Вы хотите программировать на языке, который сгенерирован AI, в нейрослоповой IDE, с БД, код которой ни кто не видел? А пользователи ваши пусть это жрут, да?

У GPT 6 Astra при итеративном исправлении с AI разными путями можно прийти к одной и той же функциональности, но объем кода в итоге может отличаться в 30 раз. Я зимечал в 2-5 раз, но вот 30 меня прям поразило, при чем на уровне классов и функций код одинаково чистенький и даже в моем стиле, и то и то смотрю, как я писал

Reslop 0.2.0 вышел

С версии 0.1.3, он вырос из интерактивного инструмента для ревью diff'ов в терминальный UI для контроля над изменениями, сгенерированными AI, и постепенно движется к поддержке полного цикла разработки: архитектура, планирование, ревью, исправление и валидация.

Теперь можно:
- импортировать GitHub PR и GitLab MR
- редактировать код и diff'ы прямо in-place
- работать с коммитами и ветками
- делать commit, amend, fixup, rebase, pull и push
- автоматически подгружает изменения файлов на диске
- улучшенна навигация, списки файлов, прогресс и фоновые операции
- теперь работает на Linux, macOS и Windows

Идея остается прежней:

разработчик должен понимать, проверять и контролировать каждое изменение.

Цикл:

Review → Plan → Repair → Verify

https://github.com/tshemsedinov/reslop

Возможно, не все уловили, для чего reslop:

- как в гитхабе и гитлабе есть интерфейс для ревью: коммент на блок diff с указанием строк, добавление общего ревью на PR/MR, в reslop это todo, можно предложить свой код, вот эти функции сделаны для терминала
- забирает результаты такого ревью из GitHub/GitLab, собирает все в план для ии
- TUI над всеми функциями git
- специальный интерфейс для аудита, ревью и обновления зависимостей npm.

Скоро будет забирать еще issue и добавлять в план, запускать тесты и вынимать из логов нужную часть ошибок для добавления в план, линтеры и тоже в план, потом анализ кода и добавление инструкций на рефакторинг, который нельзя сделать алгоритмически.

А агент проходится по плану и все правит.

Присылайте, какие ещё вещи можно автоматизировать, которые забирают время у вас.

Тут демо https://youtu.be/YhmhmVThjNc

В эту субботу будет стрим по применению AI в создании архитектуры.

- архитектурный дрейф и деградация архитектуры
- размытая архитектура, которая не видна по коду
- случайные и неявные, скрытые зависимости
- неясная и запутанная структура проекта
- Архитектура в спеках расходится с кодом
- потеря архитектурного контекста, решений и контроля
- смешивание уровней (слоев), протекание абстракций
- другие проблемы и ваши вопросы

Поговорим о создании DSL языка для описания архитектуры на базе JS/TS/LISP, описывающего композицию модулей, информационные потоки, бизнес-процессы, коммутацию контрактов и ограничений, инфраструктуру и зависимости.

Регистрация на стрим https://gm.nexttick.it/go/ai-architecture-course

В версии reslop v0.2.4 появилась возможность запускать тесты и инструменты с компактным выводом: это упрощает чтение для разработчиков и экономит токены при работе с AI

- Stack traces сокращены для удобства ИИ-агентов и людей
- Похожие ошибки группируются (убираем дубли)
- Остается только самое важное: ошибки, диагностическая информация и краткая сводка
- Меньше текста для чтения и меньше токенов расходуется при отправке логов агенту
- Реализована очистка старых логов

В терминальном интерфейсе можно запускать, останавливать и перезапускать npm-скрипты прямо в процессе ревью. Логи сохраняются в директорию .log/.

Установка: npm i -g reslop
Запуск тестов: reslop t -- node --test <files>
или просто добавьте reslop в команду: npm t

https://github.com/tshemsedinov/reslop

Каждое ваше ревью слопа должно превращаться в скилл и в следующий раз уже вас не спрашивать. Скилы уплотняются, так и происходит трансфер знаний.

Вместо того, чтобы не смотреть код, нужно автоматизировать ревью, частично алгоритмами, кстати.

Тут пример, как я сделал рефакторинг reslop при помощи

- Opus 5.5 как старшая модель
- Grok 4.7 как младшая
- reslop составлял планы, делал коммиты
- модели запускали тесты через reslop t на этом экономили
- я делал ревю в GitHub + reslop
- Backlog и спеки я вел в reslop (но это покажу только тем, кто на курсе)
- скилы: metaskills - data-structures, js-data-structures, error-handling, js-conventions, js-gof

Объем кодоваой базы:
js код - 23 k строк - 636 kb
тесты - 18 k строк - 601 kb
Lines changed: +1422 additions / -2273 deletions

https://github.com/tshemsedinov/reslop/pull/109

Что AI научился делать действительно хорошо, так это максимально отсрочить катастрофу в проекте

Dashboard with real-time monitoring
Released in reslop v0.2.6
https://github.com/tshemsedinov/reslop

Объем текста и объем кода должны заставлять нас не махнуть рукой, а заставлять ии делать меньше бюрократии

На кого учиться, если все профессии отберут роботы? Где пределы экспансии искусственного интеллекта? Что останется кожаным?

https://youtu.be/BQRDr71Yaaw