Никогда не понимал разработчиков, которые перерабатывали. Но похоже стал одним из них. За последние несколько месяцев запустил разработку десятка разных приложений: от упрощения рутины и до полноценных рабочих продуктов для людей. И да, это не классическое программирование. Это работа с клод кодом и генерация идей. Куча итераций тестирования, согласования макетов, уточнения требований, разработки, а/б тестов, согласование таких артефактов, как изображения, значки, голос. Одна итерация за другой. Все то, что делает команда разработки, теперь делает один человек и ИИ-агенты. И это от 8 часов в день, а где-то и даже больше. И без выходных. И кажется, что это уже не закончится. Потому что на место старой идеи приходит новая. А еще есть бэклог. В общем, тут главное не выгореть. В конце сентября надо организовать себе отпуск. Каку вас дела с вайбкодингом? Балуетесь чем-то таким или понимаете, что и своих дел навалом?

Периодически натыкаюсь на разные исследования о том, что в среднем AI не повышает эффективность разработки, что часть команд получают существенный буст, а другая часть наоборот замедляется, да и на моих консультациях это довольно распространенная проблема. Так вот, понятно, что во внедрении AI в существующие процессы и команды разработки куча нюансов и это комплексный процесс, требующий системного подхода и изучения - самостоятельного (больше шишек) либо с условным наставником, который уже успел пройти этот путь (меньше шишек, быстрее профит). Но менее очевидно другое - при внедрении такого мощного бустера, как AI замедление на начальных этапах вполне естественно. Грубо это можно сравнить с тем, как раньше все в вашем районе передвигались на велосипедах и тут все (или не все) резко пересели на автомобили, не успев получить права - да, первое время будет много аварий, но постепенно команда учится на этих ошибках и движение на дорогах сначала нормализуется, затем ускоряется (особенно, при наличии грамотного регулировщика). Главное только в течение этого процесса не расфигачить район (сломать продукт) и не растерять водителей (сотрудников) от травм, не совместимых с жизнью. А как у вас в команде обстоят дела с перфомансом после внедрения агентной разработки? И как вы этот перфоманс измеряете? @ai_driven

Вспомнил, как мы в Джетбрейнс делали текстовый редактор, ну как мы, его еще до меня делали, несколько лет, а тут я прихожу, включаю потестировать, смотрю — строки не переносятся. А че, говорю, давайте Word Wrap включим. И на меня вся команда как посмотрела. Я такой: че такое, че не так? Неудобно? Не, удобно, говорят. Только под капотом РЕАЛИЗОВАНО НЕЭФФЕКТИВНО. В смысле не у них конкретно, а в целом, в любом редакторе, текст с Word Wrap (когда строка по достижении правого края окна сама переносится на следующую, а не уходит за край) рендерить дороже, чем без. Не то чтобы это как-то было заметно на практике, просто как ты его включишь, если будешь знать, что компьютеру там под капотом придется напрягаться? Вот такие вот ПТСР бывают у ИДЕ-разработчиков. А потом мы еще эмоджи и RTL прикручивали.

Люди в контуре При работе с ИИ важно оставаться в процессе там, где без человека не обойтись. На мой взгляд, при работе с агентами таких точек две. Первая — постановка задачи. Агенту нужно понять, что именно от него хотят, и вот тут человек критически необходим. Если разработчик пропускает этот этап, то с вероятностью процентов в семьдесят в конце получится трэш, который придется переделывать. Вторая — приемка результата. Если не верифицировать то, что выдала нейросеть, ошибки копятся как лавина: она сходит с горы и с каждым метром становится только больше, жестче и проблемнее. Так что осознанное участие в процессах, которые, казалось бы, могут пройти и без тебя, — это то, что отличает хорошего разработчика с ИИ в руках от обезьяны с гранатой в тех же руках. Не смотрите на футболку на фотке. У нас таких нет и я этот пост придумал просто так, а не после того, как увидел разраба с ордой агентов, ломающих проект.

Пятница, самое время посмотреть куда мы тратили больше всего токенов на этой неделе 😏 Для Claude Code есть супер скилл, который разбирает логи сессий и на основе API запросов считает расход токенов Собирает всё это в красивый понятный HTML отчётик С разбивкой по времени, проектам, моделям, файлам, MCP-серверам, скиллам, субагентам и тд Несколько примеров как юзать: /tare report [дней] — отчёт с графиками /tare usage — аналог клодовского /usage /tare share [дней] — обезличенная .md сводка чтобы шерить Есть еще интересная статистика amplified tokens, когда изначально маленький файл переиспользовался внутри контекста столько раз что в итоге стал дорогим Установка (GitHub):

npx skills add kelviq/tare

Если нужно под Codex, попросите его портировать) @tips_ai #tools