Заметки LLM-энтузиаста
393 subscribers
125 photos
14 videos
1 file
150 links
Дмитрий Жечков @djdim
архитектор в Yandex Cloud,
ex. VMware NSX specialist, ex. Cisco SE

Здесь пишу свои заметки по LLM (большим языковым моделям) и LLM-разработке.

Это личное мнение и не отражает официальную позицию компании, в которой я работаю.
Download Telegram
Преимущества использования систем управления задачами для AI-кодеров

1. Значительное снижение ошибок: Некоторые пользователи сообщают о снижении количества ошибок на 90%.
2. Повышение производительности: Возможность создавать сложные приложения за один сеанс без постоянных корректировок.
3. Лучшее понимание проекта: AI получает четкое представление о структуре и зависимостях проекта.
4. Контроль над контекстом: Решение проблемы ограниченного контекстного окна AI.
5. Документирование процесса: Автоматическое создание документации о выполненных задачах.
6. Возможность возврата: При возникновении проблем можно легко вернуться к предыдущим задачам.

Базовая реализация для любого AI-агента по программированию

Если вы не хотите устанавливать специальные инструменты, вы можете создать простую систему управления задачами:
1. Создайте файл tasks.md в вашем проекте.
2. Добавьте правило для вашего AI-кодера всегда обращаться к этому файлу для отслеживания задач.
3. Попросите AI-кодер разбить ваш проект на небольшие задачи и добавить их в tasks.md
4. После выполнения каждой задачи AI-кодер должен отмечать ее как выполненную.
По большому счету Task Master и Boomerang Mode делают примерно то же самое, только чуть сложнее.

Заключение

Task Master и Boomerang Mode представляют собой мощные инструменты для повышения эффективности AI-разработки. Они решают ключевые проблемы, связанные с контекстом и структурированием задач, что приводит к значительному снижению количества ошибок и повышению производительности. По мере развития этих инструментов можно ожидать еще большего улучшения процесса AI-разработки в ближайшем будущем.

Независимо от того, используете ли вы Cursor, Roo Code, Windsurf или другие AI-редакторы кода, внедрение системы управления задачами может значительно улучшить ваш опыт разработки с помощью AI.

Источники:

GitHub: eyaltoledano/claude-task-master
Github: Boomerang-tasks

#AI #разработка #TaskMaster #RooCode #OrchestratorMode #AIcoding
На днях на канале Anthropic посмотрел запись беседы с Борисом Черным - создателем Claude Code, инструмента, который я все чаще начинаю использовать совместно, а иногда и вместо Cursor/Windsurf/Roo Code/Cline 📝
Эта беседа - отличное дополнение к документу по лучшим практикам использования Claude Code (вот здесь подготовил перевод на русский язык)

Ниже мои заметки по данной беседе.

Что такое Claude Code 🤖

Claude Code - это агентный инструмент для программирования, который работает прямо в терминале. Не нужно осваивать новые IDE или сайты - работает там, где вы уже работаете.

Почему терминал?
• Универсальность - работает с любым редактором (VS Code, Vim, Zed)
• Простота - позволяет быстро итерировать
• Гибкость - интегрируется в любой workflow

Установка и использование ⚙️

Установка через npm:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code


Запуск: просто введите claude в терминале

Работает везде: iTerm2, SSH сессии, TMUX, терминалы IDE

Ключевые особенности 🔧

Агентность: Claude не просто дополняет код, а выполняет полные задачи - анализирует кодовую базу, читает файлы, вносит изменения

Интеграция с GitHub: можно @упоминать Claude в issues и PR для автоматического исправления багов и написания тестов

Claude.md файлы - система "памяти" для инструкций:
1️⃣ Claude.md - общие инструкции для проекта 2️⃣ Claude.local.md - персональные настройки
3️⃣ Глобальный Claude.md в домашней папке 4️⃣ Локальные Claude.md в подпапках проекта
Очень похоже на cursor project rules

Стоимость и доступность 💰

• Тестирование: $5 через API ключ
• Серьезное использование: ~$50-200/месяц
• Claude Max подписка: $100-200/месяц с практически безлимитным использованием - при регулярном использовании claude данный тариф получается выгодным.

Эволюция с Claude 4 🚀


Новые модели значительно улучшили:
• Следование инструкциям с первого раза
• Способность к "one-shot" решениям сложных задач
• Качество автоматически генерируемых тестов

Практические советы 💡

Для сложных задач:
• Просите Claude сначала составить план
• Используйте extended thinking для лучших результатов
• Комбинируйте чтение контекста → размышления → кодирование

Рабочий процесс:
• Простые задачи - делегируйте полностью в GitHub Actions
• Сложные задачи - работайте в паре с Claude в IDE терминале

Будущее развитие 🔮

Планируется расширение интеграций с различными инструментами и упрощение доступа для быстрых задач без открытия терминала.

P.S. Беседа идет всего 20 минут, полный транскрипт на русском языке здесь, краткий - тут.

@llm_notes

#claude #aicoding #developertools #anthropic #programming