Как подчищать за агентом

Если кто не в курсе, то существует такой инструмент — knip (TypeScript). Он позволяет найти в вашем проекте неиспользуемые части кода. Работает плоховастенько (false positive) и довольно медленно, но если учитывать эти минусы, то это довольно неплохой инструмент для того, чтобы отлавливать накопившийся мусор после работы вашего агента.

Что важно помнить перед использованием этого инструмента:
- knip может возвращать false positive — т. е. некоторые части кода он может пометить как неиспользуемые, но на самом деле это не так.
- важно "сохраниться" коммитом перед началом такой операции

Как начать использовать с агентом (любым, не только Claude Code):
▪️ Иметь в package.json команду knip, а так же команду type-check для проверки, что типы TS сходятся
▪️ Рассказать агенту, что у нас есть команды knip и type-check и мы хотим удалить ненужный код. Агенты уже знают что такое knip, и что он часто false positive
▪️ В конце работы агента, проверить что всё ок

Мой опыт
Я сейчас провел чистку интерфейсов в одном проекте и сэкономил около 400 loc ))

Я знаю что у меня есть штук 5 файлов с интерфейсами (zod schemas, TS types), где очень много неиспользуемых типов и схем.

Сначала, я попросил Claude Code просто запустить эту команду pnpm knip | grep "$mask" и удалить неиспользуемые типы.
Спустя некоторое время я заметил, что ему очень тяжело — после удаления кусков кода команда type-check возвращает ошибки и агент ходит кругами.

Ок, значит, надо декомпозировать задачу

▪️ Попросил агента (Claude Code) запустить команду knip ещё раз, оценить результат и изменения в каждом файле делегировать одному субагенту
▪️ Запустить таким образом в параллель 3 субагента
▪️ Сделал то же самое ещё 3 раза и обработал все нужные файлы. - type-check сошёлся. Успех!

А какие похожие инструменты используете вы?

#ai_coding@the_ai_architect

✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Письмо авторам телеграм-каналов

- Может быть покапитанствую местами - но куда ж без этого)

- Там на самом деле нет откровений, всё уже сообществом придумано и опробовано )

- Чет вообще ничего писать не хочется

В последнее время часто слышу мнение от самих авторов, что им не о чем писать. Всё уже было написано ранее другими людьми, а я не хочу повторяться, капитанствовать, это и так всем очевидно, все всё знают, я не хочу ничего писать.

Ребята, не надо так!!!

Я прошу вас, пишите самые очевидные для вас вещи, которые вы знаете! Будьте капитанами очевидности!

Да, кому то это будет очевидно и некоторые могут покрутить пальцем у виска, но чаще всего таких меньшинство! Особо одаренные могут ещё написать "и ради этого стоило выступать на конференции?".

Прошло время токсичности выскочек, которые кричат "это баян", "это и так очевидно всем" давайте таких молча банить. Stackoverflow умирает, потому что людям с глупыми вопросами больше не нужно хавать токсичность, им проще задать вопрос chatgpt и получить в ответ "какой классный вопрос! вы зрите в самый корень проблемы!"

Но при этом я точно знаю, что есть абсолютное большинство вашей аудитории, которым эта информации будет полезна!

Ваша аудитория сможет взглянуть на известные им вещи под другим углом – с вашей оптикой личного опыта, что в свою очередь может помочь человеку решить какую-нибудь задачу. А это очень ценно.

Кто знает, может именно ваш пост "как устроен RAG" познакомит человека (эксперт в X, не айтишник) с RAG, а тот в свою очередь сделает Cursor для X! Это же круто!

Многие авторы ещё пытаются давить из себя посты размером с лонгрид на хабре, а если в голове недостаточно идей для этой статьи, то зайчатки убираются в долгий ящик.

Ребята, отложите перфекционизм!

Давайте писать просто ваши мысли о чём нибудь!

Наша индустрия только-только развивается, нам нужно ещё успеть попробовать применить всё, что было в других индустриях. Поэтому, надо чаще пробовать и делиться мыслями друг с другом.

Здесь как раз в тему будет пост Глеба из 5 слов о том что ОПУС КРУТА – собрал почти 50 комментов и реакций.

Стиль коротких постов как в твиттере это очень классно. Не обязательно всегда носить серьезную маску и представлять, что вас читают только серьезные успешные дяди, которым всегда подавай только выверенные лонгриды с аналитикой и прочим.
Под такими постами может развернуться интересное обсуждение. А из этого могут родиться очень классные идеи и у вашей аудитории, и у вас.

Не бойтесь показаться несерьёзными и написать посты не соответствующие своему формату!

Здесь как раз очень в тему пост Николая Мячина (автор ютуб канала Простая Экономика) о том, что нужно экспериментировать и постоянно публиковать контент. И ещё один про "проклятие знаний"

Если вы не знаете о чём написать – напишите об этом пост!

Серьезно!

Спросите у вашей аудитории, что им было бы интересно.
Спросите, как у них идут дела с Cursor.
Спросите об их опыте в чем нибудь, в чем вы очень разбираетесь.

Так вы либо откроете для себя что-нибудь новое, либо получите идеи для новых постов.

---

Скиньте этот пост вашему любимому автору тг канала, от которого вы уже давно ждёте постов!

✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Plan & Act на Практике

Ссылка:
https://youtu.be/Xf0xFpvaIcY

Я использую Codex CLI для планирования и Claude Code для имплементации кода.

Чтобы показать, как это работает на практике, решил записать видео. Пишите в комментах на ютубе, как вам? Насколько понятно?

Да, при записи видео возникли некоторые проблемы 🌚, но думаю так даже интереснее. В будущем планирую записать ещё видео со своим подходом.

#ai_codi@the_ai_architect

✔️ Timur Khakhalev про AI Coding, подписывайтесь!
⭐️ Консультации по AI Coding

> no, web-app/.env already will have these variables. Do not specify them again

● You're absolutely right! The env_file: - apps/web-app/.env already handles it. Let me remove the redundant environment section:

В docker compose + Dockerfile есть штук 5 способов передать env variables для приложения.

Мне удобен подход, когда мы храним весь файл .env в одной переменной в github/gitlab - т. е. просто создаем новую переменную WEB_APP_ENV_FILE и кладем туда контент .env.

Далее, во время ci/cd, берем значения оттуда, создаем файл .env рядом с сорсами приложения и билдим.

В compose.yaml я указываю путь к этому файлу через

web-app:
    build:
        context: .
        dockerfile: ./apps/web-app/Dockerfile
    env_file:
        apps/web-app/.env

Таким образом, env variables из .env сразу доступны внутри Dockerfile и не нужно никаких лишних телодвижений

Проблема в том, что нейронки кто-то научил делать по-другому - указывать ARGS внутри Dockerfile и перечислять там КАЖДУЮ переменную из .env файла, что ведет к тому, что у нас теперь более одного source of truth в проекте и управлять переменными теперь надо не только из .env файлика, но и из Dockerfile.

И вот каждый раз приходится по 3-4 раза объяснять как нужно сделать, но они всё равно пытаются сделать по-своему. Что sonnet, что codex. Это какой то ужас!
Они игнорируют compose.yaml файл, который если почитать, то станет очевидно, как мы работаем с переменными в проекте, но им пофиг.

Вот тут теперь становится понятна логика свидетелей T9 - видимо они пишут на непопулярных языках, примеров которых было мало в интернете, по сравнению с TS/Python))

✔️ Timur Khakhalev про AI Coding, подписывайтесь!

Ещё раз про Context Engineering и Feedback Loop

Возможно, вы знаете, что при работе с моделями типа Sonnet, я советую держать контекстное окно в пределах 100к токенов, а ещё лучше до 80к, потому что дальше – больно. Качество ухудшается, лимиты в Claude Code тратятся заметно быстрее.

Я тут на просторах интернета наткнулся на такое же мнение и обрадовался, что я не один это заметил.

Тут автор пишет про тесты и советует убирать "TESTS PASSED" строки из вывода инструментов, которые запускают тесты.
Обычно, когда мы запускаем npm run test команды, то видим несколько экранов строк, которые говорят о том, что тесты успешно пройдены. Модели же знать об этом незачем, так что можно сократить эти строки до простого "✓ Utils tests". Если же тесты зафейлятся, то появится сообщение об ошибке.

Таким образом, мы сэкономим большое количество токенов.

Можно использовать такую обёртку:

run_silent() {
    local description="$1"
    local command="$2"
    local tmp_file=$(mktemp)

    if eval "$command" > "$tmp_file" 2>&1; then
        printf "  ✓ %s\n" "$description"
        rm -f "$tmp_file"
        return 0
    else
        local exit_code=$?
        printf "  ✗ %s\n" "$description"
        cat "$tmp_file"
        rm -f "$tmp_file"
        return $exit_code
    fi
}

run_silent "Simple tests" "pnpm test:run"

Сделайте

chmod +x ./run-silent.sh

Результат:

./run-silent.sh
  ✓ Simple tests

Ещё автор советует врубить fail-fast, т. е. если у вас 10 ошибок в тестах, то тесты будут показывать по 1-й ошибке за раз, до тех пор, пока не пофиксятся все 10.
Если ошибки не тривиальные (не фиксятся one-shot исправлением по нескольким файлам), то это поможет модельке хорошо подумать над каждой ошибкой по-очереди и не распыляться разом на все ошибки, что может вести к более худшему качеству исправления этих ошибок

#ai_coding@the_ai_architect

✔️ Timur Khakhalev про AI Coding, подписывайтесь!
⭐️ Консультации по AI Coding

Codex CLI Skills и Subagent

Ну, почти

Неделю назад в сети было замечено, что в codex cli добавили Skills прямо как в Claude Code. Доступно пока что только в alpha версиях и с парочкой приседаний, но оно работает!

Сегодня мне пришла в голову идея из подручных средств собрать субагента для codex cli))

Суть заключается в том, что мы инструктируем codex cli как запускать самого себя же в режиме headless.

По этому поводу записал демо видео и подготовил репо с инструкциями:
📱 Github
📱 YouTube


✔️ Timur Khakhalev про AI Coding, подписывайтесь!
⭐️ Консультации по AI Coding

Результаты опроса практиков AI Coding

На прошлой неделе мы создали опросник по AI Coding, собрали около 80 осознанных ответов и делимся с вами ключевыми инсайтами.

Я покажу интересные цифры, которыми поделились участники опроса.

Как изменилась эффективность при использовании AI Coding

1. Full-stack разработчик

Задача: Написание 630 тестов.
Результат: Сделано за 6 часов (4 часа кодинга + 2 часа планирования).
Сравнение: Оценка ручной работы составляла 110 часов.
Выигрыш: ~18 раз.

2. Engineering Manager / CTO

Задача: Апгрейд фреймворка (Ruby on Rails 5 -> 8), затронуто 500 файлов.
Результат: Сделано за 2-3 вечера.
Сравнение: Экономия 2-4 недели работы.

3. Founder

Цитата: "Сейчас за 30-40 минут могу сделать то, что 2-3 года назад заняло бы неделю".
Выигрыш: ~40-80 раз (субъективная оценка).

4. Backend разработчик
Задача: Реализация сложного E2E сценария с шедулером.
Результат: Выполнено за 1 день.
Сравнение: "Задача, на которую я бы потратил неделю".
Выигрыш: ~5 раз.

5. Founder:

Задача: Миграция 40 SQL-запросов на ORM в Node.js сервисе.
Результат: Один рабочий день.
Сравнение: Вместо недели ручной миграции.

6. Разработчик:

Задача: Разработка админки.
Результат: В 5-10 раз быстрее, чем год назад аналогичная задача вручную.

Если вам интересно узнать, как именно эти люди добились такого результата, то успейте принять участие в опросе до 21 декабря, а после мы вам отправим анонимизированные ответы всех участников

Но не все отзывы положительны

Есть несколько упоминаний о том, что AI крадёт время:

1. Backend:

Попытки использовать "супер-крутой промптинг" занимают кратно больше времени, а результат улучшают максимум на 10%.

2. Team Lead:

Иногда кажется, что решение задачи с помощью ИИ и переписывание... занимает времени больше, чем если бы писал всё сам

3. Team Lead:

Где-то AI "убирает час-два времени", но кодинг на огромной базе провалился ("играли в context engineering... проиграли").

Какой можно сделать вывод?

Те, кто научился делегировать рутину (тесты, миграции, бойлерплейт) и ускорять планирование, сообщают об ускорении в 5-20 раз. Те, кто пытается заставить AI писать идеальный код "одной кнопкой" или использует его для сложных неопределенных задач без декомпозиции, часто тратят больше времени на исправление ошибок.

Здесь можно посмотреть мнения моих коллег:
Макс Романовский
Коля Шейко

✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Настало время подведения итогов года!

2025-й выдался очень насыщенным на обновления в AI и в особенности в AI Coding!

Мы с ребятами собрались и решили провести голосования по разным темам.

Я выбрал тему Событие 2025 года в AI Coding

И вот кандидаты

◾️ Появление Vibe Coding
Можем ли мы представить себе работу без вайб-кодинга после того самого судьбоносного твита в феврале 2025? Я - нет

◾️ Релизы Claude моделей - Sonnet, Opus, Haiku
А можем ли мы представить себе вайб-кодинг без моделей Anthropic? Я - тоже нет. Кстати, за этот год сменилось 4!! поколения модели Claude - 3.7, 4, 4.1, 4.5! (Ещё есть слухи что до конца года выйдет Sonnet 4.7)

◾️ Релиз Claude Code
Вместе релизом Claude Sonnet 3.7, мы увидели новый инструмент, который в последствии *перевернул индустрию* программирования — Claude Code.

И по сей день этот инструмент остается для меня топ-1 при выборе.

◾️ Релизы Gemini 2.5-3 Pro моделей

Релиз модели Gemini 2.5 Pro в начале года тоже существенно повлиял на рынок, я почти весь год пользовался этой моделью до появления следующего поколения – Gemini 3 Pro.

◾️ Смена прайсинга Cursor
В конце весны Cursor поменяли прайсинг - они больше не дают 500 запросов за $20. Помимо этого, они были замечены в непонятных махинациях с контекстным окном, что вело к отуплению моделей. Это вызвало негативную реакцию как у аудитории, так и у меня лично. С тех пор я не пользуюсь курсором.

◾️ Релиз GPT-5.* моделей
В начале года Сэм Альтман пообещал нам, что он избавит нас от запутанных названий модели OpenAI.

К концу года мы имеем 20 версий GPT-5 в Cursor.

Тем не менее, модели семейства GPT-5 получились очень хорошими, 5.2 моё почтение!

◾️ Релиз codex-cli
В августе OpenAI выпустили конкурента Claude Code. У него нет столько фич, как у CC, но codex сделан очень добротно и занял свою нишу в AI Coding

◾️ Релиз Antigravity
С релизом Gemini 3 Pro мы увидели новый инструмент кодинга от Google. Он пока что ещё сырой, но имеет очень крутые фичи и хороший доступ и к G3 Pro и к Claude Sonnet/Opus 4.5! Пользуйтесь, пока не прикрыли.

◾️ Релиз z.ai моделей
Летом и осенью китайцы z.ai выпустили не побоюсь этого слова революционные модели - GLM-4.5 и GLM-4.6 и наконец сравнялись с SotA моделями прошлых поколений - Sonnet 3.7, 4!

◾️ Появление Spec Driven Development / Document Driven Development подходов
В 2025 получил свою популярность SDD/DDD подход к AI Coding – это когда мы кладём в документацию к коду информацию, которая не очевидна из кода, что в итоге повышает качество написанного кода с помощью AI

◾️ Миграция пользователей Codex -> Claude Code -> Cursor -> Antigravity и обратно
Летом-осенью мы с вами были свидетелями перебежек пользователей с одного инструмента на другой, как только вендоры выпускали новую модель или лоботимизировали старую

Голосуйте или умом, сердцем или чем угодно! (голосовалка ниже)

Делитесь своими мыслями в комментах!

Через недельку мы подведём итоги голосования.

А вот голосования от других авторов:
Если одна подписка, то какая? - 🔗Поляков считает: AI, код и кейсы
Код вместе с ИИ в 2025. Чем пользоваться? - 🔗Глеб Кудрявцев про AI кодинг
AI-headliner – 🔗Константин Доронин
ИИ-компаньон года – 🔗Бунак и Цифра: chatGPT / AI в бизнесе

#ai_coding@the_ai_architect
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Небольшой отзыв по Antigravity

В последнее время чаще использую Antigravity. Мне очень нравится там две особенности:
- Opus 4.5 почти бесконечный
- Классная работа с браузером из коробки

На днях я много работал с Opus 4.5 – делал фронтенд и только спустя часа 4 закончились лимиты. Нужно было ждать ещё где-то 5 часов. Далее можно было пользоваться только Gemini 3 Pro.

Попробовал ещё и Gemini 3 Flash – модель неплохая, очень быстрая, по бенчам рвёт чуть ли не всех, но в E2E тесте не смогла разобраться с кастомным селектором поля и тупила. На простые задачки её можно натравить.

Но больше всего мне понравился новый процесс у себя – E2E тесты под управлением агента.
Это тот же самый процесс, который я прохожу руками, но теперь за меня это делают агенты. Flash не справился чутка, но Opus 4.5 и Pro-шка вполне хороши в этом.

Я описал несколько user journeys (т. е. пути юзера по приложению) в .md файлах и сохранил. Теперь, после того как добавляю новые фичи, я открываю Antigravity и прошу его пройтись по моим user journeys и составить отчёт – что работает, а что нет. В конце, на основе этого отчёта фиксим проблемы.

Да, Antigravity сейчас работает очень посредственно и с костылями (кнопка Retry failed request отправляет слово "Continue" в чат), но фичи классные.

Не уверен, доступно ли это на бесплатном тарифе, но на тарифе за $20 у меня это всё работает.

Если у вас есть Google AI Pro тариф и вы ещё не попробовали Antigravity, то советую побыстрее это сделать!

Часто вижу запросы на поиск решений открытия сервисом гугла из РФ. Побродил по коммьюнити и составил вот такую памятку.

#ai_coding@the_ai_architect
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Пару недель назад я выложил видео про свой текущий подход к работе и увидел что людям это зашло - для первого полноценного видео на ютубе собрал 1.6к просмотров, 68 лайков, 25 комментов и несколько проведённых консультаций, где я в деталях показал как у меня это всё работает.

Так же, за несколько месяцев консультаций у меня появились парочка проверенных лекций: про Claude Code и Plan&Act подход.

Я решил провести воркшоп-сессии, где хочу поделиться своим опытом и знаниями с вами.

У меня есть 1 практический воркшоп и 3 теоретические лекции, которые я хотел бы вам предложить:

Теоретические лекции:
▪️ Вводная лекция в Claude Code — что это такое и с чем едят. Все фишки CC: skills, subagents, hooks, custom commands, выбор моделей и воркфлоу
- продолжительность 1.5 - 2 часа
- подойдёт тем, кто с Claude Code ещё не знаком, но уже работал в AI Coding инструментах

▪️ Вводная лекция в Codex CLI
Что это такое и с чем едят. Все фишки codex (их немного)
- продолжительность ~1 - 1.5 часа
- подойдёт тем, кто с Claude Code ещё не знаком, но уже работал в каких-нибудь AI Coding инструментах

▪️ Plan&Act в деталях
Подробнее расскажу, как делаю планирование в codex-cli, имплементацию в Claude Code, поделюсь промптами и инструкциями
- продолжительность ~1.5 - 2 часа
- подойдет тем, кто уже знаком с Claude Code

Практический воркшоп:

▪️ Practical Workshop — собираемся на звонок и я в прямом эфире буду делать 1-2 фичи в какой-нибудь open source проекте! Покажу в деталях, как я работаю. Отвечу на все вопросы. В конце, бонусом, отдам все промпты.
- продолжительность - ~2-3 часа
- подойдёт тем, кто +- знаком со всеми темами перечисленными выше

Это будут групповые воркшопы, планирую по 5-8 чел максимум.

Когда?

Что делаете на новогодних праздниках? Если делать вам нечего, то гоу на воркшопы :)
Я предлагаю провести это 6, 8, или 9 января. Пока не знаю, в какой из дней что именно будет.

Больше деталей можно узнать здесь

Там же можно заполнить анкету на участие в воркшопе.
Вопросы можно задать мне в телеграм @yatimur или здесь в комментах.

#ai_coding@the_ai_architect
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Сколько бы хайпа gemini cli не уделялось, но до сих пор всё работает так, будто этот продукт разрабатывает маленький стартапчик на 3 чувака и они вот месяц назад зарелизились.

Чуваки просто добавили костыль, который замечает "луп" модели, когда она сходит с ума и пытается повторить свои действия 🙈

#ai_coding@the_ai_architect
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

У китайцев вышла новая модель! z.ai GLM-4.7

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
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Навайбкодил rust приложение

С недавнего времени я уже часто работаю и на маке и на ПК и захотелось иметь возможность быстро переключаться.

Появилась проблема - нужно программно переключать инпут монитора между ПК (винда) и маком.

Они у меня подключены через Display Port и USB-C.

Поспрашивал ChatGPT решения - он предлагал kvm устройство (у меня в мониторе это уже есть, переключается из меню, но это долго), предлагал софт ClickMonitorDDC (для винды) – запустилось и работало ок) и разный софт для мака (не запустился). Решил попробовать написать что то своё.

Открыл codex cli, объяснил задачу. Мы с ним обсудили требования (аппка в tray, переключение по клику), выбрали стэк (сразу предложил Rust), начали делать. Сделали proof of concept чтобы проверить идею и на винде и на маке - работает!

Приложение готово!

Опыт прикольный. Я ни разу не писал десктопные приложения, ни разу не писал на Rust, знаю только мемы про Rust и то что недавно он положил половину интернета у cloudflare.

Но работающее приложение навайбкодить удалось!

Вот репо, может кому-нибудь будет интересно посмотреть (я лично в код не заглядывал))

Какой вывод?

В наше время, иногда проще написать софт самому, чем искать готовое решение!

А вы уже пробовали писать инструменты для своих задач? Расскажите об этом в комментах!

#ai_coding@the_ai_architect
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Итоги опроса Главное событие в AI Coding

На прошлой неделе мы с авторами других тг-каналов про AI проводили опросы по итогам года в AI, и сегодня мы делимся с вами результатами.

1️⃣ Вы выбрали, что главным событием года было Появление Vibe Coding! (249 человек проголосовали за этот вариант)

2️⃣ На втором месте — Релиз Claude Code (164 чел)

3️⃣ На третьем — Релизы Claude моделей Sonnet, Opus, Haiku (89 чел)

Всего в опросе приняло участие 747 человек.

Я проголосовал за релиз Claude моделей в этом году и объясню, почему так.

В октябре 2024 вышла модель Claude Sonnet 3.6, которая дала ощутимый буст AI кодингу и уже тогда можно было использовать эту модель для написания кода хорошего качества.

В конце января 2025 Андрей Карпаты опубликовал тот самый твит, где впервые сформулировал термин vibe coding, в феврале Anthropic зарелизили Claude Sonnet 3.7 и сразу же выпустили Claude Code в закрытый бета-тест, только для владельцев подписок по $100+

Борис Черный, Head of Claude Code, в одном из своих интервью рассказывал, что когда у них (Anthropic) появилась модель Sonnet 3.6 и они поняли, на что она способна, то решили сделать coding agent для внутреннего пользования, а в феврале, к релизу новой модельки 3.7, они выпустили этого агента под именем Claude Code.

И дальнейший успех компании Anthropic обусловлен симбиозом потрясающих моделей и инструмента для использования этих моделей, но я решил всё же, что модель играет более важную роль, поэтому проголосовал за этот вариант.

А вы что думаете по поводу результатов? Справедливо?

Вот результаты других авторов, которые вместе со мной проводили опросы
Если одна подписка, то какая? - 🔗Поляков считает: AI, код и кейсы
Код вместе с ИИ в 2025. Чем пользоваться? - 🔗Глеб Кудрявцев про AI кодинг
AI-headliner – 🔗Константин Доронин
ИИ-компаньон года – 🔗Бунак и Цифра: chatGPT / AI в бизнесе

#ai_coding@the_ai_architect
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!