Мой первый удачный опыт вайбкодинга Agent Driven Development
Пока возился с активацией аккаунта Claude, вспомнил, что у меня есть подписка ChatGPT, и решил пока потестировать Codex на реальной задаче.
Взял go-ycsb: нужно было разделить адаптеры для Scylla и Cassandra и обновить драйверы до последних версий (точнее перейти на новые, но не суть). Эту задачу я уже делал сам — потратил около часа, включая погружение в проект. Потом стало интересно: а как с этим справится Codex?
Решил не мелочиться и начать с режима планирования. Сначала попросил его собрать Architecture.md, чтобы модель поняла структуру проекта. Потом, скорее для учебных целей, добавил ещё SKILL brainstorming. И тут был первый приятный сюрприз: нейронка начала задавать очень хорошие уточняющие вопросы, о которых я сам на старте даже не подумал.
Да, для такой простой задачи это уже был overengineering. Но как первый опыт — очень ценный.
Что понравилось больше всего: Codex не ограничился только кодом. Он поправил документацию, сохранил совместимость API, ничего не сломал, прогнал всё в Docker и ещё написал тесты. И вот тут стало особенно интересно, потому что мой собственный вариант был слабее: я не сохранил обратную совместимость и не обновил документацию с интеграционными тестами.
В итоге на всё ушло около полутора часов в спокойном режиме. Если честно сравнивать результаты, то я справился примерно 60-80%, а Codex на все 100% по полноте выполнения задачи.
После этого у меня довольно простой вывод: начинать использовать AI в разработке можно с более простых сценариев — ревью, планирование, архитектурные заметки, документация, проверки на совместимость, актуализация тестов. Это позволит привыкнуть к экосистеме AI агентов и появится понимание как с этим всем работать.
Кстати, у нас в команде мы уже договорились прогонять ревью через AI и сейчас тестируем разные open-source модели. Нейронки правда бывают более дотошными и внимательными, чем человек, особенно в рутинных проверках. Нас они уже несколько раз выручали.
На следующей неделе буду тестировать Claude (все-таки у нее больше комьюнити и прикольных фич).
Кто уже гуру вайбкодинга, поделитесь своими успешными (и не очень) кейсами.
Пока возился с активацией аккаунта Claude, вспомнил, что у меня есть подписка ChatGPT, и решил пока потестировать Codex на реальной задаче.
Взял go-ycsb: нужно было разделить адаптеры для Scylla и Cassandra и обновить драйверы до последних версий (точнее перейти на новые, но не суть). Эту задачу я уже делал сам — потратил около часа, включая погружение в проект. Потом стало интересно: а как с этим справится Codex?
Решил не мелочиться и начать с режима планирования. Сначала попросил его собрать Architecture.md, чтобы модель поняла структуру проекта. Потом, скорее для учебных целей, добавил ещё SKILL brainstorming. И тут был первый приятный сюрприз: нейронка начала задавать очень хорошие уточняющие вопросы, о которых я сам на старте даже не подумал.
Да, для такой простой задачи это уже был overengineering. Но как первый опыт — очень ценный.
Что понравилось больше всего: Codex не ограничился только кодом. Он поправил документацию, сохранил совместимость API, ничего не сломал, прогнал всё в Docker и ещё написал тесты. И вот тут стало особенно интересно, потому что мой собственный вариант был слабее: я не сохранил обратную совместимость и не обновил документацию с интеграционными тестами.
В итоге на всё ушло около полутора часов в спокойном режиме. Если честно сравнивать результаты, то я справился примерно 60-80%, а Codex на все 100% по полноте выполнения задачи.
После этого у меня довольно простой вывод: начинать использовать AI в разработке можно с более простых сценариев — ревью, планирование, архитектурные заметки, документация, проверки на совместимость, актуализация тестов. Это позволит привыкнуть к экосистеме AI агентов и появится понимание как с этим всем работать.
Кстати, у нас в команде мы уже договорились прогонять ревью через AI и сейчас тестируем разные open-source модели. Нейронки правда бывают более дотошными и внимательными, чем человек, особенно в рутинных проверках. Нас они уже несколько раз выручали.
На следующей неделе буду тестировать Claude (все-таки у нее больше комьюнити и прикольных фич).
Кто уже гуру вайбкодинга, поделитесь своими успешными (и не очень) кейсами.
GitHub
GitHub - pingcap/go-ycsb: A Go port of Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB)
A Go port of Yahoo! Cloud Serving Benchmark (YCSB) - pingcap/go-ycsb
❤7🔥6🆒4👍3