ИИТехнологиивайб-кодингcodexагентыразработкакачество кодаКак аккуратный проект повлиял на результат вайб-кодингаL@llm_under_hoodAI-инженер1 недИстория двух проектов или как вайб-кодинг хороший код подсматривал Последнюю пару недель я кодил как не в себя. Причем вел одновременно два противоположных по духу разработки проекта. Один - честный agentic harness coding, второй - полный vibe coding. И сегодня выяснилось, что второй позаимствовал много из первого. Первый - платформа с материалами по AI Native разработке. С контролем качества, исполняемыми спеками, придирками к качеству кода и вылизыванию интерфейсов - ею не только будут пользоваться люди, но я и планирую показывать исходный код на видео сессиях. Выкатили, люди используют. Второй - виртуальная машина с версионированием для совместной работы агентов. Я дописывал ее прямо на бегу во время конференции и в код не заглядывал ни разу. Имело значение только то, что архитектура внятная, она держит нагрузки и работает как надо. Это тот самый проект, где Fable 5.1 сказал “такое успеть невозможно”, а Astra сказала “теоретически можно успеть, если урезать весь функционал”. Успели и провели. 20 сотрудничающих агентов, 700 изменений виртуальной машины, только один побег из песочницы (агент залез в историю изменений машины глубже, чем ему полагалось) А сегодня я заглянул в код, чтобы разобраться как все это работает, и как это масштабировать. Я был готов к ужасу вайб-кодинга и каше из файлов (ибо там под капотом 4 разных рантайма, не считая Web UI), а увидел нормальный проект. Даже скучный (скину скриншот папки в комментарии) Когда я начал пытать историю Codex-a на тему - “а почему оно такое аккуратное?”, то всплыло три факта: (1) Этот проект был результатом очередного эксперимента, где код переписывался с нуля. К тому времени мне надоело заводить проекты в Codex на каждый эксперимент, и я просто запускал их из одного control centre (это папка на диске с локальными ссылками на другие проекты и глобальными инструкциями). (2) Идеи и код таскались между проектами под влиянием инструкции piecemeal growth, или того, что от нее осталось: “Add abstractions, concurrency and configuration only when a present requirement needs them.” В процессе ненужное отваливалось, а нужное кристаллизовалось. (3) Codex при перетаскивании подсматривал и в другие проекты, в том числе и вылизанный код платформы. Натащил оттуда те идеи, которые соответствовали духу piecemeal growth В общем, получился интересный вывод. Результаты яростного вайб-кодинга становятся лучше, если агент может брать пример с хорошо организованных проектов на диске. Хороший код - иногда работает лучше в качестве инструкций, нежели куча нагенерированного слопа в markdown. Теперь уже не так жалко времени, которое я потратил на вылизывание кода платформы. Ваш, @llm_under_hood 🤗вайб-кодингcodexагентыразработкакачество кода
ИИITaiразработкаllmпрограммированиекачество кодаБаланс между использованием AI-агентов и контролем качества кодаХ@habr_comмедиа / агрегатор2 нед«Нажал на кнопку — и готово! Уже открыл PR агент. Но пал соседний компонент — И править всё придется снова» За шуточными стихами вполне серьёзная проблема. Агенту легко написать код, но разбираться с последствиями его работы всё равно разработчику. А если система становится сложнее, каждая следующая фича обходится дороже — и людям, и самим агентам. Получается, писать код стало гораздо легче, а делать его простым по-прежнему трудно. Можно контролировать каждый шаг, а можно доверить агенту всё вплоть до выкладки в прод. Где-то между этими крайностями должен находиться разумный баланс. Обсудим, как его нащупать, если сложность систем трудно сравнивать, а возможности LLM постоянно меняются.aiразработкаllmпрограммированиекачество кода
ITразработкаагентский сетапmarkdownкачество кодаКритика подхода к созданию агентских сетаповБ@boris_againAI-инженер2 месТвой daily reminder, что создавать агентский сетап из маркдаун лапши не является работойразработкаагентский сетапmarkdownкачество кода
ИИITaiпрограммированиеразработкавайбкодингкачество кодаКритика концепции «вайбкодинга»Б@boris_againAI-инженер3 месhttps://wren.wtf/shower-thoughts/stop-using-opencode/ Вайбкодинг итогиaiпрограммированиеразработкавайбкодингкачество кода