AB Notes / AI × 1C × [ ... ]
В Claude Code с 1 января порезали лимиты. После рождественского буста лимитов на всех подписках (x2), вместо возврата до 1x многие пользователи (включая меня) получили откат до 0.3x - 0.5x У меня один только autocompact сожрал 8% 5тичасовой сессии на тарифе…
Будни маленькой инди-студии Anthropic
Прошло уже 9 дней с начала года, а антропики до сих пор не могут пофиксить проблему с утекающими лимитами в Claude Code.
Приходится помогать: https://github.com/anthropics/claude-code/issues/16157#issuecomment-3728647584
Между тем, всего за несколько дней этот ишуз на гитхабе стал самым комментируемым среди всех 5000 issues в репозитории Claude Code.
Но когда у тебя 80% выручки идет от b2b, а не от b2c, можно себе и не такое позволить )
Пока единственное сообщение, что я видел от разработчиков: "We're not seeing this in our metrics".
Херовые у вас метрики, получается.
Прошло уже 9 дней с начала года, а антропики до сих пор не могут пофиксить проблему с утекающими лимитами в Claude Code.
Приходится помогать: https://github.com/anthropics/claude-code/issues/16157#issuecomment-3728647584
Между тем, всего за несколько дней этот ишуз на гитхабе стал самым комментируемым среди всех 5000 issues в репозитории Claude Code.
Но когда у тебя 80% выручки идет от b2b, а не от b2c, можно себе и не такое позволить )
Пока единственное сообщение, что я видел от разработчиков: "We're not seeing this in our metrics".
Херовые у вас метрики, получается.
GitHub
[BUG] Instantly hitting usage limits with Max subscription · Issue #16157 · anthropics/claude-code
Preflight Checklist I have searched existing issues and this hasn't been reported yet This is a single bug report (please file separate reports for different bugs) I am using the latest version...
😁4🤯3🤬1😈1
AB Notes / AI × 1C × [ ... ]
Около недели назад в Claude Code завезли LSP Tool. Пока это бета-версия, инструмент еще сырой и без документации. Вчера Никита Федькин порадовал BSL-плагином под этот тул. Список поддерживаемых функций LSP Tool: - goToDefinition - переход к месту, где…
Джва года ждал! В Claude Code в LSP Tool завезли иерархию вызовов🤟! С BSL LS работает из коробки.
🔥9👍6
Немного полезной статистики
Активно пилю новый пет-проект на Java
За чуть меньше недели с ИИ написано: 36к строк кода, 49к тестов, 67к строк документации.
⚽️ 🏀 ⚾️ 🥎
- 5 подписок на ChatGPT Plus за 20$ каждая использованы полностью = 100$
- 1 подписка Claude Max 5x использована на 80% = 100$
1 Plus-подписка ChatGPT дает около 3.5 x полных 5-часовых лимитов в неделю
1 Max 5x подписка Claude дает около 9 x полных 5-часовых лимитов в неделю
В недельные лимиты упираюсь, в пятичасовые изредка.
Еще бы посчитать сколько токенов/денег в ценах API дают в рамках одного лимитного окна.
Активно пилю новый пет-проект на Java
За чуть меньше недели с ИИ написано: 36к строк кода, 49к тестов, 67к строк документации.
- 5 подписок на ChatGPT Plus за 20$ каждая использованы полностью = 100$
- 1 подписка Claude Max 5x использована на 80% = 100$
1 Plus-подписка ChatGPT дает около 3.5 x полных 5-часовых лимитов в неделю
1 Max 5x подписка Claude дает около 9 x полных 5-часовых лимитов в неделю
В недельные лимиты упираюсь, в пятичасовые изредка.
Еще бы посчитать сколько токенов/денег в ценах API дают в рамках одного лимитного окна.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥3🤝2❤1😱1
AB Notes / AI × 1C × [ ... ]
Джва года ждал! В Claude Code в LSP Tool завезли иерархию вызовов🤟! С BSL LS работает из коробки.
Повторюсь: анализ вызовов через LSP полезен для рефакторинга, анализа влияния на зависимые функции при доработках, сбора контекста для задачи.
В отличие от grep по всей кодовой базе работает моментально и практически бесплатен по контексту.
Ниже пример вывода промпта
В отличие от grep по всей кодовой базе работает моментально и практически бесплатен по контексту.
Ниже пример вывода промпта
А можешь пример вывода дерева (call hierarchy) на пару уровней?Forwarded from Artem Bychkov
❯ А можешь пример вывода дерева (call hierarchy) на пару уровней?
● Построю дерево на 2 уровня для ИзвлечьТекстИзHTML:
● LSP(operation: "incomingCalls", file: "src/cf/CommonModules/СтроковыеФункцииКлиентСервер/Ext/Module.bsl")
⎿ Found 3 callers across 3 files (ctrl+o to expand)
● Теперь получу второй уровень для каждого из 3 вызывающих:
● LSP(operation: "incomingCalls", file: "src/cf/Catalogs/УчетныеЗаписиСинхронизацииФайлов/Forms/ФормаЭлемента/Ext/Form/Module.bsl")
⎿ Found 0 callers
● LSP(operation: "incomingCalls", file: "src/cf/CommonModules/ПолучениеФайловИзИнтернетаСлужебный/Ext/Module.bsl")
⎿ Found 1 caller (ctrl+o to expand)
● LSP(operation: "incomingCalls", file: "src/cf/CommonModules/ФормированиеЭкземпляровXBRL/Ext/Module.bsl")
⎿ Found 0 callers
● Продолжу ещё на уровень:
● LSP(operation: "incomingCalls", file: "src/cf/CommonModules/ПолучениеФайловИзИнтернетаСлужебный/Ext/Module.bsl")
⎿ Found 0 callers
● Лучше покажу на outgoingCalls — там нагляднее:
● LSP(operation: "outgoingCalls", file: "src/cf/CommonModules/ОбщегоНазначения/Ext/Module.bsl")
⎿ Found 2 callees across 2 files (ctrl+o to expand)
● LSP(operation: "outgoingCalls", file: "src/cf/CommonModules/ОбщегоНазначения/Ext/Module.bsl")
⎿ Found 8 callees across 3 files (ctrl+o to expand)
● LSP(operation: "outgoingCalls", file: "src/cf/CommonModules/СтроковыеФункцииКлиентСервер/Ext/Module.bsl")
⎿ Found 1 callee (ctrl+o to expand)
● Вот дерево outgoingCalls на 2 уровня:
Дерево исходящих вызовов (outgoingCalls)
ЗначениеРеквизитаОбъекта (ОбщегоНазначения:407)
│
├─► ЗначенияРеквизитовОбъекта (ОбщегоНазначения:141)
│ │
│ ├─► ЗначенияРеквизитовОбъектов (ОбщегоНазначения:449)
│ ├─► ПредопределенныйЭлемент (ОбщегоНазначения:765)
│ ├─► ПодсистемаСуществует (ОбщегоНазначения:1703)
│ ├─► ОбщийМодуль (ОбщегоНазначения:1730)
│ ├─► ОбъектМетаданныхПоПолномуИмени (ОбщегоНазначения:4435)
│ ├─► НайтиОшибкуДоступностиРеквизитовОбъекта (ОбщегоНазначения:6925)
│ ├─► ЗначениеВМассиве (ОбщегоНазначенияКлиентСервер:772)
│ └─► ПодставитьПараметрыВСтроку (СтроковыеФункцииКлиентСервер:198)
│
└─► ПодставитьПараметрыВСтроку (СтроковыеФункцииКлиентСервер:198)
│
└─► ПодставитьПараметрыСПроцентом (СтроковыеФункцииКлиентСервер:1520)
Как это построено:
1. outgoingCalls(ЗначениеРеквизитаОбъекта) → 2 вызова
2. outgoingCalls(ЗначенияРеквизитовОбъекта) → 8 вызовов
3. outgoingCalls(ПодставитьПараметрыВСтроку) → 1 вызов
Каждый уровень — отдельный запрос к LSP.
🔥12👍3
Forwarded from Желтый вайб (Petr Tsap)
Очень крутая и интересная работа от Евгения Андреева по адаптации рекомендаций Антропиков для 1С
https://github.com/AndreevED/1c-ai-feature-dev-workflow
В текущем виде заточена под Claude Code, модель Opus, может потреблять много токенов/лимитов подписки из-за трех одновременных субагентов.
Есть много чего дополнить и изменить под себя, но работа проведена большая, очень круто!
https://github.com/AndreevED/1c-ai-feature-dev-workflow
В текущем виде заточена под Claude Code, модель Opus, может потреблять много токенов/лимитов подписки из-за трех одновременных субагентов.
Есть много чего дополнить и изменить под себя, но работа проведена большая, очень круто!
GitHub
GitHub - AndreevED/1c-ai-feature-dev-workflow: AI-воркфлоу для разработки доработок 1С: анализ, архитектура, код, ревью
AI-воркфлоу для разработки доработок 1С: анализ, архитектура, код, ревью - AndreevED/1c-ai-feature-dev-workflow
Желтый вайб
Очень крутая и интересная работа от Евгения Андреева по адаптации рекомендаций Антропиков для 1С https://github.com/AndreevED/1c-ai-feature-dev-workflow В текущем виде заточена под Claude Code, модель Opus, может потреблять много токенов/лимитов подписки из…
По горячим следам - ловите поток сознания
- 3 детерминированных агента-эксплорера - зачем ? надо копать вглубь, а не просто параллельно смотреть на одно и то же. Пусть оркестратор сам решает сколько агентов ему нужно для изучения функциональности на основе предварительного анализа задачи, здесь детерминизм только мешает и ухудшает качество.
- 3 агента на проектирование архитектуры. Для мультисэмплинга - дорого, но ок. Для ре-ревью - да. Для "минимальных абстраций, чистой архитектуры, баланса" - нет, это 1 агент все может сделать, еще и останется.
- 3 ревьюера на код с разным фокусом. Оверинжиниринг . Если задача большая, и этапы изолированы, то можно нарезать горизонтально и каждый агент проревьюит свою часть. И самое важное-то забыли: есть 3 ревьюера, но нет ревьюера на соответствие кода спеке/плану/дизайну ?
- Нет ревью дизайна/плана. Валидировать надо до написания кода, а не после. Чем раньше найдена ошибка, тем дешевле исправлять. А ошибки там будут даже на GPT-5.2-Xhigh, т.к. окно внимания ограничено у любой модели.
Еще добавить коммиты на каждый этап для аудируемости и документации для ИИ; нарезку тасок на сабтаски (вместо хранения в едином плане) с quality-гейтами в каждой таске или хотя бы критериями приемки и пр.
Как демонстрация идеи - круто, но для реального применения - дорого-богато и оторвано от реалий 1С да и в целом энтерпрайз-разработки.
Но никакого хейта, Евгений молодец, все равно очень многое из такого пайплайна можно почерпнуть, просто надо понимать что все эти SDD - это в среднем по больнице (причем по больнице с питонами и JS) и эти методологии надо адаптировать (в каких-то случаях полностью выбрасывать) почти под любой сколько-нибудь серьезный проект, о чем Петр в заключении и пишет.
- 3 детерминированных агента-эксплорера - зачем ? надо копать вглубь, а не просто параллельно смотреть на одно и то же. Пусть оркестратор сам решает сколько агентов ему нужно для изучения функциональности на основе предварительного анализа задачи, здесь детерминизм только мешает и ухудшает качество.
- 3 агента на проектирование архитектуры. Для мультисэмплинга - дорого, но ок. Для ре-ревью - да. Для "минимальных абстраций, чистой архитектуры, баланса" - нет, это 1 агент все может сделать, еще и останется.
- 3 ревьюера на код с разным фокусом. Оверинжиниринг . Если задача большая, и этапы изолированы, то можно нарезать горизонтально и каждый агент проревьюит свою часть. И самое важное-то забыли: есть 3 ревьюера, но нет ревьюера на соответствие кода спеке/плану/дизайну ?
- Нет ревью дизайна/плана. Валидировать надо до написания кода, а не после. Чем раньше найдена ошибка, тем дешевле исправлять. А ошибки там будут даже на GPT-5.2-Xhigh, т.к. окно внимания ограничено у любой модели.
Еще добавить коммиты на каждый этап для аудируемости и документации для ИИ; нарезку тасок на сабтаски (вместо хранения в едином плане) с quality-гейтами в каждой таске или хотя бы критериями приемки и пр.
Как демонстрация идеи - круто, но для реального применения - дорого-богато и оторвано от реалий 1С да и в целом энтерпрайз-разработки.
Но никакого хейта, Евгений молодец, все равно очень многое из такого пайплайна можно почерпнуть, просто надо понимать что все эти SDD - это в среднем по больнице (причем по больнице с питонами и JS) и эти методологии надо адаптировать (в каких-то случаях полностью выбрасывать) почти под любой сколько-нибудь серьезный проект, о чем Петр в заключении и пишет.
👍7💯5❤1
AB Notes / AI × 1C × [ ... ]
v0 тизерят релиз Sonnet 5 в 21-00 по Москве
Anthropic второй день подряд пытаются выкатить модель.
Sonnet 5 успешно замещает разработчиков: она уже запорола несколько релизов
😁13
Шок-контент
Пользователи курсора уведите детей от экрана
Скрин 1 - Cursor Ultra, 285$ за 672 миллионов токенов
Скрин 2 - (мой) 5x подписок openai plus. 100$ за 7.8 миллиардов токенов.
Пользователи курсора уведите детей от экрана
Скрин 1 - Cursor Ultra, 285$ за 672 миллионов токенов
Скрин 2 - (мой) 5x подписок openai plus. 100$ за 7.8 миллиардов токенов.
😱8😁3🤔3
AB Notes / AI × 1C × [ ... ]
Шок-контент Пользователи курсора уведите детей от экрана Скрин 1 - Cursor Ultra, 285$ за 672 миллионов токенов Скрин 2 - (мой) 5x подписок openai plus. 100$ за 7.8 миллиардов токенов.
upd по курсору: 285$ это в ценах условного API, а не в ценах подписки.
Подписка за 200$, как подсказал автор скрина, даст потратить около 500$ в ценах API.
но сути дела это не меняет, т.к. и мои данные по 7.8 млрд токенов - это активное использование, а не использование до пределов подписки.
Итого: за 200$ в курсоре получаем около 1.2 млрд токенов, за 100$ баксов в openai получаем минимум 8 млдр токенов. (и в ближайшие пару месяцев еще x2 от этого в рамках промо)
Подписка за 200$, как подсказал автор скрина, даст потратить около 500$ в ценах API.
но сути дела это не меняет, т.к. и мои данные по 7.8 млрд токенов - это активное использование, а не использование до пределов подписки.
Итого: за 200$ в курсоре получаем около 1.2 млрд токенов, за 100$ баксов в openai получаем минимум 8 млдр токенов. (и в ближайшие пару месяцев еще x2 от этого в рамках промо)
👍6🤯2
Давно хотел причесать большой Java-модуль со сложной бизнес-логикой (около 80 классов, 25k loc кода и 25k loc тестов), т.к. со временем логика там сильно задублировалась и рассинхронизировалась.
Решил поэкспериментировать и заваншотить такой рефакторинг, хотя изначально планировал дробить на разные фазы и ветки. Сделал несколько исследований и набросал черновик дизайна с Opus 4.5. И тут как раз выкатили новые модели.
Решил сравнить ревью дизайна на Opus 4.6 и GPT-5.3 Codex XHigh с одним и тем же промптом.
Наблюдения:
- Хоть я ставил на GPT, но Opus 4.6 справился лучше. Прогресс по сравнению с 4.5 заметен сразу: уровень дотошности и педантичности сопоставим с GPT-5.2. Он отловил кучу мелочей, которые пропустил 4.5. Но сравнение не совсем честное - тут явно зарешали субагенты и новый режим Agent Teams/teammates (его тоже потестил).
- GPT-5.3 тоже выдал достойное ревью, но чуть менее глубокое в данном контексте. Отмечу, что заметно увеличили скорость, теперь с опусом примерно паритет, раньше же был гораздо медленнее.
Про аппетиты: Opus 4.6 жрет лимиты как не в себя. Одно такое ревью съело 35% пятичасовой сессии. По моим грубым подсчетам, одна 5-часовая сессия — это ~40 млн токенов с кэшем (или ~3 млн без кэша). Если считать очень грубо, в неделю у нас ~10 сессий. Итого в месяц получаем около 1.8 млрд токенов. Это всё равно сильно меньше, чем дает openai. Но так как кэш у антропиков в подписке вроде не тарифицируется, честнее смотреть на токены без кэша.
Сделал несколько итераций ревью, составил план, подробил на эпики, отдал Codex и пошел спать. За 1.5 часа Codex управился ваншотом: +5279 / -3000 строк. (На скриншоте цифры больше, т.к. туда попал еще и рефакторинг документации)
Решил поэкспериментировать и заваншотить такой рефакторинг, хотя изначально планировал дробить на разные фазы и ветки. Сделал несколько исследований и набросал черновик дизайна с Opus 4.5. И тут как раз выкатили новые модели.
Решил сравнить ревью дизайна на Opus 4.6 и GPT-5.3 Codex XHigh с одним и тем же промптом.
Наблюдения:
- Хоть я ставил на GPT, но Opus 4.6 справился лучше. Прогресс по сравнению с 4.5 заметен сразу: уровень дотошности и педантичности сопоставим с GPT-5.2. Он отловил кучу мелочей, которые пропустил 4.5. Но сравнение не совсем честное - тут явно зарешали субагенты и новый режим Agent Teams/teammates (его тоже потестил).
- GPT-5.3 тоже выдал достойное ревью, но чуть менее глубокое в данном контексте. Отмечу, что заметно увеличили скорость, теперь с опусом примерно паритет, раньше же был гораздо медленнее.
Про аппетиты: Opus 4.6 жрет лимиты как не в себя. Одно такое ревью съело 35% пятичасовой сессии. По моим грубым подсчетам, одна 5-часовая сессия — это ~40 млн токенов с кэшем (или ~3 млн без кэша). Если считать очень грубо, в неделю у нас ~10 сессий. Итого в месяц получаем около 1.8 млрд токенов. Это всё равно сильно меньше, чем дает openai. Но так как кэш у антропиков в подписке вроде не тарифицируется, честнее смотреть на токены без кэша.
Сделал несколько итераций ревью, составил план, подробил на эпики, отдал Codex и пошел спать. За 1.5 часа Codex управился ваншотом: +5279 / -3000 строк. (На скриншоте цифры больше, т.к. туда попал еще и рефакторинг документации)
👍7
AB Notes / AI × 1C × [ ... ]
Почему-то хайп от AI IDE проходит мимо самого очевидного - VS Code с GitHub Copilot Прайс за запросы, как в старые добрые времена в Cursor: подписка $10 за 300 запросов, причём Claude Sonnet 4.5 тарифицируется как 1 запрос (в Cursor было x2). А Haiku так…
Новое в VS Code + Copilot:
Реализовали запуск Claude Code прямо из чата в рамках Copilot-подписки. Тарификация стандартная: одно сообщение = 1 запрос из лимита подписки (300 запросов за 10$).
Самое интересное: у Claude Code внутри нет ограничений контекста в 128к, и он может спавнить субагентов, которые не тарифицируются! Я даже переспросил разраба этой интеграции в твиттере - он подтвердил.
Родных субагентов теперь можно запускать параллельно.
Появился индикатор заполнения контекстного окна. Из минусов: видно, что у большинства моделей окно пока обрезано до 128k, но обещают исправить (для 5.2-codex уже 200+).
Copilot CLI тоже прокачали для запуска "флота" субагентов - теперь используют SQLite в качестве общей базы задач.
В VSCode Insiders реализовали отправку сообщений работающему агенту и добавили хуки (Codex, блет, где хуки?) + более тесную интеграцию с copilot cli.
Реализовали запуск Claude Code прямо из чата в рамках Copilot-подписки. Тарификация стандартная: одно сообщение = 1 запрос из лимита подписки (300 запросов за 10$).
Самое интересное: у Claude Code внутри нет ограничений контекста в 128к, и он может спавнить субагентов, которые не тарифицируются! Я даже переспросил разраба этой интеграции в твиттере - он подтвердил.
Родных субагентов теперь можно запускать параллельно.
Появился индикатор заполнения контекстного окна. Из минусов: видно, что у большинства моделей окно пока обрезано до 128k, но обещают исправить (для 5.2-codex уже 200+).
Copilot CLI тоже прокачали для запуска "флота" субагентов - теперь используют SQLite в качестве общей базы задач.
В VSCode Insiders реализовали отправку сообщений работающему агенту и добавили хуки (Codex, блет, где хуки?) + более тесную интеграцию с copilot cli.
👍8
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Китайский Seedance 2.0
Впечатляет
Впечатляет
🔥4😁1😎1
DeepSeek v4
Слухи: релиз на следующей неделе, возможно уже завтра. Вероятно ренейминг в DeepSeek Model1.
По вбросам - первая открытая модель, которая составит реальную конкуренцию (а где-то и превзойдет) проприетарные топы от google, anthropic и openai.
Контекстное окно - 1 млн токенов, сильный упор на кодинг.
Насколько все это правда - узнаем совсем скоро
Kimi K2.5 Thinking
Видимо, новый фронтир среди открытых моделей для кодинга в 1С.
По не-1сным отзывам и некоторым бенчам она обходит GLM5. Лично погонял в чате instant-версию: знания по 1С у нее ощущаются более полными и глубокими, чем у GLM. Но надо тестить.
Слухи: релиз на следующей неделе, возможно уже завтра. Вероятно ренейминг в DeepSeek Model1.
По вбросам - первая открытая модель, которая составит реальную конкуренцию (а где-то и превзойдет) проприетарные топы от google, anthropic и openai.
Контекстное окно - 1 млн токенов, сильный упор на кодинг.
Насколько все это правда - узнаем совсем скоро
Kimi K2.5 Thinking
Видимо, новый фронтир среди открытых моделей для кодинга в 1С.
По не-1сным отзывам и некоторым бенчам она обходит GLM5. Лично погонял в чате instant-версию: знания по 1С у нее ощущаются более полными и глубокими, чем у GLM. Но надо тестить.
🤩5👍4🤝2
В эти выходные пройдет партнерская конференция 1С. Будут доклады про инструменты и агентский режим 1С:Напарника.
Сам Напарник меня сейчас мало интересует, а вот про инструментарий любопытно послушать.
Может подвезут MCP для форм и метаданных? Насколько я знаю, планы на такой инструмент у 1С были.
Сам Напарник меня сейчас мало интересует, а вот про инструментарий любопытно послушать.
Может подвезут MCP для форм и метаданных? Насколько я знаю, планы на такой инструмент у 1С были.
👍8🔥4😁2🎉2🥴1
С октября пилотируем инструмент, похожий на клешню, но специализированный под 1С, а именно под конкретное отраслевое решение.
Черновую версию я накидал за выходные на FastApi и React + еще столько же на гайдлайны и документацию. Плюс с октября прикрутили еще ряд доп инструментов. (скиллы + скрипты, раги (по документации, не по коду), mcp).
Техническими деталями и методологией пока не делимся.
Некоторые результаты:
- По многим вопросам, включая саму разработку по ряду задач, аналитики справляются в одно лицо без разработчика.
- Младшие разработчики закрывают ряд сеньорских задач.
- Ввиду отраслевой специфики наши методологи на коробочных решениях много работают с метод. кейсами в экселях - так вот по отзывам методологов они получили ускорение вплоть до x10 при работе с экселем (сверка, нормализация, создание новых книг и тд )
- Планировали взять аналитика-эксперта по домену финансовой отчетности, но комбайн из специализированного субагента + RAG по документации + еще пару mcp его полностью заменил
Причем от некоторых решений младших разрабов и аналитиков "я охерел просто" - насколько круто и элегантно это было сделано - например, динамическая замена типа ячейки в таб доке для различения пустой и незаполненной даты. Доходило до того, что я лез в историю их чатов, смотрел, как именно они к этому пришли, и сам на этом учился. (Вова, Женя, привет)
Но не должно сложиться впечатления, что это такая вундервафля, которая ускорит любого программиста и аналитика - не слушайте цыган, которые заявляют что любой фаундер/домохозяйка себе saas навайбкодит. У нас сильные аналитики (не "передасты"), а все младшие программисты уже со спецами по платформе, и вот именно такая синергия и дает буст от ИИ. Т.е. например, у аналитиков должна быть база по разработке на платформе и хорошее критическое мышление, чтобы не каждое предложение от ИИ тащить в задачу.
С точки зрения безопасности:
- все крутится на отдельных виртуалках,
- базы 1С используем только тестовые
- в метод. кейсах также нет перс. информации.
- ручное ревью сложных задач, когда код пишет аналитик/младший разработчик
Черновую версию я накидал за выходные на FastApi и React + еще столько же на гайдлайны и документацию. Плюс с октября прикрутили еще ряд доп инструментов. (скиллы + скрипты, раги (по документации, не по коду), mcp).
Техническими деталями и методологией пока не делимся.
Некоторые результаты:
- По многим вопросам, включая саму разработку по ряду задач, аналитики справляются в одно лицо без разработчика.
- Младшие разработчики закрывают ряд сеньорских задач.
- Ввиду отраслевой специфики наши методологи на коробочных решениях много работают с метод. кейсами в экселях - так вот по отзывам методологов они получили ускорение вплоть до x10 при работе с экселем (сверка, нормализация, создание новых книг и тд )
- Планировали взять аналитика-эксперта по домену финансовой отчетности, но комбайн из специализированного субагента + RAG по документации + еще пару mcp его полностью заменил
Причем от некоторых решений младших разрабов и аналитиков "я охерел просто" - насколько круто и элегантно это было сделано - например, динамическая замена типа ячейки в таб доке для различения пустой и незаполненной даты. Доходило до того, что я лез в историю их чатов, смотрел, как именно они к этому пришли, и сам на этом учился. (Вова, Женя, привет)
Но не должно сложиться впечатления, что это такая вундервафля, которая ускорит любого программиста и аналитика - не слушайте цыган, которые заявляют что любой фаундер/домохозяйка себе saas навайбкодит. У нас сильные аналитики (не "передасты"), а все младшие программисты уже со спецами по платформе, и вот именно такая синергия и дает буст от ИИ. Т.е. например, у аналитиков должна быть база по разработке на платформе и хорошее критическое мышление, чтобы не каждое предложение от ИИ тащить в задачу.
С точки зрения безопасности:
- все крутится на отдельных виртуалках,
- базы 1С используем только тестовые
- в метод. кейсах также нет перс. информации.
- ручное ревью сложных задач, когда код пишет аналитик/младший разработчик
👍6❤4🔥2