Пишу про AI Coding, помогаю разработчикам освоить AI, внедряю AI в бизнес, провожу консультации.
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
Про аудио
Появилась задача вытащить аудио из видео и сделать структурированный текст по этому аудио.
Обычно, я просил агента использовать ffpmeg для извлечения аудио и далее полученный mp3 я руками кидал в ai.studio и промптил.
Это хорошо работало, но требовало делать это руками
Вчера я решил сделать это полностью с помощью агентов локально на Маке.
Я помнил что существует некая модель parakeet и якобы она хорошо работает с ру аудио. Ок, пошёл разбираться, как запустить её локально.
В одном чатике мне подсказали использовать kesha cli - это обёртка над тулами для работы с llm которые работают с аудио.
Попросил codex установить это и дал задачу превратить видео в структурированный текст.
За пару минут без каких-либо проблем codex справился и отдал мне отлично структурированный документ. Кайф!
Я решил пойти дальше и попробовать заменить свой Wispr Flow (диктовалка голоса с микро в текст) и вспомнил что есть Handy. Установил его, в нём же скачал ту же модель parakeet v3, попробовал, иии.. чот на зашло!
Да, круто что работает очень быстро и локально, но мне не понравилось, что плохо ставит окончания у слов и плохо разбирает англицизмы, а ещё чтобы говорить, нужно держать зажатыми кнопки, тут нет режима hands free.
Всё же у wispr flow дела с этим обстоят лучше. Видимо, сказывается дополнительная пост-обработка транскрипции, которая улучшает результат и готовый текст нужно меньше редактировать.
Кстати, Валера "навайбкожу любой софт за 120 мин" Ковальский дооснащал handy и вкорячивал туда историю copy-paste и добавлял поддержку использовать любую llm по remote api. Кому интересно - приходите посмотреть.
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
Появилась задача вытащить аудио из видео и сделать структурированный текст по этому аудио.
Обычно, я просил агента использовать ffpmeg для извлечения аудио и далее полученный mp3 я руками кидал в ai.studio и промптил.
Это хорошо работало, но требовало делать это руками
Вчера я решил сделать это полностью с помощью агентов локально на Маке.
Я помнил что существует некая модель parakeet и якобы она хорошо работает с ру аудио. Ок, пошёл разбираться, как запустить её локально.
В одном чатике мне подсказали использовать kesha cli - это обёртка над тулами для работы с llm которые работают с аудио.
Попросил codex установить это и дал задачу превратить видео в структурированный текст.
За пару минут без каких-либо проблем codex справился и отдал мне отлично структурированный документ. Кайф!
Я решил пойти дальше и попробовать заменить свой Wispr Flow (диктовалка голоса с микро в текст) и вспомнил что есть Handy. Установил его, в нём же скачал ту же модель parakeet v3, попробовал, иии.. чот на зашло!
Да, круто что работает очень быстро и локально, но мне не понравилось, что плохо ставит окончания у слов и плохо разбирает англицизмы, а ещё чтобы говорить, нужно держать зажатыми кнопки, тут нет режима hands free.
Всё же у wispr flow дела с этим обстоят лучше. Видимо, сказывается дополнительная пост-обработка транскрипции, которая улучшает результат и готовый текст нужно меньше редактировать.
Кстати, Валера "навайбкожу любой софт за 120 мин" Ковальский дооснащал handy и вкорячивал туда историю copy-paste и добавлял поддержку использовать любую llm по remote api. Кому интересно - приходите посмотреть.
Лайк, репост,
Писать код руками или AI Coding?
В последние пару недель в инфополе то и дело появляются новости о том, что тот или иной поставщик AI начинает резать лимиты, повышать стоимость токенов, отменять дешевые подписки.
Вот хороший разбор The Verge, в котором автор поговорил с несколькими людьми из индустрии
Вывод такой, что надувающийся AI пузырь не успевает возвращать инвестии и поэтому крупным игрокам рынка приходится затягивать пояса.
Ну, нам всем с вами это было видно ещё с 2024-го.
Что будет дальше?
Поставщики AI и далее будут увеличивать цены, но говорить о том, что придется кодить руками по старинке, я бы не стал.
Что делать компаниям?
Может, дешевле нанять джуна, чем платить за подписку на Claude?
Нет, в такое я не верю. Текущий уровень джунов не идёт ни в какую конкуренцию с текущим уровнем AI, даже если месячная подписка на Claude будет стоить $1000.
Сейчас одна задача, которую выполняет middle+ разработчик, владеющий AI Coding, стоит компании (в которой этот разраб работает) примерно $90 и занимает 1 рабочий день.
Без AI Coding эта задача стоила бы примерно $533 и 3-х рабочих дней.
Появившийся спрос на AI точно кто-то должен будет удовлетворять, так что поставщикам придётся что-то придумывать, чтобы быть дешевле ручного труда.
Что делать разработчикам?
Если вы разраб коммерческий опытом от 2-х лет и понимаете как работает SDLC, то AI даёт вам офигительный рычаг (leverage), с которым можно выполнять работу 2-3 миддлов.
Что делать с этим рычагом, выбор за вами:
- создать свой продукт и продавать его
- применять его у себя на работе и выигрывать в конкуренции у тех, кто не хочет использовать AI
- работать на трех работах (привет волкам)
Обучаться AI Coding сейчас самое время.
12 мая у меня стартует курс по кодингу с ИИ. Узнать детали.
#aicoding@the_ai_architect
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
В последние пару недель в инфополе то и дело появляются новости о том, что тот или иной поставщик AI начинает резать лимиты, повышать стоимость токенов, отменять дешевые подписки.
Вот хороший разбор The Verge, в котором автор поговорил с несколькими людьми из индустрии
Вывод такой, что надувающийся AI пузырь не успевает возвращать инвестии и поэтому крупным игрокам рынка приходится затягивать пояса.
Ну, нам всем с вами это было видно ещё с 2024-го.
Что будет дальше?
Поставщики AI и далее будут увеличивать цены, но говорить о том, что придется кодить руками по старинке, я бы не стал.
Что делать компаниям?
Может, дешевле нанять джуна, чем платить за подписку на Claude?
Нет, в такое я не верю. Текущий уровень джунов не идёт ни в какую конкуренцию с текущим уровнем AI, даже если месячная подписка на Claude будет стоить $1000.
Сейчас одна задача, которую выполняет middle+ разработчик, владеющий AI Coding, стоит компании (в которой этот разраб работает) примерно $90 и занимает 1 рабочий день.
Без AI Coding эта задача стоила бы примерно $533 и 3-х рабочих дней.
Появившийся спрос на AI точно кто-то должен будет удовлетворять, так что поставщикам придётся что-то придумывать, чтобы быть дешевле ручного труда.
Что делать разработчикам?
Если вы разраб коммерческий опытом от 2-х лет и понимаете как работает SDLC, то AI даёт вам офигительный рычаг (leverage), с которым можно выполнять работу 2-3 миддлов.
Что делать с этим рычагом, выбор за вами:
- создать свой продукт и продавать его
- применять его у себя на работе и выигрывать в конкуренции у тех, кто не хочет использовать AI
- работать на трех работах (привет волкам)
Обучаться AI Coding сейчас самое время.
12 мая у меня стартует курс по кодингу с ИИ. Узнать детали.
#aicoding@the_ai_architect
Лайк, репост,
Устами моего подписчика глаголит истина ☝️
это типичная проблема разраба, который начинает работать с AI Coding
Уровнем выше нужно думать. Я бы сказал что это синдром разработчика, внезапно ставшего лидом - уже пора на уровне архитектуры думать, а он всё в запятых колупается.
это типичная проблема разраба, который начинает работать с AI Coding
Тут в одном канале прочитал, что если пишешь код с агентом, то при возникновении проблемы на продакшене ты не можешь быстро разобраться в том, что пошло не так и приходится тратить время на то, чтобы вникать в детали и в ту ахинею, которую писал AI агент. А если использовать AI для разбора проблемы, то ему не хватает объема контекста, чтобы удержать все детали проекта.
И получается что в таком случае тогда проще писать код самому, а AI пусть пишет мне документацию!
Ребят, ну это не правильно же!
Такая проблема говорит о том, что у вас нет системного подхода к использованию AI.
Часто это следствие того, что человек нахватался знаний о мире ai coding из разных источников по верхам и не вдавался в детали.
Во-первых, нужно иметь хоть какую нибудь "карту местности". Даже если вам лень заводить memory bank и хранить там знания о проекте в удобном для AI виде, сделайте хотя бы table of contents вашего проекта в одном месте!
С оглавлением проекта агенту будет легче разобраться в проблеме
Во-вторых, кто код пишет, тот его и должен дебажить. Если вы не писали код, то и не бегите по старой памяти в исходники искать ошибку.
Вместо этого, скиньте все свидетельства бага на продакшене своему AI агенту и дайте ему 5 минут разобраться.
Сейчас даже китайские модели способны почитать код и найти в нём баги или спорные решения.
#aicoding@the_ai_architect
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
И получается что в таком случае тогда проще писать код самому, а AI пусть пишет мне документацию!
Ребят, ну это не правильно же!
Такая проблема говорит о том, что у вас нет системного подхода к использованию AI.
Часто это следствие того, что человек нахватался знаний о мире ai coding из разных источников по верхам и не вдавался в детали.
Во-первых, нужно иметь хоть какую нибудь "карту местности". Даже если вам лень заводить memory bank и хранить там знания о проекте в удобном для AI виде, сделайте хотя бы table of contents вашего проекта в одном месте!
С оглавлением проекта агенту будет легче разобраться в проблеме
Во-вторых, кто код пишет, тот его и должен дебажить. Если вы не писали код, то и не бегите по старой памяти в исходники искать ошибку.
Вместо этого, скиньте все свидетельства бага на продакшене своему AI агенту и дайте ему 5 минут разобраться.
Сейчас даже китайские модели способны почитать код и найти в нём баги или спорные решения.
#aicoding@the_ai_architect
Лайк, репост,
Позалипать на выходные: пост с "открытиями в AI Coding на последние месяцы".
В комментах написали очень много лайфхаков и идей, так что рекомендую погрузиться туда и почитать!
#aicoding@the_ai_architect
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
В комментах написали очень много лайфхаков и идей, так что рекомендую погрузиться туда и почитать!
#aicoding@the_ai_architect
Лайк, репост,
Как оплачивать chatgpt, claude из РФ?
Я решил собрать в одном месте популярные способы оплаты ai сервисов из РФ.
Уточню, что это не реклама и я не получаю ни рубля с упоминания этих сервисов. Все эти сервисы могут обмануть, так что покупайте на свой страх и риск.
Какие способы вообще существуют?
1. Купить уже оплаченный аккаунт
Как это работает?
Продавец оплачивает аккаунт со своей карты и перепродает на площадках. Какие есть минусы?
Сервис (chatgpt/claude) может увидеть, что пачки аккаунтов оплачиваются с одной карты (такого продавца) и может забанить такие аккаунты из-за нарушения terms of use. Я точно знаю, что такие аккаунты Claude банятся, поэтому не рекомендую их покупать.
Площадки для продажи подобных аккаунтов:
Funpay
Playerok
Platiru
GGSel
smartaipack
У Chatgpt есть business ($25) и plus ($20) аккаунты.
У business аккаунтов сейчас есть возможность зарегистрировать акк с бесплатным промо периодом на первый месяц. Для этого необходима иностранная карта и рандомный адрес вашего бизнеса.
На таких площадках можно так же встретить chatgpt аккаунты, которые продаются очень дешево - 100-500р.
Как такое возможно? У Chatgpt есть региональные промо акции, когда дается 1 месяц бесплатного использования. Продавцы находят такие способы и потом перепродают аккаунты.
Эти аккаунты могут баниться, но пока что есть возможность покупать новые акки.
2. Gifts
У Claude есть возможность приобрести gift подписку и подарить другу. Как итог - находятся люди, которые скупают такие гифты и потом перепродают. Тут тоже стоит упомянуть, что Claude может забанить такой аккаунт, так что будьте осторожны
3. Приобрести банковскую карту и оплачивать самостоятельно
Тут есть два вида карт: виртуальные от классических банков и виртуальные одноразовые
1) Карты от классических банков
Как это обычно работает?
Вы оплачиваете услугу, отправляете пакет документов, спустя несколько дней получаете доступ к личному кабинету в одном из банков стран СНГ и инструкции по пополнению.
Тут стоимость разная, обычно от 10к до 30к руб и выше. У некоторых банков может быть комиссия за оплату и пополнение.
2) Карты виртуальные
Оплачиваете карту и пользуетесь. Тут везде есть комиссия за пополнение/оплату/выпуск карт
Список таких сервисов с картами:
Chocopay
Wanttopay
Usa virtual cards
Exnode
Cardkazz
Bybit
5kartru
Ещё раз повторю, что все эти сервисы стоит использовать на свой страх и риск. Всегда есть возможность получить забаненный аккаунт, а в некоторых случаях и заблокированный банковский счёт. Не все виртуальные карты подходят для оплаты за chatgpt/claude.
Я сам давно пользуюсь картой одного из сервисов из списка выше и оплачиваю через нее все зарубежные покупки.
Расскажите в комментах, чем пользуетесь вы?
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
Я решил собрать в одном месте популярные способы оплаты ai сервисов из РФ.
Уточню, что это не реклама и я не получаю ни рубля с упоминания этих сервисов. Все эти сервисы могут обмануть, так что покупайте на свой страх и риск.
Какие способы вообще существуют?
1. Купить уже оплаченный аккаунт
Как это работает?
Продавец оплачивает аккаунт со своей карты и перепродает на площадках. Какие есть минусы?
Сервис (chatgpt/claude) может увидеть, что пачки аккаунтов оплачиваются с одной карты (такого продавца) и может забанить такие аккаунты из-за нарушения terms of use. Я точно знаю, что такие аккаунты Claude банятся, поэтому не рекомендую их покупать.
Площадки для продажи подобных аккаунтов:
Funpay
Playerok
Platiru
GGSel
smartaipack
У Chatgpt есть business ($25) и plus ($20) аккаунты.
У business аккаунтов сейчас есть возможность зарегистрировать акк с бесплатным промо периодом на первый месяц. Для этого необходима иностранная карта и рандомный адрес вашего бизнеса.
На таких площадках можно так же встретить chatgpt аккаунты, которые продаются очень дешево - 100-500р.
Как такое возможно? У Chatgpt есть региональные промо акции, когда дается 1 месяц бесплатного использования. Продавцы находят такие способы и потом перепродают аккаунты.
Эти аккаунты могут баниться, но пока что есть возможность покупать новые акки.
2. Gifts
У Claude есть возможность приобрести gift подписку и подарить другу. Как итог - находятся люди, которые скупают такие гифты и потом перепродают. Тут тоже стоит упомянуть, что Claude может забанить такой аккаунт, так что будьте осторожны
3. Приобрести банковскую карту и оплачивать самостоятельно
Тут есть два вида карт: виртуальные от классических банков и виртуальные одноразовые
1) Карты от классических банков
Как это обычно работает?
Вы оплачиваете услугу, отправляете пакет документов, спустя несколько дней получаете доступ к личному кабинету в одном из банков стран СНГ и инструкции по пополнению.
Тут стоимость разная, обычно от 10к до 30к руб и выше. У некоторых банков может быть комиссия за оплату и пополнение.
2) Карты виртуальные
Оплачиваете карту и пользуетесь. Тут везде есть комиссия за пополнение/оплату/выпуск карт
Список таких сервисов с картами:
Chocopay
Wanttopay
Usa virtual cards
Exnode
Cardkazz
Bybit
5kartru
Ещё раз повторю, что все эти сервисы стоит использовать на свой страх и риск. Всегда есть возможность получить забаненный аккаунт, а в некоторых случаях и заблокированный банковский счёт. Не все виртуальные карты подходят для оплаты за chatgpt/claude.
Я сам давно пользуюсь картой одного из сервисов из списка выше и оплачиваю через нее все зарубежные покупки.
Расскажите в комментах, чем пользуетесь вы?
Лайк, репост,
У меня есть приятные новости для тех, кто планировал приобрести мой курс по среднему тарифу "В потоке"
Я принял решение пересобрать список фичей, доступных на этом тарифе, и теперь тут будут доступны живые созвоны 1 раз в неделю и проверка домашней работы прямо на них же, для всех желающих.
На максимальном тарифе это тоже есть, но ещё добавилось 2 часа консультаций со мной.
Приобрести можно тут https://ai.khakhalev.com/course/
Я принял решение пересобрать список фичей, доступных на этом тарифе, и теперь тут будут доступны живые созвоны 1 раз в неделю и проверка домашней работы прямо на них же, для всех желающих.
На максимальном тарифе это тоже есть, но ещё добавилось 2 часа консультаций со мной.
Приобрести можно тут https://ai.khakhalev.com/course/
Что стало для вас открытием в AI Coding за последние несколько месяцев?
Какие промпты/скиллы/подходы запомнились вам больше всего и вы теперь всегда их используете?
Какие промпты/скиллы/подходы запомнились вам больше всего и вы теперь всегда их используете?
Кстати, возможно не всем будет понятно, что такое этот ваш SDLC.
По сути, это стандарт, по которому сейчас пишется почти всё ПО.
Даже если вы не слышали про такой термин, то как разраб вы всё равно знали все эти этапы, но возможно не во всех участвовали.
И из-за этого происходит примерно вот такая ситуация:
Разраб даёт AI агенту задачу сгенерить код для части задачи, а потом пытается вручную проверять каждую сгенеренную строку. Итог - тратит на этот процесс примерно столько же времени, как если бы он писал этот код сам. А к концу дня, голова пухнет и он уже не хочет никакой AI.
Как должно быть правильно?
Вместе с AI планируете задачу целиком, заранее прорабатываете все этапы SDLC, сразу понимаете что вас ждёт и самое главное в конце - составляете критерии приемки, по которым в конце будете принимать работу от AI агента.
Именно этому я учу на курсе. Если вам релевантно - велкам.
SDLC (Software Development Life Cycle, жизненный цикл разработки программного обеспечения) — это структурированный процесс, описывающий этапы создания высококачественного ПО от идеи до поддержки.
По сути, это стандарт, по которому сейчас пишется почти всё ПО.
Даже если вы не слышали про такой термин, то как разраб вы всё равно знали все эти этапы, но возможно не во всех участвовали.
И из-за этого происходит примерно вот такая ситуация:
Разраб даёт AI агенту задачу сгенерить код для части задачи, а потом пытается вручную проверять каждую сгенеренную строку. Итог - тратит на этот процесс примерно столько же времени, как если бы он писал этот код сам. А к концу дня, голова пухнет и он уже не хочет никакой AI.
Как должно быть правильно?
Вместе с AI планируете задачу целиком, заранее прорабатываете все этапы SDLC, сразу понимаете что вас ждёт и самое главное в конце - составляете критерии приемки, по которым в конце будете принимать работу от AI агента.
Именно этому я учу на курсе. Если вам релевантно - велкам.
Топ популярных вопросов по курсу
◾️ Почему курс именно для разработчиков?
Потому что я сам разработчик и знаю как использовать этот AI рычаг разработчикам.
◾️ Подойдёт ли мне курс?
🚫 Нет, если вам не важен код, который пишет ai агент, потому что этот код через несколько месяцев будет в мусорной урне. Этот курс вам будет не интересен.
🚫 Нет, если у вас отсутствует опыт в разработке, но вы хотите выполнять работу разработчика. Тут я просто не смогу вам помочь, у меня нет подходящей квалификации для этого.
👍 Да, если вы разработчик, который пользуется AI (часто, редко, или только начинает), но качество результата не стабильно.
👍 Да, если вы разработчик и переживаете о том, что в будущем вы не сможете поддерживать ваш код без AI.
👍 Да, если вы разработчик, умеете пользоваться ai агентами, но вам не хватает системности и кажется, что многое упускаете. Не знаете, как устроен ai агент под капотом и не понимаете зачем вам вообще это знать.
◾️ Что будет на курсе?
С учениками мы начнём с базы (промпты, контекст, фидбек луп и т. д.), а потом пройдёмся по всему циклу SDLC: проектирование, разработка, тестирование, деплоймент, поддержка.
◾️ Неужели в 2026 в наших кругах кто-то не умеет писать промпты?
Да, представьте себе!
Тут нет речи про какие-нибудь магические слова, а скорее понимание того, как именно работает ai агент и какая информация ему доступна. Ну и ещё, конечно же, способность правильно формулировать задачу другому человеку (или агенту).
Я уже понял, что тут пока сам не увидишь на практике, как это должно быть, не поймёшь.
Тоже самое и про контекст и про фидбек луп.
Детали курса
◾️ Почему курс именно для разработчиков?
Потому что я сам разработчик и знаю как использовать этот AI рычаг разработчикам.
◾️ Подойдёт ли мне курс?
🚫 Нет, если вам не важен код, который пишет ai агент, потому что этот код через несколько месяцев будет в мусорной урне. Этот курс вам будет не интересен.
🚫 Нет, если у вас отсутствует опыт в разработке, но вы хотите выполнять работу разработчика. Тут я просто не смогу вам помочь, у меня нет подходящей квалификации для этого.
👍 Да, если вы разработчик, который пользуется AI (часто, редко, или только начинает), но качество результата не стабильно.
👍 Да, если вы разработчик и переживаете о том, что в будущем вы не сможете поддерживать ваш код без AI.
👍 Да, если вы разработчик, умеете пользоваться ai агентами, но вам не хватает системности и кажется, что многое упускаете. Не знаете, как устроен ai агент под капотом и не понимаете зачем вам вообще это знать.
◾️ Что будет на курсе?
С учениками мы начнём с базы (промпты, контекст, фидбек луп и т. д.), а потом пройдёмся по всему циклу SDLC: проектирование, разработка, тестирование, деплоймент, поддержка.
◾️ Неужели в 2026 в наших кругах кто-то не умеет писать промпты?
Да, представьте себе!
Тут нет речи про какие-нибудь магические слова, а скорее понимание того, как именно работает ai агент и какая информация ему доступна. Ну и ещё, конечно же, способность правильно формулировать задачу другому человеку (или агенту).
Я уже понял, что тут пока сам не увидишь на практике, как это должно быть, не поймёшь.
Тоже самое и про контекст и про фидбек луп.
Детали курса
AI Coding для Разрабов
Старт продаж моего курса открыт!
Кому не подойдет?
• Тем, у кого нет опыта в разработке
Кому подойдет?
• Разработчикам
• Тем, кто хотя бы иногда использует AI Coding в работе
• Тем, кто часто использует AI Coding в работе
Цель курса — научить вас использовать AI Coding на профессиональном уровне
7 недель, 4–5 часов в неделю на просмотр видеоуроков, созвоны и практику.
Что вы получите после прохождения курса?
- Системное понимание, как правильно использовать AI Coding, чтобы решать задачи в разработке
- Понимание, как решать типичные возникающие проблемы с AI Coding (галлюцинации, несоблюдение инструкций, расползание проекта и прочие)
- Plan & Act skill и другие скиллы, которые я использую в своей работе каждый день
Главные детали:
- начало 12 мая, окончание 23 июня
- через пару недель будет повышение цен
- количество мест ограничено
Остальные детали есть на сайте, по кнопке ниже.
Вопросы можно задать в боте
Старт продаж моего курса открыт!
Кому не подойдет?
• Тем, у кого нет опыта в разработке
Кому подойдет?
• Разработчикам
• Тем, кто хотя бы иногда использует AI Coding в работе
• Тем, кто часто использует AI Coding в работе
Цель курса — научить вас использовать AI Coding на профессиональном уровне
7 недель, 4–5 часов в неделю на просмотр видеоуроков, созвоны и практику.
Что вы получите после прохождения курса?
- Системное понимание, как правильно использовать AI Coding, чтобы решать задачи в разработке
- Понимание, как решать типичные возникающие проблемы с AI Coding (галлюцинации, несоблюдение инструкций, расползание проекта и прочие)
- Plan & Act skill и другие скиллы, которые я использую в своей работе каждый день
Главные детали:
- начало 12 мая, окончание 23 июня
- через пару недель будет повышение цен
- количество мест ограничено
Остальные детали есть на сайте, по кнопке ниже.
Вопросы можно задать в боте
Тут ребятки из openai вчера релизнули новый curated skill — CLI Creator
Skill уже добавлен в Codex App
Он позволяет создать cli + skill для вашей рутины из имеющихся: API docs, OpenAPI JSON, SDK docs, curl examples, browser app, existing internal script, article, or working shell history.
Звучит потрясающе!
Я уже пошёл и проверил на себе. У меня был skill, который ходил в мой сервис по api (через curl + api key) и доставал read only инфу.
Сейчас попросил gpt создать cli версию этого инструмента.
Мы с ним обсудили то, как это будет выглядеть, добавили апдейтов (skill немного отставал) и с помощью моего planact реализовали задачу за 1.5 часа. Всё работает прекрасно!
Напоминаю, что главная идея такой связки cli+skill состоит в том, чтобы дать вашему кодинговому агенту доступ к вашему любимому сервису.
Юзкейс может быть, к примеру, такой: "Ок, агент, сколько пользователей у нас сегодня зарегистрировалось с параметром %PARAM%?". Агент подтягивает этот созданный skill, далее использует CLI, идёт в ваш сервис, тянет инфу и отвечает на ваш вопрос.
Так что если у вас есть какие-то процессы, которые можно так упаковать, то 100% рекомендую это сделать!
Кстати, этот skill является продолжением идеи Валеры и Паши — openapi-to-cli, инструмент который генерирует cli из вашего openapi. Кому актуально — тоже рекомендую!
#aicoding@the_ai_architect
Лайк, репост,
Продолжая тему skills + cli, вот что из недавнего удалось реализовать
На моей основной работе появилась необходимость создать удобную замену cloudflare tunnels (выставить в интернет порт своего локального проекта) с примерно такими тезисами из ТЗ:
- каждый разработчик должен иметь возможность быстро публиковать локальный сервис наружу.
- у каждого разработчика может быть несколько одновременно опубликованных портов.
- имена туннелей должны быть предсказуемыми и человекочитаемыми.
- управление должно идти с компьютера разработчика через CLI.
- конфигурация и состояние туннелей должны храниться централизованно, а не только локально на ноутбуке.
- пример url адреса такого туннеля:
Как это происходило
1. Вместе с codex изучили, а что вообще есть. Cloudflare tunnels не подходил, потому что для наших требований необходимо было платить за wildcard серты и за что то ещё.
Поискал ещё готовые решения, ничего не подошло - либо комбайн, либо недостаточно функционала. Было принято решение делать свой велосипед :)).
Остановились на frp в качестве движка + свой cli и сервер для управления доступом.
2. Подумал и накидал user journeys - мое виденье того, как юзер будет пользоваться этим сервисом. Потюнили с codex
3. Накидали верхнеуровневый roadmap - как сделать проект с нуля до продакшена
4. Из roadmap сделали 8 задач
5. Передал в реализацию с помощью моего Plan & Act skill.
6. По ходу реализации "щупал" этот проект, уточнял требования, что то менял.
7. В конце ещё сделал skill, с помощью которого можно управлять этими туннелями: как пользователю, так и админу.
Просто кидаем в агента скилл и просим поднять туннель: агент проверяет, установлен ли cli (если нет, то устанавливает), сетапит его и поднимает туннель. Если пользователь админ, то так же можно кидать в агента скилл и просить управлять юзерами (создать, удалить и т. д.)
8. Задеплоил и передал инструмент в пользование команде.
От идеи до релиза в прод ушло 15 рабочих часов.
Скриншот в комментах
#aicoding@the_ai_architect
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
На моей основной работе появилась необходимость создать удобную замену cloudflare tunnels (выставить в интернет порт своего локального проекта) с примерно такими тезисами из ТЗ:
- каждый разработчик должен иметь возможность быстро публиковать локальный сервис наружу.
- у каждого разработчика может быть несколько одновременно опубликованных портов.
- имена туннелей должны быть предсказуемыми и человекочитаемыми.
- управление должно идти с компьютера разработчика через CLI.
- конфигурация и состояние туннелей должны храниться централизованно, а не только локально на ноутбуке.
- пример url адреса такого туннеля:
3005.john-s.tun.example.com - проксирует на localhost:3005 разработчикаКак это происходило
1. Вместе с codex изучили, а что вообще есть. Cloudflare tunnels не подходил, потому что для наших требований необходимо было платить за wildcard серты и за что то ещё.
Поискал ещё готовые решения, ничего не подошло - либо комбайн, либо недостаточно функционала. Было принято решение делать свой велосипед :)).
Остановились на frp в качестве движка + свой cli и сервер для управления доступом.
2. Подумал и накидал user journeys - мое виденье того, как юзер будет пользоваться этим сервисом. Потюнили с codex
3. Накидали верхнеуровневый roadmap - как сделать проект с нуля до продакшена
4. Из roadmap сделали 8 задач
5. Передал в реализацию с помощью моего Plan & Act skill.
6. По ходу реализации "щупал" этот проект, уточнял требования, что то менял.
7. В конце ещё сделал skill, с помощью которого можно управлять этими туннелями: как пользователю, так и админу.
Просто кидаем в агента скилл и просим поднять туннель: агент проверяет, установлен ли cli (если нет, то устанавливает), сетапит его и поднимает туннель. Если пользователь админ, то так же можно кидать в агента скилл и просить управлять юзерами (создать, удалить и т. д.)
8. Задеплоил и передал инструмент в пользование команде.
От идеи до релиза в прод ушло 15 рабочих часов.
Скриншот в комментах
#aicoding@the_ai_architect
Лайк, репост,
Про developer ux
Я недавно настраивал sentry впервые. Мне не хотелось разбираться в новых (для меня) сущностях этого продукта, поэтому сетапить я его планировал с AI, конечно же.
Дал задачу кодексу "давай настроим sentry" на проекте. Агент сходил и настроил, я создал новый проект на стороне Sentry.
Дальше, нужно проверить что всё работает. Пошёл искать способы связи между моим агентом и sentry: находил и mcp и голый api по curl завернутый в skill, в итоге остановился на официальном sentry cli и skill к нему.
Установка простейшая, ставится через
После установки агент сразу подтянул skill и пошёл работать с sentry. Кайф
---
Далее, для подготовки к PAC1 мне нужно было настроить langfuse, чтобы можно было удобно смотреть логи запросов.
Приятно обрадовался, что langfuse теперь предлагает настраивать проект прямо с агентом, у них прям в документации есть промпт
К нему же ещё идёт и langfuse-cli, который позволяет подключаться к lf и читать телеметрию.
Мне очень понравилось, учитывая, что еще пару месяцев назад, когда я последний раз настраивал langfuse, у них ещё не было этого и настройка lf была сущим адом (нужно настроить с десяток файлов. Bolt-on настройкой это не назовёшь)
---
Ну и третьим проектом за последнее время был posthog.
У них тоже появился cli + skill, теперь можно удобно давать агенту в руки возможность работать с аналитикой.
Причем, тут еще понравилось, что авторизация была максимально удобной: команда
Осенью ещё писал про stripe cli, тоже мега удобный инструмент, кто пропустил — вот ссылка.
Вывод такой — будущее Developer UX за такими штуками, которые упрощают взаимодействие с вашим проектом.
Вот мне вообще не хочется разбираться в сущностях posthog, sentry или langfuse, я просто знаю о некоторых юзкейсах использования этого проекта и хочу себе настроить так же.
Я не хочу читать документацию, или даже спрашивать чатгпт о том чтобы он мне создал инструкцию по документации этого сервиса.
Нет, я хочу просто кинуть в железяку (моего агента) ссылкой на новый сервис и попросить настроить его для меня, и локально и на стороне сервиса.
Короче, если ваш продукт сложный для онбординга и настройки - упрощайте его с помощью вот таких инструментов, которые построят связь между агентом вашего клиента и вашим сервисом.
#aicoding@the_ai_architect
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
Я недавно настраивал sentry впервые. Мне не хотелось разбираться в новых (для меня) сущностях этого продукта, поэтому сетапить я его планировал с AI, конечно же.
Дал задачу кодексу "давай настроим sentry" на проекте. Агент сходил и настроил, я создал новый проект на стороне Sentry.
Дальше, нужно проверить что всё работает. Пошёл искать способы связи между моим агентом и sentry: находил и mcp и голый api по curl завернутый в skill, в итоге остановился на официальном sentry cli и skill к нему.
Установка простейшая, ставится через
bun add -g sentry. Не нужно возиться с json'ами, как в случае с mcp.После установки агент сразу подтянул skill и пошёл работать с sentry. Кайф
---
Далее, для подготовки к PAC1 мне нужно было настроить langfuse, чтобы можно было удобно смотреть логи запросов.
Приятно обрадовался, что langfuse теперь предлагает настраивать проект прямо с агентом, у них прям в документации есть промпт
Install the Langfuse AI skill from github.com/langfuse/skills
and use it to add tracing to this application with Langfuse
following best practices.
К нему же ещё идёт и langfuse-cli, который позволяет подключаться к lf и читать телеметрию.
Мне очень понравилось, учитывая, что еще пару месяцев назад, когда я последний раз настраивал langfuse, у них ещё не было этого и настройка lf была сущим адом (нужно настроить с десяток файлов. Bolt-on настройкой это не назовёшь)
---
Ну и третьим проектом за последнее время был posthog.
У них тоже появился cli + skill, теперь можно удобно давать агенту в руки возможность работать с аналитикой.
Причем, тут еще понравилось, что авторизация была максимально удобной: команда
posthog-cli login, далее открывается браузер, подтверждаешь выбор и всё готово.Осенью ещё писал про stripe cli, тоже мега удобный инструмент, кто пропустил — вот ссылка.
Вывод такой — будущее Developer UX за такими штуками, которые упрощают взаимодействие с вашим проектом.
Вот мне вообще не хочется разбираться в сущностях posthog, sentry или langfuse, я просто знаю о некоторых юзкейсах использования этого проекта и хочу себе настроить так же.
Я не хочу читать документацию, или даже спрашивать чатгпт о том чтобы он мне создал инструкцию по документации этого сервиса.
Нет, я хочу просто кинуть в железяку (моего агента) ссылкой на новый сервис и попросить настроить его для меня, и локально и на стороне сервиса.
Короче, если ваш продукт сложный для онбординга и настройки - упрощайте его с помощью вот таких инструментов, которые построят связь между агентом вашего клиента и вашим сервисом.
#aicoding@the_ai_architect
Лайк, репост,
Моему подходу Plan & Act примерно 8 месяцев уже и он претерпел значительные изменения:
- на старте это был workflow заточенный именно под Claude Code и актуальные в сентябре модели - Sonnet 4 и GPT 5: приходилось почти вручную выполнять декомпозицию задач в отдельные файлы, потому что большие задачи на имплементации sonnet не переваривал. Приходилось сильно запариваться над вычищением плана с GPT 5. Уже тогда на старте у меня был процесс верификации реализованной задачи
- какое-то время зимой я не использовал этот подход, но потом, когда пришлось шиппить много и быстро, вернулся к нему и понял, что codex'у не нужна декомпозиция задач и нет необходимости заморачиваться с этим. Так же упростился процесс подготовки плана, потому что на тот момент уже появилась модель GPT 5.2
- с февраля примерно я занимаюсь улучшением Plan & Act, делился им с некоторыми людьми, в том числе с @gleb_pro_ai
Сейчас Plan & Act состоит из: подготовка черновика плана -> создание плана (implementation plan с milestones) -> имплементация -> проверка на соответствие написанного кода плану -> code review по написанному коду, ну и конечно же исправление косяков в лупе, после каждой проверки.
Итог - выполненная задача от и до. После реализации я иду сам тыкать эту фичу в UI и убеждаюсь что она работает так, как было задумано. Если что-то не так, то это исправляется фоллоу-аппом.
На такую задачу я обычно трачу 1-2 часа максимум на подготовку, и остальные 1-2 часа агент тратит на реализацию, и 1 час максимум на проверку вручную. В до AI эпоху на такие задачи тратится обычно от 4 до десятков рабочих человеко-часов
- на днях вот ещё попробовал superpowers brainstorm скилл, мне понравился, похоже на мою стадию подготовки draft, так что позаимствовал подходы оттуда
- планирую ещё добавить полноценную стадию QA отдельным агентом. В одном проекте у меня уже есть подход, где для тестирования агент создает отдельный мир в БД и гоняет вдоль и поперек integration, e2e тесты (в т. ч. где агент сам ходит по сайту через свой браузер), но об этом расскажу как нибудь в следующий раз.
#aicoding@the_ai_architect
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
- на старте это был workflow заточенный именно под Claude Code и актуальные в сентябре модели - Sonnet 4 и GPT 5: приходилось почти вручную выполнять декомпозицию задач в отдельные файлы, потому что большие задачи на имплементации sonnet не переваривал. Приходилось сильно запариваться над вычищением плана с GPT 5. Уже тогда на старте у меня был процесс верификации реализованной задачи
- какое-то время зимой я не использовал этот подход, но потом, когда пришлось шиппить много и быстро, вернулся к нему и понял, что codex'у не нужна декомпозиция задач и нет необходимости заморачиваться с этим. Так же упростился процесс подготовки плана, потому что на тот момент уже появилась модель GPT 5.2
- с февраля примерно я занимаюсь улучшением Plan & Act, делился им с некоторыми людьми, в том числе с @gleb_pro_ai
еще вот @yatimur прикольного планировщика сделал. Я гоняю — хорошо работает, могу рекомендовать (только сетап геморройный)
Сейчас Plan & Act состоит из: подготовка черновика плана -> создание плана (implementation plan с milestones) -> имплементация -> проверка на соответствие написанного кода плану -> code review по написанному коду, ну и конечно же исправление косяков в лупе, после каждой проверки.
Итог - выполненная задача от и до. После реализации я иду сам тыкать эту фичу в UI и убеждаюсь что она работает так, как было задумано. Если что-то не так, то это исправляется фоллоу-аппом.
На такую задачу я обычно трачу 1-2 часа максимум на подготовку, и остальные 1-2 часа агент тратит на реализацию, и 1 час максимум на проверку вручную. В до AI эпоху на такие задачи тратится обычно от 4 до десятков рабочих человеко-часов
- на днях вот ещё попробовал superpowers brainstorm скилл, мне понравился, похоже на мою стадию подготовки draft, так что позаимствовал подходы оттуда
- планирую ещё добавить полноценную стадию QA отдельным агентом. В одном проекте у меня уже есть подход, где для тестирования агент создает отдельный мир в БД и гоняет вдоль и поперек integration, e2e тесты (в т. ч. где агент сам ходит по сайту через свой браузер), но об этом расскажу как нибудь в следующий раз.
#aicoding@the_ai_architect
Лайк, репост,
Пришла в голову идея подсчитать, сколько у меня стоят сессии имплементации плана по Plan & Act. Посчитал, получились интересные числа (на картинке), и пришла идея написать этот пост, который скорее всего заставит некоторых подгореть
И так, сколько я трачу ресурсов на работу по Plan & Act с codex.
На подготовку к задаче я трачу 1-2 часа, потом передаю задачу в работу codex'у, он её выполняет 1-2 часа, и потом я вручную протыкиваю задачу в UI и убеждаюсь что всё работает так, как было задумано. Если нет, то исправляем. Трачу на это ещё 1 час, примерно. Итого: 2-3 часа на одну задачу чисто моего времени.
Теперь на конкретном примере из недавней практики:
Пользователь может писать в ТП через телеграм бота. На другой стороне (в веб приложении) сидит оператор и общается с этим пользователем. Назовём эту систему inbox.
Нужно сделать вот что: уведомления о новых сообщениях от пользователей присылать в телеграм чатик; дать возможность отвечать через реплай в этом телеграм чатике, соответственно, вся переписка через этот чат должна проходить через этот inbox; добавить дебаунс и отправлять уведы в чатик только спустя 30 сек от последнего сообщения.
По трудозатратам, GPT оценил такую задачу (с учётом фиксов после имплементации, но без учёта рисерчей и планирования) в 14-20 человеко-часов. Claude оценил в 5-7 рабочих дней
Сколько такая задача будет стоить для работодателя, если он даст её "аналоговому" разработчику, который будет писать код вручную?
Предположим, такой разработчик для работодателя стоит 350к руб в мес после налогов. Ставка в час 2к руб. 2к руб * 24 часа работы = 48 тыс руб или $533 по нынешнему курсу.
Сколько такая задача будет стоить для работодателя, если он даст её "цифровому" разработчику, который будет использовать AI агентов для реализации?
Имплементация этой задачи, в пересчёте на плату по api, стоит $23.27 (77.7M tokens) в Codex (модели GPT 5.4 High и 5.3 Codex High).
Разработчик, который будет ставить эту задачу и проверять потом, стоил бы 2к руб * 3 часа = 6к руб = $66. В сумме, с учётом затрат на агентов: $90.
Итог: задача, выполненная человеком стоит $533 и занимает 3 рабочих дня. Задача, выполненная агентом под контролем человека стоит $90 и занимает менее 1 рабочего дня. Разница в 5 раз.
Вот такие дела
#aicoding@the_ai_architect
Лайк, репост,
Типичная проблема программирования - работа с велосипедами.
С ai coding стала еще актуальнее.
ты работаешь, поймал поток и спустя время осознаешь, что только что сделал решение, которое скорее всего можно было бы поискать в опен сорсе и интегрировать себе.
Происходит эта проблема потому, что в моменте сложно отдать себе отчёт в том, что ты прямо сейчас создаёшь велосипед 🚴♂️, когда ты увлечен вайбкодингом.
И вот мои размышления по этому поводу.
За "сделать свой велосипед":
- полный кастом, можно сделать именно так, как тебе нужно
- не зависишь от внешнего подрядчика
Против:
- нужно потратить ресурсы на разработку. Конечно с меньше чем если бы это нужно было делать руками, а не с ai, но всё же
- нужно поддерживать это в будущем самому
- придётся наступать на грабли, которые до тебя скорее всего уже прошли
За внешнее решение:
- Можно сэкономить ресурсы
- Не нужно наступать на грабли
- Не нужно поддерживать это решение
Против внешнего решения:
- Нужно разбираться в чужом софте
- Возможно придётся идти на компромисс по функционалу
- Есть вероятность того что мейнтенер забросит проект
- Есть вероятность что мейнтейнера взломают, риск supply chain особенно актуален в последнее время.
вы как к этому относитесь? где та грань между "буду пилить свой велосипед" и "лучше интегрирую чужой"?
С ai coding стала еще актуальнее.
ты работаешь, поймал поток и спустя время осознаешь, что только что сделал решение, которое скорее всего можно было бы поискать в опен сорсе и интегрировать себе.
Происходит эта проблема потому, что в моменте сложно отдать себе отчёт в том, что ты прямо сейчас создаёшь велосипед 🚴♂️, когда ты увлечен вайбкодингом.
И вот мои размышления по этому поводу.
За "сделать свой велосипед":
- полный кастом, можно сделать именно так, как тебе нужно
- не зависишь от внешнего подрядчика
Против:
- нужно потратить ресурсы на разработку. Конечно с меньше чем если бы это нужно было делать руками, а не с ai, но всё же
- нужно поддерживать это в будущем самому
- придётся наступать на грабли, которые до тебя скорее всего уже прошли
За внешнее решение:
- Можно сэкономить ресурсы
- Не нужно наступать на грабли
- Не нужно поддерживать это решение
Против внешнего решения:
- Нужно разбираться в чужом софте
- Возможно придётся идти на компромисс по функционалу
- Есть вероятность того что мейнтенер забросит проект
- Есть вероятность что мейнтейнера взломают, риск supply chain особенно актуален в последнее время.
вы как к этому относитесь? где та грань между "буду пилить свой велосипед" и "лучше интегрирую чужой"?
