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 сел и поехал 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 первых 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!

📖 Не кормите AI мусором: Как документация и правила экономят сотни часов

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

✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!

У меня появился новый инструмент в моём наборе джентельмена!

Я вдохновился постом Коли Шейко и взял его converter.html, который конвертит экспортированную историю чата (или канала) Telegram в XML, чтобы потом можно было удобно скормить в AI.

Мне было лень каждый раз искать этот файл на компьютере и решил, что нужно перенести его в веб и добавить несколько мелких фич. Конечно же, никаких данных никуда не отправляется. Всё происходит только в вашем браузере.

Telegram Chat Processor - велкам!

#apps@the_ai_architect
✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!

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!

AI Assisted Coding в массы

Недавно просочились слухи, что компания Марка Цукерберга даст возможность кандидатам на интервью пользоваться AI в некоторых случаях.

Это очень хороший знак! Скорее всего, индустрия избавится от бесконечных алгосиков на собесах, ведь именно от FAANG они пошли изначально.

Теперь появилось ещё больше поводов для изучения AI Assisted Coding. И именно изучение, потому что сходу и без подготовки начать правильно использовать такие инструменты очень сложно.

✔️ The AI Architect Blog. Подписаться

Расскажите вашу интересную (забавную/странную) историю связанную с AI

Пятничный пост!

Начну с себя!

Я полистал свою историю диалогов с ChatGPT и добрался до первого диалога: там я просил сгенерить мне «забавные» названия для корпоративных gitlab runners, вот что получилось:

Certainly! Here are 5 more funny nicknames for GitLab runners:

1. "Repo Racer"
2. "Branch Bender"
3. "Merge Muscles"
4. "Commit Crusader"
5. "Push Pioneer"

Эти имена так и остались до сих пор.

На этом этапе я уже полноценно освоил AI для работы 😎
и страх потерять работу из-за AI сразу же исчез.

Расскажите вашу историю в комментах 👇

Тыща подписчиков!

В честь этого события, любимая жена испекла торт (не AI) 🤍

Спасибо вам всем!

За 8 месяцев существования канала Я наконец-то нащупал свою нишу – мне нравится изучать и писать про AI Coding. В будущем планирую создавать ещё больше полезного и интересного контента.

Дальше – больше

🎉 Очередной цикл релизов в мире AI начался

1. Минорный релиз Claude Opus 4.1 – судя по system card, изменений немного: модель стала чуть-чуть мощнее и безопаснее, цена осталась прежней, доступна к использованию уже сегодня. Anthropic обещали выпустить побольше нового в ближайшие недели

2. Долгожданный релиз OpenAI OSS – это две open-source модели на 120B и 20B, которые находятся примерно на одном уровне с o3 и o4-mini и которые можно запустить локально у себя на ПК или ноутбуке, или даже на телефоне. Что это значит для индустрии? А то, что со временем появится ещё больше продуктов (и я надеюсь use cases) с использованием open-source (а значит, за небольшие деньги или бесплатно) моделей, построенных на основе openai oss (нейминг супер). Браво OpenAI!
Sam Altman пишет, что openai-oss-120b отвечает на вопросы по медецине так же хорошо, как и o3 модель. Так же, он заявляет, что на разработку этой модели компания потратила миллиарды долларов и отдаёт миру бесплатно и верит, что это принесёт миру больше хорошего, чем плохого (я тоже за хорошее и против всего плохого!)

3. Gemini пока что выпустили только обновление для своего чата - добавили фичу Storybook. По запросу "make a storybook about {topic}" модель сгенерирует вам прикольную сказку с картинками и оформит это в виде книги, а так же дополнит красивым голосом автора. Доступно в том числе и на русском языке, вот я попробовал сгенерить сказку о релизе OpenAI.

У кого есть дети? Попробуйте сгенерить сказку для них

Впереди ещё несколько недель новостей, stay tuned.

✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!

Три инсайта, которые я осознал за год кодинга с AI

◾️ Использовать AI для обучения очень удобно
Разбирайтесь в новых для вас терминах без страха быть осмеянным на stack overflow или в чатиках.

◾️ Растить свои знания вширь - круто
С помощью AI это делать ещё проще и полезнее. Миру потребуется ещё больше людей, которые смогут заняться и devops и front-end и back-end.

◾️ В мире AI всё обновляется почти ежедневно и следить за всем этим не обязательно, оставьте это блогерам
Но держите в голове, что всё устаревает тоже быстро и поэтому стоит задаваться вопросом "чё там нового в мире AI" хотя бы раз в пару месяцев, чтобы не тратить лишние деньги на legacy модель (которую выпустили менее 1 года назад), а перекатиться на более актуальную за меньшие деньги

#ai_coding@the_ai_architect

✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!

😎 Как сэкономить деньги на AI Coding Agents

Чем отличается эффективное использование AI Coding Agents от неэффективного?

В первом случае, репозиторий, в котором работает агент, правильно настроен.

Чтобы агенту не приходилось с каждым новым чатом изучать ваш проект и тратить на это деньги и токены, то каждый такой проект необходимо хорошо подготовить

Что в это входит?
▪️ знания о проекте
▪️ возможность проверить свою работу

Это понимают и сами разработчики, поэтому Claude Code и другие актуальные инструменты имеют в запасе команду /init, которая заставляет агента собрать информацию о проекте и положить её в один файл — CLAUDE.MD (или AGENTS.MD, GEMINI.MD). Да, качество у автоматического сбора будет не очень, потому что в большинстве проектов нельзя просто из кода понять о чем вообще проект, но это лучше, чем ничего.

🧠 Знания о проекте

Во-первых, это rules. Это правила о том, КАК агент должен писать код в этом проекте

во вторых это документация. В документацию могут входить знания об архитектуре проекта, технический стек, описание основных компонентов системы, описание бизнес-задач, описание проекта в целом, что это такое и для чего он нужен, и прочее.

В этих файлах важно описывать всю эту информацию вручную, либо, если использовать AI для описания этого, то нужно очень тщательно и досконально проверять результат работы.

Очень важно не допускать воды в документации.

Описывать документацию нужно очень кратко, но в то же время понятно. Каждое слово должно нести смысл и не может быть просто так: здесь не должно быть никакого вступления и прочего, потому что эта информация будет использоваться агентами при выполнении задач.

Также, можно описывать задачи прямо в репозитории в markdown файлах: что нужно сделать, что у нас есть на входе, что нужно получить на выходе, критерии приемки и прочее.

💡 Лайфхак: сделайте один README.md для агента, который будет являться оглавлением (прямо как в книгах) вашей документации и правил и при открытии нового чата каждый раз подавайте этот файл на вход. Таким образом, агент всегда будет знать, как правильно использовать вашу документацию, потом скажите мне спасибо!

🔄 Возможность проверить свою работу

Это, так называемый, feedback loop

У каждого разработчика (человека) есть возможность проверить свою работу. Для этого он запускает линтеры, чтобы, если это компилируемый язык, линтер показал, какие имеются ошибки, билдится ли проект и прочее. Далее, на основе этой информации разработчик исправляет ошибки. То же самое касается и тестов: запускаем тесты, видим ошибки и исправляем их.

Очень важно обеспечить этим инструментарием и AI Coding Agent

В документации необходимо указать, какие у нас есть команды для запуска тестов, линтеров, форматтеров; в каком порядке их нужно запускать.

Таким образом, имея в вашем арсенале документацию и feedback-loop, эффективность использования кодинговых агентов повысится в разы.

Я вам это обещаю!

Вы больше не будете тратить много денег на агентов, можете отказываться от подписок за $200 на Claude Code, ведь с правильно настроенным проектом вам будет достаточно одного или двух аккаунтов Claude Code с подписками по $20.

В комментариях я оставлю пример своего промпта с Table of Contents

#ai_coding@the_ai_architect

✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!

Три инсайта о новой роли разработчика в эпоху AI

◾️ От исполнителя к архитектору
Ваша главная задача — больше не писать код руками, а проектировать систему и описывать бизнес-требования. Вы — архитектор, а AI — ваш умный каменщик, который кладет кирпичи по вашему чертежу. (Подробнее в постах здесь, и тут).

◾️ От кодера к учителю.
Эффективность AI напрямую зависит от того, как хорошо вы его "онбордите" в проект. Ваша работа — создавать для него понятные "правила" и "документацию", обучая его специфике вашего кода, а не просто давать команды. (Подробнее в постах тут, и здесь).

◾️ От узкого специалиста к T-shaped профессионалу.
С AI стало в разы проще выходить за рамки своей основной специализации. Теперь бэкендер может легко делать фронтенд, а фронтендер — разбираться в DevOps. Миру нужны люди, которые могут охватить весь цикл разработки. (Подробнее в посте тут)

#ai_coding@the_ai_architect

✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!

🤓 Напоминаю, что сегодня в 18:15 по МСК я проведу свой первый открытый звонок, где мы обсудим типичные проблемы и их решения в AI Coding.

Жду всех, кто использует AI для написания кода!

Записаться можно здесь 👇

https://tally.so/r/31ajo4

Elevenlabs запустили очередной Student Pack
и раздают промокоды и скидки на AI tools

Что в паке:
- Granola на 6 месяцев бесплатно для новых аккаунтов (я удалил текущий и создал заново)
- Elevenlabs creator plan 3 months free
- Notion plus free
- v0 free credits $60 (забрал)
- bolt 60% off annual plan
- HeyGen 50% off on the Creator plan
- Gamma 50% off any plan
- Loveable 50% off annual pro plan
и другие

Как активировать:
1. Создаем студенческую почту здесь на домене imail.edu.vn
UPD: в комментах пишут, что этот домен теперь не работает, но работает вот этот: itmo.edu.pl

2. Переходим сюда
3. Указываем почту и номер телефона (РФ номер тоже подходит)
UPD: кажется, прикрыли лавочку для РФ номеров. сайт отдает 400 ошибку на попытку указать РФ номер(
можно попробовать арендовать номер на каком нибудь sms-reg сайте за рублей 20 и принять смску

4. Указываем полученный код на телефон
5. Указываем полученный код на почте с первого шага
6. Забираем промокоды

Ставим 🔥 и делаем репост другу

Безопасность AI Coding: 3 правила цифровой гигиены, чтобы не выстрелить себе в ногу

В прошлом посте мы посмотрели на удручающую статистику: AI-агенты строчат уязвимый код, и им всё равно на размер модели или дату релиза. Но это не значит, что от AI нужно отказываться. Это значит, что пора менять подход.

Забудьте про "вайб-кодинг". Пришло время для осознанного AI Assisted Coding. Вот три простых правила, которые помогут сохранить ваш проект (и нервы) в безопасности.

🛡 Правило 1: Человек в кресле пилота, а не пассажира

Главная ошибка — слепо доверять AI. Относитесь к сгенерированному коду так, будто его написал джун-стажер: быстро, с энтузиазмом, но без оглядки на последствия.

- Никогда не отправляйте код в продакшен без ревью.
- Вы должны понимать, что делает код и почему он написан именно так. Если что-то непонятно — попросите AI объяснить. Часто в этот момент он сам находит свои ошибки.

🤖 Правило 2: Доверяй, но автоматизированно проверяй

Ручное ревью — это хорошо, но человеческий глаз может что-то упустить. Особенно когда кода много. Поэтому автоматизация — ваш лучший друг.

- SAST (Static Application Security Testing): Инструменты типа Snyk Code, Semgrep или встроенный в GitHub CodeQL. Они сканируют исходники и находят классические уязвимости (те же XSS и SQL-инъекции) еще до того, как код попадет в основную ветку.
- SCA (Software Composition Analysis): Проверяет все ваши зависимости на известные уязвимости. AI обожает предлагать старые или сомнительные пакеты, так что это маст-хэв.

Эти сканеры можно интегрировать как в CI/CD пайплайн, так и в feedback-loop. Это должно быть таким же обязательным шагом, как запуск тестов.

✍️ Правило 3: Безопасность начинается с понимания, как это работает

Как я писал ранее, AI можно использовать для изучения нового, поэтому, разберитесь, какие уязвимости существуют и как они работают.

После этого, опишите свой процесс проверки безопасности кода и перед тем как закоммитить написанный код, просите агента пройтись по этому процессу и провести анализ.

Итог: AI generated code — это не проблема. Проблема — в слепом доверии к нему. Используйте его как мощный инструмент, но держите контроль в своих руках, автоматизируйте проверки и не ленитесь описывать детальные промпты и процессы.

Если было полезно, жмите 🔥+🔁!

#ai_coding@the_ai_architect

✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!

Полезная утилита для Claude Code

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 напоминает вайб любителей вывести показатели системы на экран на Android, Linux

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

✔️ The AI Architect Blog, подписывайтесь!