Как начать с субагентами
▪️ 10 советов по использованию Claude Code — от Бориса Черного, создателя Claude Code
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
▪️ Промпт для агента от самого создателя Claude Code, Бориса Черного — Code Simplifier
▪️ На 40% меньше токенов на E2E тесты — Agent Browser
▪️ Codex планирует, Claude Code пишет. Видео с практикой — Plan & Act
▪️ Skill от Vercel находит косяки в React-коде после вайбкодинга — React Best Practices
▪️ Из «так себе» в «красиво» за один промпт — Frontend Design Skill
▪️ Запускаем агента из агента через headless режим — Делегирование
▪️ Обёртка для тестов, которая не засоряет контекст выводом PASSED — Tests Output Suppress
▪️ 5 слов для старта — Как начать с субагентами
▪️ 10 советов по использованию Claude Code — от Бориса Черного, создателя Claude Code
Лайк, репост,
Granola MCP
У лучшего meetings summary инструмента наконец-то появился mcp.
Позволяет подключить Granola к вашему любимому ai-чатику.
Кто не знает – Granola это инструмент для записи любых встреч (онлайн и оффлайн), с возможностью потом початиться с этим саммари, вытащить "следующие шаги" по встрече, собрать инсайты, пообщаться с предыдущими записями звонка (этого же собеседника) и тд
Можно подключать как к ChatGPT, Claude Desktop через коннекторы, так и к Claude Code и другим агентам (к codex у меня подключить не вышло).
Какие инструменты доступны?
1. query_granola_meetings
Natural language поиск по встречам
- Принимает запрос на естественном языке
- Ищет по контенту встреч (обсуждения, решения, action items)
- Возвращает ответ с цитатами-ссылками на заметки
- Лучший выбор для открытых вопросов типа "что обсуждали про X?"
2. list_meetings
Список встреч за период
3. get_meetings
Детали конкретных встреч по ID
- Возвращает:
- Приватные заметки
- AI-саммари
- Участники
- Полные метаданные
Ограничения:
- Нет доступа к папкам напрямую (поиск по папкам — через query)
- Нет доступа к календарю/будущим событиям
- Нет возможности редактировать заметки
Подключить в Claude Code
Пройти авторизацию:
1. Запустить Claude Code
2.
3. Зайти в granola mcp
4. Authenticate
5. Готово
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
У лучшего meetings summary инструмента наконец-то появился mcp.
Позволяет подключить Granola к вашему любимому ai-чатику.
Кто не знает – Granola это инструмент для записи любых встреч (онлайн и оффлайн), с возможностью потом початиться с этим саммари, вытащить "следующие шаги" по встрече, собрать инсайты, пообщаться с предыдущими записями звонка (этого же собеседника) и тд
Можно подключать как к ChatGPT, Claude Desktop через коннекторы, так и к Claude Code и другим агентам (к codex у меня подключить не вышло).
Какие инструменты доступны?
1. query_granola_meetings
Natural language поиск по встречам
- Принимает запрос на естественном языке
- Ищет по контенту встреч (обсуждения, решения, action items)
- Возвращает ответ с цитатами-ссылками на заметки
- Лучший выбор для открытых вопросов типа "что обсуждали про X?"
2. list_meetings
Список встреч за период
3. get_meetings
Детали конкретных встреч по ID
- Возвращает:
- Приватные заметки
- AI-саммари
- Участники
- Полные метаданные
Ограничения:
- Нет доступа к папкам напрямую (поиск по папкам — через query)
- Нет доступа к календарю/будущим событиям
- Нет возможности редактировать заметки
Подключить в Claude Code
claude mcp add --transport http granola https://mcp.granola.ai/mcp
Пройти авторизацию:
1. Запустить Claude Code
2.
/mcp3. Зайти в granola mcp
4. Authenticate
5. Готово
Лайк, репост,
В комментах развернулось горячее обсуждение, так что ещё важно проговорить дисклеймер – братья, трогать траву не забывайте.
Я уже много мнений видел, что вайбкодинг вызывает зависимость, быстрый дофамин и вот это всё – по себе знаю.
Хочется всё успеть, но в сутках 24 часа, а важно ещё уделить внимание и своему здоровью и своей семье, так что не уходите с головой в это.
Для психологов открывается новая ниша – научи вайбкодера трогать траву 🙂
Я уже много мнений видел, что вайбкодинг вызывает зависимость, быстрый дофамин и вот это всё – по себе знаю.
Хочется всё успеть, но в сутках 24 часа, а важно ещё уделить внимание и своему здоровью и своей семье, так что не уходите с головой в это.
Для психологов открывается новая ниша – научи вайбкодера трогать траву 🙂
