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
Вы когда нибудь испытывали учащенное сердцебиение, подкашивающиеся колени, как только вам приходила мысль, что однажды, вам придётся восстанавливать упавший продакшен и пропавшие базы данных?
У меня обычно такое состояние и случается.
Тут появилась мысль, что мы можем проводить "учения по безопасности", прямо как в школе🙂
Пост был написан ещё неделю назад, но сегодня у Коли вышел пост о том, как можно вайбкодить с телефона, Валера его репостнул и в комментах у парней много народа переживает о том, что агент может что-нибудь снести и потом пиши-пропало. Так вот, есть решение этой проблемы
Весь описанный путь дальше мы проходим с агентами и просим помочь разобраться. Если не знаем, какое решение выбрать, задаем вопросы агенту.
1. Определяем, какие бэкапы нам нужно делать.
Базы данных? Конфигов приложений? Сервера?
2. Создаем инструментарий
1) Ищем существующие инструменты бэкапов или создаем свои, чтобы делать эти бэкапы. Пример такого инструмента.
Для себя я ещё давно подготовил cli tool, который делает бэкап БД из моего docker postgres container и заливает в s3 storage.
2) Подготавливаем инфраструктуру для этого.
Настраиваем доступы к хранению бэкапов (s3), настраиваем пермишены к папкам/тулам и т. д.
3. Описываем нашу инфру
(OS, db, docker, все инструменты, которые участвуют в этом, etc)
Сохраняем памятку где-нибудь на сервере или в том месте, куда мы сразу пойдем, в случае аварии.
4. Сохраняем бэкапы
5. Теперь, нам нужно понять, насколько хорошо мы вообще подготовились.
Для этого мы можем провести учения.
Я посовещался с Опусом и он мне предложил самый действенный путь, как такое провернуть.
1. Копируем наш продакшен сервер на новый сервер (как это сделать с вашим сервером - спросите своего опуса)
2. После подготовки второго продакшена, запускаем на него нового агента и говорим - смотри, у нас внезапно пропала БД, надо восстановить, вот тебе памятка, что делать в таком случае, выполни задачу.
3. Отходим подальше и смотрим как агент в роли МЧСника тушит пожар и восстанавливает нашу систему🤞
4. Запускаем систему и убеждаемся что, всё работает. Если нет, то говорим об этом агенту.
Важно в конце попросить его подготовить отчет о том, насколько эффективным был процесс восстановления и что стоит улучшить
Идем и улучшаем наш процесс восстановления - обновляем инструменты, дорабатываем памятку
5. Готово! Вы подготовлены к аварии!
#ai_coding@the_ai_architect
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
У меня обычно такое состояние и случается.
Тут появилась мысль, что мы можем проводить "учения по безопасности", прямо как в школе
Пост был написан ещё неделю назад, но сегодня у Коли вышел пост о том, как можно вайбкодить с телефона, Валера его репостнул и в комментах у парней много народа переживает о том, что агент может что-нибудь снести и потом пиши-пропало. Так вот, есть решение этой проблемы
Весь описанный путь дальше мы проходим с агентами и просим помочь разобраться. Если не знаем, какое решение выбрать, задаем вопросы агенту.
1. Определяем, какие бэкапы нам нужно делать.
Базы данных? Конфигов приложений? Сервера?
2. Создаем инструментарий
1) Ищем существующие инструменты бэкапов или создаем свои, чтобы делать эти бэкапы. Пример такого инструмента.
Для себя я ещё давно подготовил cli tool, который делает бэкап БД из моего docker postgres container и заливает в s3 storage.
2) Подготавливаем инфраструктуру для этого.
Настраиваем доступы к хранению бэкапов (s3), настраиваем пермишены к папкам/тулам и т. д.
3. Описываем нашу инфру
(OS, db, docker, все инструменты, которые участвуют в этом, etc)
Сохраняем памятку где-нибудь на сервере или в том месте, куда мы сразу пойдем, в случае аварии.
4. Сохраняем бэкапы
5. Теперь, нам нужно понять, насколько хорошо мы вообще подготовились.
Для этого мы можем провести учения.
Я посовещался с Опусом и он мне предложил самый действенный путь, как такое провернуть.
1. Копируем наш продакшен сервер на новый сервер (как это сделать с вашим сервером - спросите своего опуса)
2. После подготовки второго продакшена, запускаем на него нового агента и говорим - смотри, у нас внезапно пропала БД, надо восстановить, вот тебе памятка, что делать в таком случае, выполни задачу.
3. Отходим подальше и смотрим как агент в роли МЧСника тушит пожар и восстанавливает нашу систему
4. Запускаем систему и убеждаемся что, всё работает. Если нет, то говорим об этом агенту.
Важно в конце попросить его подготовить отчет о том, насколько эффективным был процесс восстановления и что стоит улучшить
Идем и улучшаем наш процесс восстановления - обновляем инструменты, дорабатываем памятку
5. Готово! Вы подготовлены к аварии!
#ai_coding@the_ai_architect
Лайк, репост,
Я использую chrome dev tools mcp для E2E тестов
Вношу изменения на фронтенд и потом запускаю тесты, чтобы убедиться в работоспособности системы.
В репо у меня хранятся user journeys – описание пути пользователя, который заходит на сайт. Я храню это и для понимания работы системы, и для E2E тестов.
Как работают тесты
Я даю задачу агенту прочитать user journeys и воспроизвести их при помощи chrome dev tools, собрать ошибки и пофиксить их.
Основная проблема - каждый из таких тестов занимает приличное количество токенов контекста – 40-70k токенов.
На прошлой неделе Vercel выпустил свой headless браузер для агентов – agent-browser. Я протестировал его и заметил, что он тратит до 40% меньше токенов, чем chrome dev tools!
Например, один мой user journey – заполнение формы на моём сайте занимает примерно 15k токенов через chrome dev tools mcp, и только 9k токенов через agent-browser!
Интерфейс этого браузера в виде CLI, т. е. управлять им можно командами из консоли:
Этот браузер построен вокруг playwright, под капотом использует chromium.
Как подружить браузер с агентом?
С помощью Skills
Установка простая, всего лишь три команды:
Установить agent-browser:
Установить playwright:
Установить chromium:
Скачать и установить skill в Claude Code:
Советую попробовать!
#ai_coding@the_ai_architect
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
Вношу изменения на фронтенд и потом запускаю тесты, чтобы убедиться в работоспособности системы.
В репо у меня хранятся user journeys – описание пути пользователя, который заходит на сайт. Я храню это и для понимания работы системы, и для E2E тестов.
Как работают тесты
Я даю задачу агенту прочитать user journeys и воспроизвести их при помощи chrome dev tools, собрать ошибки и пофиксить их.
Основная проблема - каждый из таких тестов занимает приличное количество токенов контекста – 40-70k токенов.
На прошлой неделе Vercel выпустил свой headless браузер для агентов – agent-browser. Я протестировал его и заметил, что он тратит до 40% меньше токенов, чем chrome dev tools!
Например, один мой user journey – заполнение формы на моём сайте занимает примерно 15k токенов через chrome dev tools mcp, и только 9k токенов через agent-browser!
Интерфейс этого браузера в виде CLI, т. е. управлять им можно командами из консоли:
agent-browser open google.com.Этот браузер построен вокруг playwright, под капотом использует chromium.
Как подружить браузер с агентом?
С помощью Skills
Установка простая, всего лишь три команды:
Установить agent-browser:
bun add -g agent-browser
Установить playwright:
bun add -g playwright
Установить chromium:
agent-browser install
Скачать и установить skill в Claude Code:
mkdir -p .claude/skills/agent-browser
curl -o .claude/skills/agent-browser/SKILL.md \
https://raw.githubusercontent.com/vercel-labs/agent-browser/main/skills/agent-browser/SKILL.md
Советую попробовать!
#ai_coding@the_ai_architect
Лайк, репост,
Если вы ещё не применяете AI в вашей компании, you ngmi
Josh Miller из The Browser Company, создатель Dia Browser, рассказал, что их команда с Claude Code проводит намного больше экспериментов и быстрее учится.
Их дизайнеры отправляют PR направо-налево, не-инженеры создают прототипы своих идей, а у разработчиков появляется ресурс для смелых экспериментов и всё это — без ущерба для основных задач, за которые они несут ответственность.
Вот инсайты, которые уже очевидны для The Browser Company:
1. Они будут платить выше рынка за исключительный талант, особенно людям, которые уже нативно владеют подходом к разработке через Claude Code.
2. Они будут относиться к членам команды так, как музыкальный лейбл относится к своим артистам: их задача — помочь членам команды войти в состояние потока, удерживать их в нём и помогать воплощать в жизнь больше их идей.
3. Как компания, они будут заниматься меньшим количеством проектов, но с такой глубиной и размахом внутри этих направлений — а также готовностью к рискованным ставкам, — которые раньше были невозможны.
По своему опыту скажу, что в последнее время, помимо применения Claude Code/Codex в кодинге, я так же применяю эти инструменты и для других задач:
- подключиться на сервер и разобраться в причинах его зависаний
- изучить проект и подумать, насколько сложно его будет скопировать (пока не дошли руки до копирования)
- объяснить свою боль (при работе с моими девайсами) и попросить предложить решение, а потом реализовать его за 1-2 часа
- рассказать свои идеи на год и из этого построить планы и сохранить их в репо, а потом работать с этим
Больше всего в этом мне нравится делать работу, которую я раньше не делал - создавать nice-to-have tools.
Anthropic, кстати, в своём прошлогоднем репорте об этом тоже говорили, что 27% работы в Claude состоит из таких задач:
#ai_coding@the_ai_architect
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
Josh Miller из The Browser Company, создатель Dia Browser, рассказал, что их команда с Claude Code проводит намного больше экспериментов и быстрее учится.
Их дизайнеры отправляют PR направо-налево, не-инженеры создают прототипы своих идей, а у разработчиков появляется ресурс для смелых экспериментов и всё это — без ущерба для основных задач, за которые они несут ответственность.
Вот инсайты, которые уже очевидны для The Browser Company:
1. Они будут платить выше рынка за исключительный талант, особенно людям, которые уже нативно владеют подходом к разработке через Claude Code.
2. Они будут относиться к членам команды так, как музыкальный лейбл относится к своим артистам: их задача — помочь членам команды войти в состояние потока, удерживать их в нём и помогать воплощать в жизнь больше их идей.
3. Как компания, они будут заниматься меньшим количеством проектов, но с такой глубиной и размахом внутри этих направлений — а также готовностью к рискованным ставкам, — которые раньше были невозможны.
По своему опыту скажу, что в последнее время, помимо применения Claude Code/Codex в кодинге, я так же применяю эти инструменты и для других задач:
- подключиться на сервер и разобраться в причинах его зависаний
- изучить проект и подумать, насколько сложно его будет скопировать (пока не дошли руки до копирования)
- объяснить свою боль (при работе с моими девайсами) и попросить предложить решение, а потом реализовать его за 1-2 часа
- рассказать свои идеи на год и из этого построить планы и сохранить их в репо, а потом работать с этим
Больше всего в этом мне нравится делать работу, которую я раньше не делал - создавать nice-to-have tools.
Anthropic, кстати, в своём прошлогоднем репорте об этом тоже говорили, что 27% работы в Claude состоит из таких задач:
27% of Claude-assisted work consists of tasks that wouldn't have been done otherwise, such as scaling projects, making nice-to-have tools (e.g. interactive data dashboards), and exploratory work that wouldn't be cost-effective if done manually.
#ai_coding@the_ai_architect
https://docs.z.ai/guides/llm/glm-4.7
В доках пишут, что новая модель теперь фокусируется на выполнении задач, а не просто на написании кода!
Так же там писалось, что новая модель обходит sonnet 4.5 и GPT-5.1 в некоторых бенчах, но теперь доку отредачили и убрали упоминание моделей.
attained an open-source SOTA score of 84.8 on LiveCodeBench V6, surpassing Claude Sonnet 4.5.
achieved open-source SOTA in the AIME 2025 math competition, outperforming Claude Sonnet 4.5 and GPT-5.1; scored 42% on the HLE (“Human Last Exam”) benchmark, representing a 38% improvement over GLM-4.6 and approaching GPT-5.1 performance.
Я уже успел протестировать модель
◾️ у меня был план от gpt 5.2 по имплементации задачи: обновление бэкенда с миграциями + фронтенда.
Модель на удивление справилась очень хорошо! Потрачено всего лишь 70к токенов за 18 минут. Прошлая версия (4.6) на подобных задачах где-нибудь застревала и сдавалась раньше времени – чтобы всё работало, приходилось разжевывать инструкции
◾️ запряг модельку (в упряжке claude code + chrome dev tools mcp) пройти мне e2e тесты - те же самые о которых я уже писал тут и тут.
К моему удивлению, модель справилась офигенно! Точно лучше Gemini Flash 3.
Ни где не тупила и спокойно завершила тест.
И это при том, что модель не поддерживает картинки!!
Опытным путем было выяснено, что для того чтобы прочитать контент на картинке, модель в CC как-то вызывает вот такой тул (как он попал мне в CC, при условии что я не подключал такие mcp - другой вопрос) и отправляет туда картинку, а тул в ответ читает ей по картинке.
⏺ 🌐 Z.ai Built-in Tool: analyze_image
Input:
{"imageSource":"https://maas-log-prod.cn-wlcb.ufileos.com/anthropic/c86a1d8b-....png?UCloudPublicKey=TOKEN_e15ba47a-d098-4fbd-9....&Expires=17664...&Signature=6uRZH8ppbDvh.....=","prompt":"Describe what text and content is shown in this image"}
Executing on server...
⏺ Output:
analyze_image_result_summary: [{"text": "The image displays a chat conversation with two participants ...
upd: это работает только при отправке скриншотов, в chrome dev tools судя по всему в модельку отдается DOM дерево
Короче, первое впечатление – офигенно, мне понравилось!
У меня уже была подписка zai на квартал (платил $50 за средний тариф). Гоняю в claude code (у меня есть bash скрипт который позволяет переключать подписки вот тут. вам только нужно обновить номер модели и добавить свой api key)
Напоминаю, что подписка у z.ai очень дешевая! Доступна от $3/месяц.
У меня есть ещё рефералка, на случай, если вы захотите брать подписку более чем на 1 месяц - zai'цы пишут, что по моей ссылке можно сэкономить ещё $10 (я проверил - такой же тариф стоит $40/mo)
Рефералка
#ai_coding@the_ai_architect
Моё мнение на последние продуктовые обновления Claude Code
◾️ Claude Skills – Anthropic представили новую фичу, которая по своей сути является набором специализированных промптов для работы над одной конкретной задачей. Claude будет использовать Skills только когда поймет, что это необходимо, после этого Skill будет загружен в контекст. Может исполнять скрипты через bash, при этом основной контекст чата тратиться не будет. Исполняется в sandbox.
Ничего не напоминает?
Да, это тоже самое что и subagents. Фича классная для Claude Desktop, но зачем она в Claude Code я так и не понял. Наверное, добавили для консистентности, чтобы можно было удобно перенести из Claude Desktop в Claude Code.
Но если у вас уже настроен subagent, который, например, процессит PDF (как это сделано в примере в документации к Skillsl), то менять его на Skill я пока что смысла не вижу
◾️ Claude Code Cloud – аббревиатура классная получается, ну а в целом – конкурент Codex Cloud и Jules в наборе продуктов Anthropic.
Функционал пока что бедненький – ни subagents, ни custom commands пока что не завезли. Но если у вас есть подписка Claude и вы давно хотели попробовать cloud agent coding tool – велкам.
◾️ Обновление Plan mode – теперь в режиме Plan, если у агента есть вопросы по вашему запросу, то он сформирует их в удобный селектор – с помощью Tab, Enter и стрелочек можно выбирать ответы и на основе них агент улучшит свой план.
Почему это круто?
Если вы пользовались Plan раньше, то могли заметить, что иногда при выполнении задачи может находить более 1 варианта решения и упоминает об этом, но в плане сам выбирает предпочтение, и приходилось отменять план, дописывать уточнения и запускать это заново.
Теперь, агент предложит выбор в удобном интерфейсе! UX улучшен, качество планирования улучшено.
Странно, что не добавили такую очевидную штуку раньше. Возможно, их подтолкнул недавний апдейт Cursor, где добавили тоже самое, но без удобного селектора
#ai_coding@the_ai_architect
#claude_code@the_ai_architect
✔️ Timur Khakhalev про AI Coding, подписывайтесь!
⭐️ Консультации по AI Coding
◾️ Claude Skills – Anthropic представили новую фичу, которая по своей сути является набором специализированных промптов для работы над одной конкретной задачей. Claude будет использовать Skills только когда поймет, что это необходимо, после этого Skill будет загружен в контекст. Может исполнять скрипты через bash, при этом основной контекст чата тратиться не будет. Исполняется в sandbox.
Ничего не напоминает?
Да, это тоже самое что и subagents. Фича классная для Claude Desktop, но зачем она в Claude Code я так и не понял. Наверное, добавили для консистентности, чтобы можно было удобно перенести из Claude Desktop в Claude Code.
Но если у вас уже настроен subagent, который, например, процессит PDF (как это сделано в примере в документации к Skillsl), то менять его на Skill я пока что смысла не вижу
◾️ Claude Code Cloud – аббревиатура классная получается, ну а в целом – конкурент Codex Cloud и Jules в наборе продуктов Anthropic.
Функционал пока что бедненький – ни subagents, ни custom commands пока что не завезли. Но если у вас есть подписка Claude и вы давно хотели попробовать cloud agent coding tool – велкам.
◾️ Обновление Plan mode – теперь в режиме Plan, если у агента есть вопросы по вашему запросу, то он сформирует их в удобный селектор – с помощью Tab, Enter и стрелочек можно выбирать ответы и на основе них агент улучшит свой план.
Почему это круто?
Если вы пользовались Plan раньше, то могли заметить, что иногда при выполнении задачи может находить более 1 варианта решения и упоминает об этом, но в плане сам выбирает предпочтение, и приходилось отменять план, дописывать уточнения и запускать это заново.
Теперь, агент предложит выбор в удобном интерфейсе! UX улучшен, качество планирования улучшено.
Странно, что не добавили такую очевидную штуку раньше. Возможно, их подтолкнул недавний апдейт Cursor, где добавили тоже самое, но без удобного селектора
#ai_coding@the_ai_architect
#claude_code@the_ai_architect
Пост, который давно все так ждали. Обязательно попробуйте эти инструменты на выходных, если ещё не
Рынок AI-инструментов для разработки растет как на дрожжах. Cursor, Claude Code, Gemini CLI, Jules... Легко запутаться, что для чего нужно и с чего начать. Сегодня я разложу все по полочкам и нарисую карту этого нового мира, чтобы вы могли выбрать правильный инструмент для своей задачи и уровня подготовки.
Все инструменты можно условно разделить на несколько уровней, от самых простых до самых продвинутых.
Уровень 1: Помощники
Это самый простой и популярный способ вкатиться в AI-кодинг. Здесь человек остается главным, а AI выступает в роли умного помощника.
◾️ Что это: Автодополнение кода (Tab-tab-tab), встроенный в IDE чат для вопросов и выполнения небольших задач (Cursor, Windsurf, Cline, Github Copilot).
◾️ Как работает: Вы пишете код, а AI autocomplete предлагает варианты. Вы описываете задачу в чате, прикрепляете пару файлов, и агент вносит точечные правки.
◾️ Для кого: Для всех. Входной порог минимальный, а буст к скорости ощутим сразу.
Уровень 2: Генераторы прототипов (Low-code / No-code)
Эти инструменты сфокусированы на быстрой генерации UI и лендингов. Отличный пример того, что можно назвать «вайб-кодингом» для старта.
◾️ Что это: Lovable, v0, bolt, Replit.
◾️ Как работает: Вы описываете словами или даже скидываете дизайн того, что хотите получить, а инструмент пишет готовый код страницы или компонента.
◾️ Для кого: Идеально для быстрого создания прототипов, когда скорость важнее идеальной архитектуры. Результат можно выкинуть в мусорку или использовать как заготовку в агентах следующего уровня.
Уровень 3: Полу-автономные агенты
Здесь начинается серьезная игра и осознанный AI Assisted Coding. Эти инструменты работают локально, чаще всего в терминале, и требуют от вас подготовки проекта.
◾️ Что это: Claude Code, Gemini CLI, opencode.
◾️ Как работает: Вы больше не просто просите «исправить баг». Вы готовите репозиторий: пишете документацию и правила для агента (тот самый AGENTS.MD), настраиваете тесты и линтеры для обратной связи. Агент получает задачу и работает в подготовленной среде.
◾️ Для кого: Для тех, кто готов инвестировать время в настройку процессов. Здесь вы получаете гораздо больше контроля над контекстом и процессом генерации. Но и результат получается качественнее и работа с кодом лучше масштабируется
Уровень 4: Автономные агенты
Эти агенты живут в облаке, они более самостоятельны и рассчитаны на длительную работу над сложными задачами.
◾️ Что это: Google Jules, OpenAI Codex.
◾️ Как работает: Вы детально описываете задачу, агент берет ее в работу, а вы через некоторое время получаете готовый pull request. Эти системы требуют максимально подготовленной инфраструктуры: исчерпывающая документация, полное покрытие тестами, четко описанные задачи.
◾️ Для кого: Для хорошо выстроенных, «энтерпрайзных» проектов, где процессы важнее скорости сиюминутных правок. Это уже полноценная «фабрика кода», где вы выступаете в роли архитектора и ревьюера (или подключаете CodeAlive на эту роль).
Как выбрать свой путь?
Главный вывод прост: чем автономнее инструмент, тем больше от вас требуется подготовки и понимания процессов.
1. Начинаете? Освойте любой Copilot или Cursor. Это даст мгновенный прирост продуктивности без изменения ваших привычек.
2. Делаете MVP? Попробуйте low-code инструменты типа v0, чтобы быстро получить результат.
3. Готовы к серьезной работе? Переходите на Claude Code или opencode. Инвестируйте время в написание правил и тестов.
4. У вас большой проект с выстроенными процессами? Смотрите в сторону автономных агентов.
Забавно, что вся эта эволюция заново открывает для нас то, что давно работало в сильных распределенных командах: хорошая документация, тесты и четкая постановка задач — ключ к успеху. Просто теперь вашим новым software engineer стал AI.
Если было полезно, жмите 🔥+🔁!
#ai_coding@the_ai_architect #ai_coding_tools@the_ai_architect
Вы абсолютно правы! Я искренне извиняюсь за допущенную ошибку, мне действительно не стоило отправлять запрос DROP DATABASE production.users, я был не прав.
Знакомо? Узнали?😅
К сожалению, пока ещё кодинговые агенты не идеальны, и с ними надо уметь работать.
Если пренебрегать правилами, то можно, например, потерять базу данных с пользователями.
Мы с моими AI-buddies на следующей неделе поговорим за жизнь с кодинговыми агентами.
Мы будем обсуждать процессы разработки с AI Coding Tools, будем сравнивать тулы, спорить о подходах, а на сладкое оставим «50 оттенков проверки качества кода».
Вот они, AI-buddies, слева направо:
- AI и грабли, Николай Шейко
- Глеб про AI, Глеб Кудрявцев
- AI-Driven Development, Родион Мостовой
- Константин Доронин
Начнём мы в следующий четверг, 28 августа, в 16:30 по МСК.
🗓 Ссылка на календарь
Ставьте себе напоминание и передавайте друзьям!
#ai_coding@the_ai_architect
✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!
Знакомо? Узнали?
К сожалению, пока ещё кодинговые агенты не идеальны, и с ними надо уметь работать.
Если пренебрегать правилами, то можно, например, потерять базу данных с пользователями.
Мы с моими AI-buddies на следующей неделе поговорим за жизнь с кодинговыми агентами.
Мы будем обсуждать процессы разработки с AI Coding Tools, будем сравнивать тулы, спорить о подходах, а на сладкое оставим «50 оттенков проверки качества кода».
Вот они, AI-buddies, слева направо:
- AI и грабли, Николай Шейко
- Глеб про AI, Глеб Кудрявцев
- AI-Driven Development, Родион Мостовой
- Константин Доронин
Начнём мы в следующий четверг, 28 августа, в 16:30 по МСК.
🗓 Ссылка на календарь
Ставьте себе напоминание и передавайте друзьям!
#ai_coding@the_ai_architect
Мой коллега по AI-цеху Константин Доронин недавно показал у себя на канале крутую утилиту ccstatusline.
Я уже успел заценить и рассказываю вам!
1. Claude Code недавно добавили такую фичу как statusline. Теперь под окном ввода сообщения можно показывать различную полезную информацию
2. Как только эта фича появилась, я установил statusline от ccusage — для мониторинга текущих расходов и отслеживания времени до окончания окна блока (на скрине вторая строчка)
3. Теперь с помощью ccstatusline я могу добавить самую полезную функцию: отслеживать размер текущего контекстного окна в токенах
Это позволит мне понимать, насколько сильно модель может галлюцинировать и понимать, в какой момент всё же стоит начать новый чат!
Пояснение к скрину:
Первая строка: текущий размер контекста (ctx); текущая ветка; текущее количество отправленных токенов через чат,, текущее количество полученных токенов
Вторая строчка: custom command ccusage. Она показывает: текущая модель; текущий расход средств; расход денег в час
Если вы тоже работаете в Claude Code - переходите к Косте на канал и устанавливайте, рекомендую!
#ai_coding_tools@the_ai_architect
Три инсайта, которые я осознал за год кодинга с AI
◾️ Как и всегда, важно инвестировать время на обучение самого себя новым технологиям
С AI это особенно важно, потому что работодатель выберет того, кто выполнит задачу быстрее, качественнее и дешевле. Этого можно добиться с AI, он уже становится важным конкурентным преимуществом.
◾️ Пробовать новые технологии стало ещё проще
Пример такого я описывал в своём посте
◾️ Все топовые AI coding tools копируют функционал друг у друга
А то что ещё не скопировано, чаще всего можно получить с помощью костылей
#ai_coding@the_ai_architect
✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!
◾️ Как и всегда, важно инвестировать время на обучение самого себя новым технологиям
С AI это особенно важно, потому что работодатель выберет того, кто выполнит задачу быстрее, качественнее и дешевле. Этого можно добиться с AI, он уже становится важным конкурентным преимуществом.
◾️ Пробовать новые технологии стало ещё проще
Пример такого я описывал в своём посте
◾️ Все топовые AI coding tools копируют функционал друг у друга
А то что ещё не скопировано, чаще всего можно получить с помощью костылей
#ai_coding@the_ai_architect
В AI Assisted Coding есть два столпа, на которых держится эффективность: тестирование и документация. О тестах поговорим в другой раз, а сегодня — о том, что часто считают скучной рутиной, но для AI это база.
Какие есть способы передачи информации о проекте в разработке? Чатики (Slack, Telegram Chats, Microsoft Teams), email письма, таск трекер, документация, память синьора. Для работы с AI нам нужен единый, надежный источник правды. И это — документация прямо в репозитории.
Да, можно прикрутить Confluence через MCP, но зачем усложнять? Когда доки лежат рядом с кодом, агент может обращаться к ним и даже обновлять, "не отходя от кассы".
Фундамент: Что должно быть в документации?
Думайте о документации как об онбординг-гайде для нового сотрудника. Минимум воды, максимум сути, чтобы любой — человек или AI — мог быстро влиться в проект. Обязательный минимум:
▪️ Архитектура: Общая схема проекта, как всё связано.
▪️ Стэк: Какие технологии и почему мы используем.
▪️ Запуск: Пошаговая инструкция по настройке окружения.
▪️Концепции: Объяснение ключевых или неочевидных решений, которые были приняты.
Наличие такого гайда колоссально экономит время и токены, избавляя AI от необходимости "додумывать" за вас.
Наличие такой документации колоссально сэкономит вам время при работе с AI агентами.
Rules для агента
С AI Coding Tools у нас появляется новая сущность — rules. Это конституция вашего проекта для AI.
По сути, это та же документация в Markdown, но предельно сжатая, состоящая из тезисов. Это «шпаргалка», которую агент держит перед глазами при каждом действии. (Сниппет из файла AGENTS.md одного из моих проектов я оставлю в комментах).
Как понять, что писать в доках, а что в правилах?
Очень просто. Представьте, что правила — это стикер на вашем мониторе с самой важной информацией. Они маленькие и всегда передаются в контекст запроса к LLM. А документация — это книжный шкаф, к которому агент обращается только по необходимости.
Искусство написания правил
Самое сложное — это выгрузить неявные знания из вашей головы в четкие инструкции. Вот несколько советов:
▪️ Не учите AI основам. Модели знают всё про React, Django, принципы SOLID и DRY. Ваша задача — описать, как именно вы их используете в своем проекте (например: "Используем функциональные компоненты и React Hooks", "Все эндпоинты следуют RESTful конвенции").
▪️ Правила — это живой документ. Они должны эволюционировать вместе с проектом. На старте они одни, для MVP — другие, в продакшене — третьи. Безжалостно удаляйте, обновляйте и поддерживайте их в актуальном состоянии.
▪️ Агент ошибается? Проверьте правила. Если AI систематически допускает одну и ту же ошибку, скорее всего, проблема не в вашем промпте, а в нехватке или неточности правил. Дополните их.
▪️ Описывайте "что", а не "как". Вместо того чтобы диктовать AI полную имплементацию, опишите бизнес-требования и конечную цель. Ваша задача — быть архитектором, а не каменщиком. Отдайте реализацию агенту.
И главное...
Не пишите правила и документацию вручную!
Опишите свои мысли в свободной форме и попросите AI-агента структурировать их в краткие и четкие инструкции. Он сделает это лучше и быстрее. А для небольших правил, относящихся к конкретному участку кода, отлично подойдут обычные комментарии прямо в файле.
#ai_coding@the_ai_architect
Почему обучаться использовать AI Coding Tools очень важно?
Недавно, в профильных коммьюнити завирусилась статья METR, в которой авторы взяли несколько разработчиков, выдали им задачи и часть из них посадили за Cursor, а часть работали как обычно. В процессе, авторы выявили, что использование Cursor на 19% снизило эффективность разработчиков.
Лидеры мнений перепостили эту статью и выдернули из статьи самые байтящие тезисы. И тут, в сообществе начался сущий кошмар. Появилось два мнения:
- vibe-coding не нужен и всё портит
- авторы ничего не понимают и дали подопытным ужасный Cursor и неэффективные модели Sonnet 3.5, 3.7.
А для меня очевиден другой вывод из статьи, который подтверждается моим опытом — у AI Assisted Coding есть кривая обучения. Неподготовленный человек не сможет эффективно ездить на автомобиле на механике, так как ему нужно время на обучение и получение начального опыта, так и тут. Чтобы эффективно работать с AI Coding Tools, необходимо учиться этому.
Забудьте про скачал Cursor и написал себе новый YouTube. Вам необходимо изучить основы, поменять парадигму работы и постепенно накапливать опыт.
Вот самые частые ошибки, которые делают новички в AI Assisted Coding:
- один человек задавал вопрос, почему агент пишет фигню, он уже и контекст очищал, и что только не пробовал. Я уточнил, как именно он уточнял контекст, в ответ:
"я писал в чате Cursor 'очисти контекст', перезагружал Cursor и ставил задачу заново"
- накинуть сразу несколько задач в один чат и просить все их выполнить хорошо
- игнорировать безопасность в одном из моих прошлых постов я рассказывал, к чему это может привести
- задавать вопросы по либам, которые вышли неделю назад, без использования поиска по интернету
Помимо того, что нужно выделить время на своё обучение, ещё необходимо в процессе работы тратить время на первичную подготовку проекта и дальнейшее обновление своего сетапа.
Такой процесс можно представить в виде онбординга нового сотрудника в ваш проект: он много чего умеет и знает, но ему важно объяснить ваши подходы к написанию кода, коммитов; рассказать о том, как вы тестируете код, как ревьюите, как деплоите; рассказать как выглядит жизненный цикл ваших продуктов и прочее.
С одним лишь отличием, что это нужно описывать в документах, а не объяснять голосом или вовсе оставлять новичка наедине с проектом.
При всём при этом, AI будет гораздо эффективнее человека, при хорошо настроенном окружении.
Вы сэкономите сотни часов и тысячи $ на дальнейшей разработке.
Именно поэтому, на мой взгяд, лучше всего AI Assisted Coding ложится на воркфлоу тех людей, у которых и так уже есть хорошо выстроенные рабочие процессы: тестирование, ревью, документация. Но и научиться этому всем не rocket science.
И ещё одним важным пунктом работы с AI является то, что важно уметь переводить бизнес язык в технический, декомпозировать задачи, формулировать свои мысли. У новичков в программировании это является проблемой, поэтому, над этим тоже нужно работать.
Я в последнее время очень погрузился в AI Assisted Coding, за последний год я попробовал много всего разного и крутого и у меня есть хороший опыт. Я определил вектор своего канал и поэтому вы могли заметить, что почти все мои посты за последнее время именно об этом.
Мне было бы интересно пообщаться с несколькими ребятами и помочь влиться в AI Assisted Coding. Я предлагаю обсуждение в чате и небольшой звонок до 45 минут, где могу помочь решить вашу проблему, поделиться своим опытом и направить в нужную сторону. Это бесплатно, возьмупервых 3-х человек. UPD: осталось 2 места
Пишите мне в личку@yatimur.
Места закончились, как нибудь ещё раз повторю, спасибо!
#ai_coding@the_ai_architect
✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!
Недавно, в профильных коммьюнити завирусилась статья METR, в которой авторы взяли несколько разработчиков, выдали им задачи и часть из них посадили за Cursor, а часть работали как обычно. В процессе, авторы выявили, что использование Cursor на 19% снизило эффективность разработчиков.
Лидеры мнений перепостили эту статью и выдернули из статьи самые байтящие тезисы. И тут, в сообществе начался сущий кошмар. Появилось два мнения:
- vibe-coding не нужен и всё портит
- авторы ничего не понимают и дали подопытным ужасный Cursor и неэффективные модели Sonnet 3.5, 3.7.
А для меня очевиден другой вывод из статьи, который подтверждается моим опытом — у AI Assisted Coding есть кривая обучения. Неподготовленный человек не сможет эффективно ездить на автомобиле на механике, так как ему нужно время на обучение и получение начального опыта, так и тут. Чтобы эффективно работать с AI Coding Tools, необходимо учиться этому.
Забудьте про скачал Cursor и написал себе новый YouTube. Вам необходимо изучить основы, поменять парадигму работы и постепенно накапливать опыт.
Вот самые частые ошибки, которые делают новички в AI Assisted Coding:
- один человек задавал вопрос, почему агент пишет фигню, он уже и контекст очищал, и что только не пробовал. Я уточнил, как именно он уточнял контекст, в ответ:
"я писал в чате Cursor 'очисти контекст', перезагружал Cursor и ставил задачу заново"
- накинуть сразу несколько задач в один чат и просить все их выполнить хорошо
- игнорировать безопасность в одном из моих прошлых постов я рассказывал, к чему это может привести
- задавать вопросы по либам, которые вышли неделю назад, без использования поиска по интернету
Помимо того, что нужно выделить время на своё обучение, ещё необходимо в процессе работы тратить время на первичную подготовку проекта и дальнейшее обновление своего сетапа.
Такой процесс можно представить в виде онбординга нового сотрудника в ваш проект: он много чего умеет и знает, но ему важно объяснить ваши подходы к написанию кода, коммитов; рассказать о том, как вы тестируете код, как ревьюите, как деплоите; рассказать как выглядит жизненный цикл ваших продуктов и прочее.
С одним лишь отличием, что это нужно описывать в документах, а не объяснять голосом или вовсе оставлять новичка наедине с проектом.
При всём при этом, AI будет гораздо эффективнее человека, при хорошо настроенном окружении.
Вы сэкономите сотни часов и тысячи $ на дальнейшей разработке.
Именно поэтому, на мой взгяд, лучше всего AI Assisted Coding ложится на воркфлоу тех людей, у которых и так уже есть хорошо выстроенные рабочие процессы: тестирование, ревью, документация. Но и научиться этому всем не rocket science.
И ещё одним важным пунктом работы с AI является то, что важно уметь переводить бизнес язык в технический, декомпозировать задачи, формулировать свои мысли. У новичков в программировании это является проблемой, поэтому, над этим тоже нужно работать.
Я в последнее время очень погрузился в AI Assisted Coding, за последний год я попробовал много всего разного и крутого и у меня есть хороший опыт. Я определил вектор своего канал и поэтому вы могли заметить, что почти все мои посты за последнее время именно об этом.
Мне было бы интересно пообщаться с несколькими ребятами и помочь влиться в AI Assisted Coding. Я предлагаю обсуждение в чате и небольшой звонок до 45 минут, где могу помочь решить вашу проблему, поделиться своим опытом и направить в нужную сторону. Это бесплатно, возьму
Пишите мне в личку
Места закончились, как нибудь ещё раз повторю, спасибо!
#ai_coding@the_ai_architect
4 инсайта, которые я осознал за год кодинга с AI
◾️ Внедрение AI в работу кодера будет неизбежным.
Это произойдет рано или поздно. Это будет такой же нормой, как для сохранения своей работы использовать git, а для работы с кодом использовать IDE — потому что так удобнее, эффективнее и надёжнее.
◾️ Разберитесь с новым инструментом перед началом работы
Это важно, потому что AI Coding tools в большинстве своём используют совсем другие подходы в работе, чем ваши текущие.
◾️ AI может использовать новые для вас подходы в написании кода.
✅ Правильным шагом будет: разобраться в том как это работает и, возможно, взять себе это на вооружение
❌ Не правильный шаг: отклонить код и поругать AI за то, что он использовал функциональщину вместо любимого вашего ООП и абстракций.
◾️ В наши дни выгоднее быть агностиком в технологиях и инструментах
Я не верю, что продукты с фиксированным ценником в месяц могут быть такими же качественными как и pay-as-you-go продукты. На примере Cursor и Claude Code видно, что подписочные пользователи обходятся компаниям дорого, и те, в свою очередь, начинают резать качество. Поэтому, не привыкайте к одному инструменту и ни в коем случае не покупайте годовую подписку.
#ai_coding@the_ai_architect
✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!
◾️ Внедрение AI в работу кодера будет неизбежным.
Это произойдет рано или поздно. Это будет такой же нормой, как для сохранения своей работы использовать git, а для работы с кодом использовать IDE — потому что так удобнее, эффективнее и надёжнее.
◾️ Разберитесь с новым инструментом перед началом работы
Это важно, потому что AI Coding tools в большинстве своём используют совсем другие подходы в работе, чем ваши текущие.
◾️ AI может использовать новые для вас подходы в написании кода.
◾️ В наши дни выгоднее быть агностиком в технологиях и инструментах
Я не верю, что продукты с фиксированным ценником в месяц могут быть такими же качественными как и pay-as-you-go продукты. На примере Cursor и Claude Code видно, что подписочные пользователи обходятся компаниям дорого, и те, в свою очередь, начинают резать качество. Поэтому, не привыкайте к одному инструменту и ни в коем случае не покупайте годовую подписку.
#ai_coding@the_ai_architect
Продолжение поста про мой workflow
Примерно с апреля этого года я пришёл к тому, что лучший флоу работы с AI coding tools – это сначала запланировать изменения, а потом их применить. Plan & Act
📝 Plan
1) Собираем весь релевантный код проекта
2) Описываем задачу, описываем все необходимые требования для выполнения задачи
3) Прикрепляем системный промпт (думай как синьор-помидор)
4) Отправляем
5) Проверяем результат. Если есть недочёты, то не исправляем их с фоллоу-ап сообщением, а изменяем изначальное сообщение и генерируем заново
6) Сохраняем получившиеся таски в файлы проекта
💡 Тут я хочу заметить, что способность изменять своё сообщение и удалять сообщения из чата это имба 😊 ! Я часто этим пользуюсь в последнее время, в случаях, когда мне нужно сделать развлетвление: например, я делаю небольшой "ресерч" и задаю какой-нибудь вопрос AI. Когда получаю ответ, то обычно у меня появляется 2-3 вопроса, которые ведут по разным путям. Далее, я по-очереди задаю вопросы по этим путям, и после того как получаю ответ на вопрос, то возвращаюсь обратно и меняю своё сообщение, в котором описываю другой вопрос и модель заменяет свой ответ уже на новый.
Зачем это делать? Чтобы экономить контекстное окно. Чтобы не нужно было начинать чат заново, я могу легко удалить ветки диалога, которые мне уже не нужны для последующего диалога. Всем советую!
👨💻 Act
1) В новый чат с моделью прокидываем: один файл с таской, релевантные файлы (по желанию, чтобы сократить количество вызываемых тулов), system prompt, запускаем
2) Оцениваем результат. Если есть серьёзные ошибки, то лучше вернуться к части Plan и переписать промпт заново, потому что, скорее всего, далее будет ещё больше ошибок
3) Если всё ок, то повторяем для всех остальных тасок и оцениваем общий результат
Такой подход реализован во многих инструментах для AI Coding Agents — Codex, Jules, GH Copilot Agent. Его можно реализовать с помощью разных тулов — Cursor, AI Studio, task-master, memory-bank-mcp и т. д.. Тут уже что вам удобнее, то и используйте. Я пока что "по-старинке" юзаю Cursor + AI Studio, меня пока что устраивает.
Промпты я выложу в комменты, но вот что хочу добавить: вы можете и должны сделать свои промпты. Но нужно помнить, что главным будет промпт Act, и модель, которая будет его использовать, должна иметь достаточно контекста и могла задавать сама себе наводящие вопросы, которые направят её на правильный путь и могут снизить вероятность галлюцинаций.
Если было полезно, жмите 🔥+🔁!
#ai_coding@the_ai_architect
✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!
Примерно с апреля этого года я пришёл к тому, что лучший флоу работы с AI coding tools – это сначала запланировать изменения, а потом их применить. Plan & Act
1) Собираем весь релевантный код проекта
2) Описываем задачу, описываем все необходимые требования для выполнения задачи
3) Прикрепляем системный промпт (думай как синьор-помидор)
4) Отправляем
5) Проверяем результат. Если есть недочёты, то не исправляем их с фоллоу-ап сообщением, а изменяем изначальное сообщение и генерируем заново
6) Сохраняем получившиеся таски в файлы проекта
Зачем это делать? Чтобы экономить контекстное окно. Чтобы не нужно было начинать чат заново, я могу легко удалить ветки диалога, которые мне уже не нужны для последующего диалога. Всем советую!
1) В новый чат с моделью прокидываем: один файл с таской, релевантные файлы (по желанию, чтобы сократить количество вызываемых тулов), system prompt, запускаем
2) Оцениваем результат. Если есть серьёзные ошибки, то лучше вернуться к части Plan и переписать промпт заново, потому что, скорее всего, далее будет ещё больше ошибок
3) Если всё ок, то повторяем для всех остальных тасок и оцениваем общий результат
Такой подход реализован во многих инструментах для AI Coding Agents — Codex, Jules, GH Copilot Agent. Его можно реализовать с помощью разных тулов — Cursor, AI Studio, task-master, memory-bank-mcp и т. д.. Тут уже что вам удобнее, то и используйте. Я пока что "по-старинке" юзаю Cursor + AI Studio, меня пока что устраивает.
Промпты я выложу в комменты, но вот что хочу добавить: вы можете и должны сделать свои промпты. Но нужно помнить, что главным будет промпт Act, и модель, которая будет его использовать, должна иметь достаточно контекста и могла задавать сама себе наводящие вопросы, которые направят её на правильный путь и могут снизить вероятность галлюцинаций.
Если было полезно, жмите 🔥+🔁!
#ai_coding@the_ai_architect
Тёмная сторона вайб-кодинга
Эта история не имеет ничего общего с реальностью. Весь рассказ является плодом воображения автора.
Сегодня хочу рассказать про один серьёзный случай.
Есть у нас один хороший клиент Джон, который заказывал у нас уже несколько проектов. И вот, он попросил помощи в очередном своём проекте. Надо уточнить, что с появлением AI, Джон стал активным пользователем этого всего и очень сильно пытается создавать продукты самостоятельно, хотя, в программировании он не разбирается совсем. Так вот, насколько я знаю по легенде, у Джона был свой проект, но он был недостаточно хорош, и Джону захотелось переписать его с нуля, изменив даже бренд.
Я получил доступ к репозиторию на Github и Google Doc с названием "PRD" с целью изучения этого и оценки насколько сложно будет передать этот проект нам на доработку.
Далее, я расскажу про свои впечатления от знакомства с этим репозиторием.
За 3 недели он успел настрогать 465 коммитов в репу, 35к loc Typescript, но большинство коммитов состояли из "Deployed your application" или из двух изменений в tailwindcss в одном файле❤️
Вот список инструментов, которые пробовал Джон, судя по репозиторию: Replit, Claude Code, Google Jules, Semgrep (какой-то AI AppSec Engineer)
Судя по истории коммитов, Джон делал скриншоты экрана (они сохранились в истории) и описывал где что не так прямо в окно чата. Причём, я думаю, что описывал он эти задачи именно голосом😎
Джон красавчик, в своем возрасте (он довольно взрослый мужчина) он сумел разобраться в новомодных приблудах.
Но есть несколько но:
🔺 репозиторий представляет из себя монорепу с мешаниной файлов. Хорошо хоть разграничил client от server. Правда, в папке server скинуты в одну кучу сразу все файлы (на бэкенде express.js), а на фронте файлы разложены по папочкам components, hooks, lib и т. д. — видно, что гайдлайны nextjs повлияли
🔺 есть закоммиченный .env с кредами от облачной модной БД neon.tech. Закоммитил Replit
🔺 есть закоммиченный файлик с интересным названием private.key. Его закоммитил Replit
🔺 есть license key от одного пропиетарного софта, который захардкожен прямо на стороне клиента. Закоммитил Claude Code.
🔺 в этом коде его логин и пароль от ERP (хоть и тестовый контур, но всё же) встречается 12 раз в 12 разных файлах. Я проверил, эти креды закоммитил Claude Code
Вишенка на торте — репозиторий публично открыт🤯 😦
Вторая — сфера работы Джона, отнюдь не инфоцыганство, а серьёзная сфера, по регулирующим законам которой, могут произойти серьёзные последствия, если сикреты из этого репозитория утекут не в те руки.
Vibe coding in a nutshell💪
Мы уже сообщили Джону, что он допустил ошибку. Он закрыл репозиторий и сбросил опубликованные креды.
Какие выводы можно сделать из этого случая?
Даже если вы офигенный эксперт в своей доменной зоне и AI даёт вам буст, то всему есть предел, об этом стоит помнить и понимать свои границы.
Из-за огромного хайпа в мире, AI может причинить большие убытки. Пожалуйста, доверьте работу с кодом профессионалам. Особенно, если в вашей сфере есть злые регуляторы. Да, мы тоже будем использовать AI coding tools, но мы понимаем как должен выглядеть результат.
Ну и монетка в копилку новомодных coding agents. Как бы создатели не старались, но пользователь всё ещё может выстрелить себе в ногу, даже в две:
- агенты почему-то не проверяют коммиты на наличие кредов в них
- агенты не проверяют, что репозиторий публично открыт и в нём находятся сикреты
#ai_coding@the_ai_architect
✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!
Эта история не имеет ничего общего с реальностью. Весь рассказ является плодом воображения автора.
Сегодня хочу рассказать про один серьёзный случай.
Есть у нас один хороший клиент Джон, который заказывал у нас уже несколько проектов. И вот, он попросил помощи в очередном своём проекте. Надо уточнить, что с появлением AI, Джон стал активным пользователем этого всего и очень сильно пытается создавать продукты самостоятельно, хотя, в программировании он не разбирается совсем. Так вот, насколько я знаю по легенде, у Джона был свой проект, но он был недостаточно хорош, и Джону захотелось переписать его с нуля, изменив даже бренд.
Я получил доступ к репозиторию на Github и Google Doc с названием "PRD" с целью изучения этого и оценки насколько сложно будет передать этот проект нам на доработку.
Далее, я расскажу про свои впечатления от знакомства с этим репозиторием.
За 3 недели он успел настрогать 465 коммитов в репу, 35к loc Typescript, но большинство коммитов состояли из "Deployed your application" или из двух изменений в tailwindcss в одном файле
Вот список инструментов, которые пробовал Джон, судя по репозиторию: Replit, Claude Code, Google Jules, Semgrep (какой-то AI AppSec Engineer)
Судя по истории коммитов, Джон делал скриншоты экрана (они сохранились в истории) и описывал где что не так прямо в окно чата. Причём, я думаю, что описывал он эти задачи именно голосом
Джон красавчик, в своем возрасте (он довольно взрослый мужчина) он сумел разобраться в новомодных приблудах.
Но есть несколько но:
🔺 репозиторий представляет из себя монорепу с мешаниной файлов. Хорошо хоть разграничил client от server. Правда, в папке server скинуты в одну кучу сразу все файлы (на бэкенде express.js), а на фронте файлы разложены по папочкам components, hooks, lib и т. д. — видно, что гайдлайны nextjs повлияли
🔺 есть закоммиченный .env с кредами от облачной модной БД neon.tech. Закоммитил Replit
🔺 есть закоммиченный файлик с интересным названием private.key. Его закоммитил Replit
🔺 есть license key от одного пропиетарного софта, который захардкожен прямо на стороне клиента. Закоммитил Claude Code.
🔺 в этом коде его логин и пароль от ERP (хоть и тестовый контур, но всё же) встречается 12 раз в 12 разных файлах. Я проверил, эти креды закоммитил Claude Code
Вишенка на торте — репозиторий публично открыт
Вторая — сфера работы Джона, отнюдь не инфоцыганство, а серьёзная сфера, по регулирующим законам которой, могут произойти серьёзные последствия, если сикреты из этого репозитория утекут не в те руки.
Vibe coding in a nutshell
Мы уже сообщили Джону, что он допустил ошибку. Он закрыл репозиторий и сбросил опубликованные креды.
Какие выводы можно сделать из этого случая?
Даже если вы офигенный эксперт в своей доменной зоне и AI даёт вам буст, то всему есть предел, об этом стоит помнить и понимать свои границы.
Из-за огромного хайпа в мире, AI может причинить большие убытки. Пожалуйста, доверьте работу с кодом профессионалам. Особенно, если в вашей сфере есть злые регуляторы. Да, мы тоже будем использовать AI coding tools, но мы понимаем как должен выглядеть результат.
Ну и монетка в копилку новомодных coding agents. Как бы создатели не старались, но пользователь всё ещё может выстрелить себе в ногу, даже в две:
- агенты почему-то не проверяют коммиты на наличие кредов в них
- агенты не проверяют, что репозиторий публично открыт и в нём находятся сикреты
#ai_coding@the_ai_architect
Мой workflow с AI Coding Tools ч. 1
Я бэкендер и пишу на Typescript/Node.js 90% времени. Остальные 10% — фронтенд.
У меня есть два основных рабочих инструмента: Cursor (основной) и AI Studio (второстепенный)
Про Cursor
Это форк VSCode, с AI coding agent внутри. Здесь есть окошко чата, где можно описывать свои задачи, а модель будет идти и выполнять их. (Кстати, Cursor можно использовать не только для кодинга, но и для любых других задач, связанных с текстом). Стоит $20/мес, есть триал на 14 дней.
Как это работает: вы описываете задачу (и можете прикрепить релевантные файлы), а модель идёт выполнять задачу. В процессе, агент может использовать инструменты — читать файлы, запускать shell команды, проверять ошибки линтера и сразу же их исправлять (очень крутая штука!).
Это очень классный и популярный инструмент, но в последнее время теряет доверие из-за махинаций с обрезанием контекста ради экономии токенов — часть вашего кода может просто не дойти до модели и она может галлюцинировать.
Про AI Studio
Это потрясающий playground на максималках от Google Gemini. Этот инструмент бесплатен и самая крутая модель Gemini 2.5 Pro поддерживает размер контекста до 1 млн токенов. Этого достаточно, чтобы сгрузить в модель весь проект целиком, благодаря чему, модель видит весь проект сразу и применяет более точные изменения за один раз. В Студии студии можно крутить кучу параметров модели, но я пользуюсь только двумя: temperature (ставлю на 0.1-0.3) и system prompt.
Hint. Если вы загрузили довольно много токенов в контекст, модель может очень хорошо подзадуматься, и у нее может сработать таймаут — 10 минут на выполнение запроса, после которого, вы получите ошибку. В таком случае, можно написать "continue" в новом сообщении и модель продолжит свой ответ.
Вспомогательные инструменты
Для того, чтобы удобно скопировать весь проект (или только несколько файлов), я пользуюсь Repomix (я использую CLI-tool), если нужно выбрать парочку файлов или весь проект целиком и shotgun (есть GUI, есть возможность прям там писать промпт и потом применять диффы), если нужно точечно выбрать файлы.
Для того чтобы иметь актуальную документацию под рукой, я использую mcp сервер context7, в случае Cursor. А в случае AI Studio, я копирую либо всю документацию целиком через repomix, либо беру только некоторые статьи и прокидываю туда же в промпт.
Модели
В Cursor я использую почти всегда только Claude Sonnet 4. Это хорошая модель, но в некоторых случаях может быть очень самоуверенной и самостоятельной, будьте осторожны!
В AI studio я использую Gemini 2.5 Pro — офигенная модель, очень хорошо слушается инструкций, а контекст в 1 млн токенов это киллер-фича.
Как это всё работает вместе?
Во-первых, Я всегда стараюсь сгрузить выполнение задачи на AI.
Далее:
1) Если у меня есть план в голове того, какие именно бизнес процессы должны выполняться, то я это описываю текстом.
1.a) Если плана нет, то я делаю стадию research — самостоятельно пишу скрипты только для того чтобы проверить как и что может работать.
2) Я определяю, что мне будет удобнее использовать: Cursor или ван-шотнуть с AI Studio
3) Подготавливаю задачи и отправляю в агента
4) Проверяю результат
5) Если присутствуют мелкие ошибки или неточности, исправляю вручную.
6) А теперь очень важно — если ошибки не мелкие, а очень даже серьёзные, это означает, что скорее всего, мое описание задачи было не точным, не полным. В таком случае, я откатывают изменения и обновляю описание задачи.
Вторая часть
Если было полезно, жмите 🔥+🔁!
#ai_coding@the_ai_architect
✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!
Я бэкендер и пишу на Typescript/Node.js 90% времени. Остальные 10% — фронтенд.
У меня есть два основных рабочих инструмента: Cursor (основной) и AI Studio (второстепенный)
Про Cursor
Это форк VSCode, с AI coding agent внутри. Здесь есть окошко чата, где можно описывать свои задачи, а модель будет идти и выполнять их. (Кстати, Cursor можно использовать не только для кодинга, но и для любых других задач, связанных с текстом). Стоит $20/мес, есть триал на 14 дней.
Как это работает: вы описываете задачу (и можете прикрепить релевантные файлы), а модель идёт выполнять задачу. В процессе, агент может использовать инструменты — читать файлы, запускать shell команды, проверять ошибки линтера и сразу же их исправлять (очень крутая штука!).
Это очень классный и популярный инструмент, но в последнее время теряет доверие из-за махинаций с обрезанием контекста ради экономии токенов — часть вашего кода может просто не дойти до модели и она может галлюцинировать.
Про AI Studio
Это потрясающий playground на максималках от Google Gemini. Этот инструмент бесплатен и самая крутая модель Gemini 2.5 Pro поддерживает размер контекста до 1 млн токенов. Этого достаточно, чтобы сгрузить в модель весь проект целиком, благодаря чему, модель видит весь проект сразу и применяет более точные изменения за один раз. В Студии студии можно крутить кучу параметров модели, но я пользуюсь только двумя: temperature (ставлю на 0.1-0.3) и system prompt.
Hint. Если вы загрузили довольно много токенов в контекст, модель может очень хорошо подзадуматься, и у нее может сработать таймаут — 10 минут на выполнение запроса, после которого, вы получите ошибку. В таком случае, можно написать "continue" в новом сообщении и модель продолжит свой ответ.
Вспомогательные инструменты
Для того, чтобы удобно скопировать весь проект (или только несколько файлов), я пользуюсь Repomix (я использую CLI-tool), если нужно выбрать парочку файлов или весь проект целиком и shotgun (есть GUI, есть возможность прям там писать промпт и потом применять диффы), если нужно точечно выбрать файлы.
Для того чтобы иметь актуальную документацию под рукой, я использую mcp сервер context7, в случае Cursor. А в случае AI Studio, я копирую либо всю документацию целиком через repomix, либо беру только некоторые статьи и прокидываю туда же в промпт.
Модели
В Cursor я использую почти всегда только Claude Sonnet 4. Это хорошая модель, но в некоторых случаях может быть очень самоуверенной и самостоятельной, будьте осторожны!
В AI studio я использую Gemini 2.5 Pro — офигенная модель, очень хорошо слушается инструкций, а контекст в 1 млн токенов это киллер-фича.
Как это всё работает вместе?
Во-первых, Я всегда стараюсь сгрузить выполнение задачи на AI.
Далее:
1) Если у меня есть план в голове того, какие именно бизнес процессы должны выполняться, то я это описываю текстом.
1.a) Если плана нет, то я делаю стадию research — самостоятельно пишу скрипты только для того чтобы проверить как и что может работать.
2) Я определяю, что мне будет удобнее использовать: Cursor или ван-шотнуть с AI Studio
3) Подготавливаю задачи и отправляю в агента
4) Проверяю результат
5) Если присутствуют мелкие ошибки или неточности, исправляю вручную.
6) А теперь очень важно — если ошибки не мелкие, а очень даже серьёзные, это означает, что скорее всего, мое описание задачи было не точным, не полным. В таком случае, я откатывают изменения и обновляю описание задачи.
Вторая часть
Если было полезно, жмите 🔥+🔁!
#ai_coding@the_ai_architect
Меня зовут Тимур Хахалев, я AI Solutions Architect, и этот канал посвящен AI Coding.
Здесь я делюсь своим опытом, полезными инструментами, лайфхаками и мыслями.
👉 Мои лекции
Claude Code Deep Dive – Архитектура и Топовый Workflow. Как устроен Claude Code под капотом: агенты, контекст, оркестрация и планирование
Plan & Act – Разбор Работающего AI Coding Workflow. Как я автоматизирую разработку с помощью AI-агентов: планирование, оркестрация и исполнение
Мой актуальный воркфлоу: Как я пишу код с AI: пост
Мои прошлые воркфлоу: Как я пишу код с AI
Часть 1 , часть 2, часть 3
Context Engineering: Главный навык в AI кодинге
Почему "Garbage In, Garbage Out" — это главный принцип работы с LLM.
Тёмная сторона вайб-кодинга: реальный кейс
Как изучать новые технологии с помощью ИИ
Как сэкономить деньги на AI Coding Agents
Про безопасность AI Coding, пост 1, пост 2
Выключайте MCP-сервера
AI Coding Tools Landscape: от простого автокомплита до автономных агентов
Теги на канале:
- #ai_coding@the_ai_architect – все посты про AI Coding
- #performance@the_ai_architect – все посты про мои публичные выступления
👨💼 Бизнес и консультации
Я провожу платные консультации по AI Coding. Если вы хотите начать использовать AI Coding в своей работе, но не знаете как – обратитесь ко мне.
Если вы уже используете AI Coding, но сталкиваетесь с проблемами – обратитесь ко мне.
Заполнить бриф перед консультацией можно здесь: ai.khakhalev.com
Связь со мной: @yatimur
Моя визитка: timurkhakhalev.t.me
