Заметки LLM-энтузиаста
491 subscribers
132 photos
17 videos
1 file
163 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 AI-разработке.

Это личное мнение и не отражает официальную позицию компании, в которой я работаю.
Download Telegram
Фоновые агенты Cursor: новый инструмент для разработчиков 🚀

Cursor представил новую функцию — Background Agent (Фоновый агент), которая сейчас находится в стадии предварительного тестирования и постепенно становится доступной ограниченному кругу пользователей.

Что такое Фоновый агент? 🤔

Это инструмент, позволяющий запускать несколько агентов Cursor параллельно на удаленной виртуальной машине. Вы можете поручить им разные задачи, а сами в это время заниматься другими делами.

В отличие от обычного агента Cursor, фоновый агент позволяет запускать несколько задач одновременно без необходимости ждать — вы просто просматриваете код после его выполнения, как если бы наняли команду разработчиков.

Ключевые возможности: 💻

• Выполнение сложных задач в удаленных контейнеризированных средах
• Поддержка нескольких агентов, выполняющих разные задачи параллельно
• Автоматическое создание PR и уведомление пользователей по завершении задачи
• Полная автономность без необходимости человеческого контроля или пошагового подтверждения

Варианты использования: 📋

Фоновый агент может быть полезен для различных задач, например, таких как:
• Исправление четко определенных ошибок
• Создание небольших и хорошо определенных функций
• Рефакторинг кода для улучшения структуры
• Генерация полной документации или API-справочников

Как использовать: 🛠

1️⃣ Нажмите Cmd + ' (или Ctrl + ') для открытия списка фоновых агентов с возможностью создать новый
2️⃣ После отправки запроса нажмите Cmd + ; (или Ctrl + ;) для просмотра статуса и входа в машину, на которой работает агент

Важные примечания: ⚠️

• Для использования фоновых агентов необходимо отключить режим конфиденциальности
• Требуется настройка среды через файл .cursor/environment.json
• Необходимо предоставить доступ к GitHub для клонирования и изменения репозитория
• Доступны только модели, совместимые с Max Mode (рекомендуется o3) - поэтому будьте готовы к возможному перерасходу токенов и денежных средств (чуть раньше писал про Max Mode на примере Claude Sonnet 3.7, впечатляет, что в этом режиме доступно до 200 последовательных вызовов агента без подтверждения)

Хотя технология еще не идеальна, она позволяет ускорить ИИ разработку (за дополнительную стоимость).

#cursor #ai_development #background_agent #coding_tools #developer_productivity
2👍2
Создание AI-тьютора испанского языка за час: разбор live-кодинга с Lovable 🤖

Команда Lovable вчера провела интересный онлайн-эксперимент — создание полноценного AI-тьютора для изучения испанского языка в прямом эфире. Разбираем, что получилось и какие технологии использовались.

Что такое Lovable? 🛠

Про Lovable уже писал много раз (пост 1, пост 2, пост 3, пост 4), но на всякий случай напомню.
Lovable — платформа для создания full-stack приложений с помощью естественного языка. Вместо написания кода разработчики общаются с AI, описывая нужную функциональность.

Основные возможности:
• Создание React-приложений через текстовые команды
• Интеграция с Supabase для backend-функций
• Автоматическое развертывание и управление базой данных
• Поддержка аутентификации и внешних API

Техническая архитектура проекта ⚙️

Стек технологий: 1️⃣ Frontend: React (единственный поддерживаемый фреймворк) 2️⃣ Backend: Supabase (база данных + Edge Functions) 3️⃣ AI: OpenAI API для обработки текста и голоса 4️⃣ Аутентификация: встроенная система Supabase

Структура приложения:
• Глобальная боковая панель навигации
• Страница дашборда (по умолчанию)
• Чат-интерфейс для общения с AI
• Панель настроек справа

Реализованная функциональность 📱

Основные возможности:
• Текстовый чат с AI-тьютором на испанском
• Голосовой ввод с преобразованием речи в текст
• Воспроизведение ответов AI в аудиоформате
• Перевод сообщений AI на английский
• Настройка скорости воспроизведения аудио

Система кредитов:
• Ограничение бесплатного использования
• Списание кредитов за AI-операции
• Отображение баланса в интерфейсе
• Модальное окно при исчерпании лимита

Практические советы по работе с Lovable 💡

Эффективные промпты:
• Разбивайте сложные задачи на мелкие шаги
• Будьте максимально конкретны в описаниях
• Указывайте технические детали (например, "используй OpenAI")
• Добавляйте требования к UI/UX сразу

Работа с ошибками:
• Не нажимайте "Try to fix" больше 2-3 раз
• Используйте функцию отката к предыдущим версиям
• Переформулируйте запрос, если AI "застрял"
• Применяйте Chat Mode для планирования сложных изменений

Интеграция с внешними сервисами 🔗

Supabase:
• Автоматическое создание таблиц для профилей пользователей
• Безопасное хранение API-ключей в секретах
• Edge Functions для серверной логики
• Миграции базы данных "на лету"

OpenAI API:
• Отдельные Edge Functions для каждой AI-задачи
• Обработка текста, речи и переводов
• Настраиваемые системные промпты
• Автоматическое развертывание при изменениях

Ограничения и особенности ⚠️

Текущие ограничения:
• Только React в качестве frontend-фреймворка
• Производительность снижается в пиковые часы
• Необходимость детального планирования промптов
• Ограниченная поддержка кастомных доменов

Рекомендации:
• Используйте Custom Knowledge для хранения требований проекта
• Применяйте гибридный подход: Lovable + ручное редактирование кода
• Интегрируйтесь с GitHub для версионирования
• Тестируйте функциональность после каждого изменения

Планы развития проекта 🚀

Следующие этапы: 1️⃣ Улучшение дизайна и UX 2️⃣ Добавление геймификации (рейтинг достижений) 3️⃣ Админ-панель для управления пользователями 4️⃣ Интеграция Stripe для монетизации 5️⃣ Запуск на Product Hunt

Эксперимент показал, что современные AI-инструменты позволяют создавать функциональные приложения без глубоких знаний программирования. Однако успех зависит от умения правильно формулировать задачи и понимания архитектуры веб-приложений.

Очень рекомендую посмотреть этот эксперимент в записи (1 час), или прочитать транскрипт. Я подготовил 2 версии транскрипта: • детальнуюкраткую

P.S. На этой неделе курса по AI-программированию и ИИ-агентам у нас была очень близкая тема - мы делали синхронный переводчик для зума, и также в одном из вариантов использовали lovable, в следующей заметке напишу чуть подробнее что и как мы делали и дам ссылки на веб-приложения, которые у нас получились.

#ai_development #nocode #lovable #supabase #react
❤‍🔥33👍3