7 раз Отмерь, 1 раз Отрежь

Дано: Claude 4 + Cursor + проект на Go.

Задача: реализовать фичу, которая затрагивает вообще всё — схему базы данных, SQL запросы, локализацию, конфигурацию, бизнес-логику и так далее. Сможем сделать через автономного агента? Учитывая, что это не локальный прототип, а запущенный в прод с живыми юзерами продукт?

Pure Manual <—> Vibe Coding

Лично я под "вайб-кодингом" подразумеваю подход, когда ты не понимаешь, как работает твой код.

Это не обязательно плохо — если ты осознаешь этот риск, то почему нет? Однако, с текущим уровнем технологий, на этом подходе далеко не уедешь.

Подобно тому, как динамические языки оправдывают себя лишь до определенных масштабов, вайб-кодинг обязательно сломается, когда проект достигнет некоторого размера, а тебе придется разбираться, как работает вся эта любезно нагенерированная лапша.

Только ситхи всё возводят в абсолют — пренебрегать genAI инструментами и делать все самостоятельно ровно в той же степени неправильно, как и заниматься pure вайб-кодингом. Если, конечно, речь не идет об обучении или разработке "прототипа на коленке" который мы сто процентов потом выкинем.

ИИ не должен принимать решений

Помните исходную задачу? Секрет в том, чтобы не полагаться на ИИ в принятии решений, чтобы он был исключительно исполнителем. Все решения вы должны принимать сами.

Это не значит, что вы не можете их обсудить с ИИ! Если вы не уверены в дизайне, обязательно сделайте это. Главное убедитесь, что построили богатый контекст, чтобы агент действительно понимал суть вашего вопроса относительно вашего проекта.

Я настоятельно советую это делать, потому что условный Claude 4 может подсветить не мало потенциальных проблем, особенно, если его об этом попросить.

Отмеряем 7 раз

Продолжаю раскрывать секрет. Если ИИ не должен принимать решений, их должны принимать вы. Следовательно, вы должны понимать, как все работает и как все должно работать.

Точнее у вас должно быть решение, которое вы предлагаете ИИ, чтобы он его "прожарил", и это решение вы должны осознавать полностью, вплоть до отдельных переменных.

Итак, вы описываете решение, начиная с мотивации, что и зачем вы делаете и какую проблему решаете, объясняете какие компоненты системы поменяются и как, и ссылаетесь на конкретные файлы - схемы базы данных, запросы, файлы с исходным кодом. Вы строите контекст, тут тонкая грань — собрать как можно больше всего, что понадобится и зацепить как можно меньше того, что к задаче не относится.

Далее, внимание (!), вы требуете чтобы ИИ не модифицировал код (я прям капсом это пишу, потому что Claude 4 любит настырничать), а просто ответил вам, что он думает, все ли ему ясно, не видит ли он проблем.

Вы повторяете это N раз пока не будет достигнуто полное понимание между вами и агентом. ИИ может находить потенциальные проблемы, подсвечивать какие-то правки, о которых вы забыли, или находить в задаче неоднозначности, предлагая вам решения на выбор.

Отрезаем один раз

Когда понимание, наконец, достигнуто, мы просим ИИ (внимание!), нет, не внести правки, а сгенерировать детальный промпт, который мы вставим в новое окно чата. Мы прямо так и говорим — контекстное окно приближается к лимиту, сделай мне промпт, но не упусти ничего важного.

Контекстное окно Claude 4 на самом деле далеко от предела, но если нам предстоит править десяток другой файлов, а между этими правками модельке еще предстоит размышлять и выполнять команды, а возможно еще и гуглить что-то, то окошко легко может треснуть.

Ну а потом открываем новый чат, вставляем промпт, можем пробежаться по нему последний раз и подправить, если очень надо.

Кстати, пока я писал этот пост, Claude 4 имплементит штуку со криншотов. На прикрепленной gif то как строился промпт, а в комментах скрин — кусочек получившегося промпта.

Bonus Tip

Недавно писал, как правильно кодить большие фичи с ИИ. Прочтите, если еще не, а потом вернитесь. Есть еще один совет, это как вишенка на торте к тому, что уже было описано

Перед тем как начать ревьюить изменения (что делать при таком подходе, разумеется, необходимо), откройте новый чат, и попросите Claude 4 проревьюить изменения за вас.

Скажите, мол, ИИ сделал изменения, вот его промпт, вот изменения что он сделал (mention git changes). После того как ИИ подтвердит, что все ок, начинайте ревьюить сами.

P.S. — Прикладываю размер ИИ правок. Я сперва протестировал изменения локально, всё работает идеально. Полез ревьюить, реализация на 5+, я бы не сделал лучше, всё как я хотел. Сейчас буду катить на прод.

Галерея Промптов в ИИ браузере Dia

Помните, я писал, что пересел с Arc на его наследник, так как сам Arc прекращают поддерживать? Так вот, все это время я сидел на Dia, мое резюме будет в конце поста, а сейчас я расскажу про их последний апдейт, где они выкатили галлерею skills.

https://www.diabrowser.com/skills

Skills в Dia это возможность сохранить промпт под короткий алиас и вызвать его в чате. На вход в ИИ идет этот промпт + контекст страницы + ваше сообщение. Так, например, можно просить ЛЛМ сделать TLDR; страницы (или письма, если вы смотрите на письмо) на русском, или генерировать ответы. Кейсов множество. Я, кстати, скилами не пользуюсь вообще, и вроде я среди юзеров Dia такой не один, судя по постам на Reddit. Посмотрим, изменится ли это теперь.

Что касается самого Dia... Это не Arc, но и не голый Chrome. Я скучаю по вертикальным вкладкам со спейсами, как и все аркоебы, волею судеб пересевшие на Dia, но мне нравится ИИ чат. Он работает хорошо и я пользуюсь им достаточно часто. Было бы интересно попробовать Comet от Perplexity, но мотивации недостаточно. Миграция между браузерами слишком запарный процесс. Transaction Cost у операции высокий.

P.S. Для тех, кому интересна продуктовая аналитика — конкретно тот кейс, что я рассматривал в своем первом посте про Dia, q&a с продуктовой аналитикой, теперь работает из коробки в Posthog. То есть если вы используете Posthog для метрик, то там теперь есть встроенный чат под названием Max AI, и я советую юзать его, а не Dia, потому что у Dia доступ к содержимому вкладки, а у Max под капотом RAG в базу с вашими событиями. У него тупо больше контекста. F context is king, как известно.

Написал статью про фронтенд на Хабр

Как я люблю, без кода, простыми словами про что есть что.

— RU: https://habr.com/ru/articles/934486/
— EN: https://medium.com/@emil.musician/htmx-alpinejs-ssr-v1-2-3-and-spa-easy-missing-guide-f60af888e1e0 (тут с картинками)

Как я Фикшу Баг в Cursor

TLDR; На проде баг, из-за которого платный юзер продукта получает ошибку, вместо корректной обработки своего запроса.

Раньше, я полез бы в логи, а затем начал бы думать, в чем дело. Сейчас я делаю вот как:

— Открываю чат в курсоре
— Прикрепляю скрин с багом
— Описываю проблему вкратце
— Прикрепляю логи с прода
— Прикрепляю релевантную строчку из таблицы в БД, чтоб контекст был совсем полным

Наверно, вместо последнего шага можно было бы MCP заюзать, чтоб агент сам в базу сходил, если б посчитал нужным, но у меня пока с ними не сложилось.

То, что я сделал, называется "построить контекст". По сути, когда вы ставите задачу другому человеку, вы тоже строите контекст.

Кто-то, наверно, может сказать — теперь ИИ и думает за тебя, а не просто код пишет.

Я отвечу так — да, и это хорошо. Я не хочу об этом думать. Я не считаю, что это творческая задача. Я знаю, что могу потратить время и сделать все сам, но зачем? Мое время ограниченно, мне надо распределить мыслетопливо максимально эффективно. Если я могу делегировать ИИ агенту исправление бага, то я обязан это сделать. Любая другая стратегия не будет рациональной, если ваша цель — эффективность.

P.S. — Офигеть, курсор теперь mermaid диаграммы строит в процессе рассуждения О_о

P.S.S. — Claude 4 любит добавлять юнит-тесты, и они даже валидны, но если вам хочется перестраховаться еще сильнее, примените технику ИИ самопроверки

В полку ИИ браузеров прибыло

https://strawberrybrowser.com/

Продукт в закрытой бете. Обещают автономных агентов в вебе, через которых можно автоматизировать рутинные задачи. Забудьте, мол, про рутину, отправляйте роботов-рабов делать рисерчи, выгребать данные, заполнять формы и проч.

Я сижу на Dia и у меня недостаточно мотивации пробовать что-то еще, но я прям чувствую, что что-то упускаю. В 2025 браузеры реально могут и должны больше, чем просто chat with your tabs или, прости господи, skills.

Готовимся к собеседованию на позицию software engineer с ChatGPT

Создал кастомный GPT для подготовки к system design интервью. Под капотом промпт с идеальным список тем, которые надо понимать. Идеальный, значит не "все что есть на свете", а то что с максимальной вероятностью могут спросить на собеседовании.

Арена Пророков

Возможно, вы слышали про https://www.prophetarena.co/ — это некий аналог polymarket. Модели предсказывают будущее по каким-то вопросам, от погоды до политики. Мне стало интересно, как это работает. А именно, как строится его величество контекст. Часто магия не в самой модели, а в инфраструктуре вокруг нее. Можно взять 2 продукта, у которых под капотом одна и та же нейронка, но один будет казаться тупым, а второй умным.

Вот мне и стало любопытно, что конкретно мы тут тестим? Тестируются знания, что уже внутри моделей? Тестируется фича дип-рисёрча от ChatGPT и его аналогов или билдится готовый контекст своими силами, а уже потом подается на вход нейронкам? Как вы, возможно, догадались, третий вариант самый честный и, конечно, именно он тут и реализован.

Почитать можно у них в блоге, вот TLDR;

В Prophet Arena для каждого события автоматически собираются свежие новости, аналитика и рыночные котировки, которые структурируются в единый контекст: формулировка вопроса, таблица цен, ссылки на источники с краткими описаниями. Этот контекст сохраняется в неизменном виде, чтобы все модели работали с одинаковой информацией и не могли её изменить задним числом.

ИИ-модели получают этот контекст, строят вероятностный прогноз исхода события и объясняют свои решения, ссылаясь на элементы контекста. После наступления результата тот же контекст используется для объективной оценки точности и качества прогноза, а также для анализа, как разные источники влияли на решения моделей.

Ну, как посмотреть. Технически, если я не пишу код руками, а генерирую в курсоре, то его пишут llm. Прогноз ведь не говорит, что 90 процентов разработчиков потеряют работу. Но да, даже так, трудно сказать какой процент кода генерируется llm сегодня. Рост точно есть, но какой?