#windsurf #pricing #update #ai #dev
🔔 Очень приятные обновления от Windsurf - важные изменения в ценовой политике.
Вкратце:
• 🚀 Они избавились от системы кредитов для "действий в потоке" (flow action). Теперь каждое сообщение, которое пользователь отправляет в Cascade, потребляет только 1 кредит запроса, независимо от количества шагов или вызовов инструментов, которые Cascade выполняет в ответ. Можно только аплодировать стоя - теперь появляется ощущение, что платишь за результат, а не за процесс.
• 💰 Тарифный план Pro остается по той же цене и по-прежнему включает 500 кредитов запросов в месяц. Дополнительные кредиты запросов можно приобрести по цене $10 за 250 кредитов. Как и раньше, неиспользованные дополнительные кредиты будут переноситься из месяца в месяц.
• 🔄 Все имеющиеся Flex-кредиты были конвертированы в соотношении 1:1 в дополнительные кредиты запросов.
✨ Windsurf надеется, что эти изменения значительно упростят ценообразование и помогут пользователям получить больше ценности за каждый потраченный доллар. Для получения дополнительной информации можно посетить windsurf.com/blog/pricing-v2
🔔 Очень приятные обновления от Windsurf - важные изменения в ценовой политике.
Вкратце:
• 🚀 Они избавились от системы кредитов для "действий в потоке" (flow action). Теперь каждое сообщение, которое пользователь отправляет в Cascade, потребляет только 1 кредит запроса, независимо от количества шагов или вызовов инструментов, которые Cascade выполняет в ответ. Можно только аплодировать стоя - теперь появляется ощущение, что платишь за результат, а не за процесс.
• 💰 Тарифный план Pro остается по той же цене и по-прежнему включает 500 кредитов запросов в месяц. Дополнительные кредиты запросов можно приобрести по цене $10 за 250 кредитов. Как и раньше, неиспользованные дополнительные кредиты будут переноситься из месяца в месяц.
• 🔄 Все имеющиеся Flex-кредиты были конвертированы в соотношении 1:1 в дополнительные кредиты запросов.
✨ Windsurf надеется, что эти изменения значительно упростят ценообразование и помогут пользователям получить больше ценности за каждый потраченный доллар. Для получения дополнительной информации можно посетить windsurf.com/blog/pricing-v2
❤1
#ai #dev #context7 #tool
Context7: как сделать AI-ассистентов для кодинга умнее 🧠
Коллеги, добрый вечер!
Хотел бы рассказать о таком полезном инструменте как Context7, который существенно улучшает работу с AI-ассистентами для программирования. Дальше будет много текста, поэтому для тех, кому лень читать можно перейти к следующему посту "Заключение"
Что такое Context7 и зачем он нужен? 🤔
Context7 — это бесплатный MCP-сервер (Model Context Protocol), решающий ключевую проблему AI-кодинга: устаревшие знания моделей о библиотеках и фреймворках.
Даже новейшие модели вроде GPT-4.1 имеют знания, ограниченные июнем 2024 года. В мире технологий 9-10 месяцев — это очень много. Next.js обновляется дважды в год, React — почти ежегодно, а патчи выходят практически ежедневно.
Из-за этого AI-ассистенты часто:
• Предлагают несуществующие API
• Пишут код для устаревших версий библиотек
• Заставляют тратить время на исправление ошибок
Context7 предоставляет AI-ассистенту доступ к актуальной документации более 2600 библиотек и фреймворков, решая эту проблему.
Как работает Context7? ⚙️
Механизм работы достаточно прост:
1) Вы устанавливаете Context7 как MCP-сервер в свой AI-редактор (Cursor, Windsurf, Cline, Roo Code)
2) Когда вы запрашиваете код с использованием определённой библиотеки, AI автоматически:
• Находит нужную библиотеку в базе Context7
• Запрашивает актуальную документацию по конкретной теме
• Получает свежие примеры кода из официальной документации
• Использует эти примеры для написания корректного кода
Особенность Context7 — качество документации. Вместо загрузки всей документации одним текстом, Context7 предоставляет структурированные фрагменты с конкретными примерами кода.
Пример использования 💻
Рассмотрим конкретный случай. Допустим, вам нужно использовать новый обработчик событий
Если попросить Claude 3.5 Sonnet (не знающий о новых версиях Next.js) написать код с использованием стандартной индексации документации в Cursor, вы получите работающий код, но без нового обработчика
Добавив фразу "use Context7" в запрос, AI найдёт актуальную документацию по
Преимущества Context7 🔍
• Актуальность: документация регулярно обновляется
• Охват: более 2600 библиотек и фреймворков (Next.js, React, MongoDB, Supabase, FastAPI и др.)
• Структура: документация организована в виде небольших фрагментов с примерами кода
• Контроль: можно указать объём информации, который должен получить AI при поиске
• Интеграция: работает со всеми популярными AI-редакторами через стандарт MCP
Установка Context7 🛠
Установка занимает несколько минут:
1) Клонируйте репозиторий с GitHub
2) Добавьте Context7 как MCP-сервер в настройках AI-редактора
В Cursor:
• Откройте настройки
• Перейдите в раздел MCP
• Добавьте новый глобальный MCP-сервер
• Вставьте конфигурацию из GitHub
В Сline или Windsurf процесс аналогичный — просто добавьте конфигурацию в соответствующий раздел настроек.
Продвинутое использование: Context7 + Sequential Thinking 🔄
Для максимальной эффективности можно использовать комбинацию: Context7 + Sequential Thinking MCP.
Sequential Thinking — это дополнительный MCP-сервер, решающий проблему "Okay, done. What now?" в AI-редакторах. Он заставляет модель мыслить последовательно и не останавливаться до завершения всего проекта.
Комбинация этих двух MCP-серверов позволяет создавать полноценные приложения с аутентификацией, платежами через Stripe и другими сложными функциями, просто описав требуемый результат.
Почему Context7 важен? 🤷♂️
До появления Context7 существовало два варианта:
1) Использовать устаревшие знания AI и исправлять ошибки
2) Самостоятельно собирать и индексировать документацию для каждой библиотеки
Context7 предлагает третий путь: быстрый доступ к актуальной документации для тысяч библиотек через единый интерфейс.
Это особенно полезно для JavaScript-экосистемы с её частыми изменениями, но применимо и к другим языкам и фреймворкам.
Context7: как сделать AI-ассистентов для кодинга умнее 🧠
Коллеги, добрый вечер!
Хотел бы рассказать о таком полезном инструменте как Context7, который существенно улучшает работу с AI-ассистентами для программирования. Дальше будет много текста, поэтому для тех, кому лень читать можно перейти к следующему посту "Заключение"
Что такое Context7 и зачем он нужен? 🤔
Context7 — это бесплатный MCP-сервер (Model Context Protocol), решающий ключевую проблему AI-кодинга: устаревшие знания моделей о библиотеках и фреймворках.
Даже новейшие модели вроде GPT-4.1 имеют знания, ограниченные июнем 2024 года. В мире технологий 9-10 месяцев — это очень много. Next.js обновляется дважды в год, React — почти ежегодно, а патчи выходят практически ежедневно.
Из-за этого AI-ассистенты часто:
• Предлагают несуществующие API
• Пишут код для устаревших версий библиотек
• Заставляют тратить время на исправление ошибок
Context7 предоставляет AI-ассистенту доступ к актуальной документации более 2600 библиотек и фреймворков, решая эту проблему.
Как работает Context7? ⚙️
Механизм работы достаточно прост:
1) Вы устанавливаете Context7 как MCP-сервер в свой AI-редактор (Cursor, Windsurf, Cline, Roo Code)
2) Когда вы запрашиваете код с использованием определённой библиотеки, AI автоматически:
• Находит нужную библиотеку в базе Context7
• Запрашивает актуальную документацию по конкретной теме
• Получает свежие примеры кода из официальной документации
• Использует эти примеры для написания корректного кода
Особенность Context7 — качество документации. Вместо загрузки всей документации одним текстом, Context7 предоставляет структурированные фрагменты с конкретными примерами кода.
Пример использования 💻
Рассмотрим конкретный случай. Допустим, вам нужно использовать новый обработчик событий
onNavigate из Next.js 15.3, он вышел недавно.Если попросить Claude 3.5 Sonnet (не знающий о новых версиях Next.js) написать код с использованием стандартной индексации документации в Cursor, вы получите работающий код, но без нового обработчика
onNavigate.Добавив фразу "use Context7" в запрос, AI найдёт актуальную документацию по
onNavigate и напишет код с использованием этого нового функционала в соответствии с официальной документацией.Преимущества Context7 🔍
• Актуальность: документация регулярно обновляется
• Охват: более 2600 библиотек и фреймворков (Next.js, React, MongoDB, Supabase, FastAPI и др.)
• Структура: документация организована в виде небольших фрагментов с примерами кода
• Контроль: можно указать объём информации, который должен получить AI при поиске
• Интеграция: работает со всеми популярными AI-редакторами через стандарт MCP
Установка Context7 🛠
Установка занимает несколько минут:
1) Клонируйте репозиторий с GitHub
2) Добавьте Context7 как MCP-сервер в настройках AI-редактора
В Cursor:
• Откройте настройки
• Перейдите в раздел MCP
• Добавьте новый глобальный MCP-сервер
• Вставьте конфигурацию из GitHub
В Сline или Windsurf процесс аналогичный — просто добавьте конфигурацию в соответствующий раздел настроек.
Продвинутое использование: Context7 + Sequential Thinking 🔄
Для максимальной эффективности можно использовать комбинацию: Context7 + Sequential Thinking MCP.
Sequential Thinking — это дополнительный MCP-сервер, решающий проблему "Okay, done. What now?" в AI-редакторах. Он заставляет модель мыслить последовательно и не останавливаться до завершения всего проекта.
Комбинация этих двух MCP-серверов позволяет создавать полноценные приложения с аутентификацией, платежами через Stripe и другими сложными функциями, просто описав требуемый результат.
Почему Context7 важен? 🤷♂️
До появления Context7 существовало два варианта:
1) Использовать устаревшие знания AI и исправлять ошибки
2) Самостоятельно собирать и индексировать документацию для каждой библиотеки
Context7 предлагает третий путь: быстрый доступ к актуальной документации для тысяч библиотек через единый интерфейс.
Это особенно полезно для JavaScript-экосистемы с её частыми изменениями, но применимо и к другим языкам и фреймворкам.
❤8👍3
#ai #dev #context7 #tool
Заключение 📝
Context7 — инструмент, который значительно улучшает процесс AI-кодинга. Он решает проблему устаревших знаний моделей и делает это бесплатно и эффективно.
Если вы используете AI для программирования, Context7 стоит рассмотреть как важное дополнение к вашему инструментарию. Он превращает AI-ассистента в более компетентного помощника, который всегда в курсе последних изменений.
А в комбинации с Sequential Thinking MCP вы получаете инструмент, который некоторые на youtube уже сравнивают с "почти AGI" для программирования.
Заключение 📝
Context7 — инструмент, который значительно улучшает процесс AI-кодинга. Он решает проблему устаревших знаний моделей и делает это бесплатно и эффективно.
Если вы используете AI для программирования, Context7 стоит рассмотреть как важное дополнение к вашему инструментарию. Он превращает AI-ассистента в более компетентного помощника, который всегда в курсе последних изменений.
А в комбинации с Sequential Thinking MCP вы получаете инструмент, который некоторые на youtube уже сравнивают с "почти AGI" для программирования.
Context7
Context7 - Up-to-date documentation for LLMs and AI code editors
Generate context with up-to-date documentation for LLMs and AI code editors
❤5👍1🔥1
#ai #dev #trae #mcp
Обновление Trae AI v1.3.0: Новые мощные инструменты для разработчиков
Trae выпустил крупное обновление до версии 1.3.0, которое превращает обычный инструмент для кодирования в настоящего партнера по разработке. Давайте рассмотрим ключевые нововведения:
🔄 Объединение панелей Chat и Builder
• Теперь вы можете получить доступ к Builder как к агенту, используя команду @Builder
• Единый интерфейс делает работу более удобной и интуитивной
📚 Новые типы контекста
• #Doc: Добавляйте документы по URL или загружайте файлы .md/.txt для использования в качестве контекста в чатах
Лимит: до 1000 файлов общим размером до 50 МБ
• #Web: Вставляйте URL-адреса, и ИИ автоматически извлечет релевантный контент с веб-страниц
📋 Настраиваемые правила для ИИ
• Пользовательские правила: Создавайте правила на основе личных предпочтений, которые будут применяться ко всем проектам
• Правила проекта: Создавайте правила для конкретного проекта, которые работают только в нем
🤖 Улучшенные возможности агентов
• Создавайте собственных агентов, настраивая промпты и инструменты
• Два встроенных агента: Builder и Builder с MCP
• Функция Auto-Run позволяет агентам автоматически выполнять команды и использовать инструменты
• Черный список для блокировки нежелательных команд
🔌 Поддержка Model Context Protocol (MCP)
• MCP Marketplace для быстрого доступа к сторонним MCP-серверам (я проверил - работает почти также удобно как MCP маркетплейс в Cline - см. скриншот)
• Возможность добавления MCP-серверов к агентам для расширения их возможностей (очень интересная функциональность, см. скриншот)
Это обновление значительно расширяет функциональность Trae, превращая его из обычного помощника по кодированию в полноценного партнера по разработке. Интеграция c MCP определяет универсальную коммуникационную структуру, обеспечивающую бесшовное взаимодействие между встроенными агентами Trae и сторонними расширениями.
Инструмент, как и писал ранее, все еще остается бесплатным, в связи с этим есть свои преимущества (не надо платить за вызовы модели) и недостатки (для работы из РФ потребуется VPN, и при реализации даже небольшого проекта сейчас часто появляется уведомление, что модели перегружены запросами, поэтому просьба подождать)
Вариант игры "age of wars" по ТЗ удалось сделать без единой ошибки (см. скрин в комментариях), получилось не очень функционально с первой итерации, но раньше даже так не получалось, так что обновление действительно классное и пошло на пользу TRAE.
P.S. TRAE AI также доступен в виде плагина для VS Code, скачать можно здесь
Обновление Trae AI v1.3.0: Новые мощные инструменты для разработчиков
Trae выпустил крупное обновление до версии 1.3.0, которое превращает обычный инструмент для кодирования в настоящего партнера по разработке. Давайте рассмотрим ключевые нововведения:
🔄 Объединение панелей Chat и Builder
• Теперь вы можете получить доступ к Builder как к агенту, используя команду @Builder
• Единый интерфейс делает работу более удобной и интуитивной
📚 Новые типы контекста
• #Doc: Добавляйте документы по URL или загружайте файлы .md/.txt для использования в качестве контекста в чатах
Лимит: до 1000 файлов общим размером до 50 МБ
• #Web: Вставляйте URL-адреса, и ИИ автоматически извлечет релевантный контент с веб-страниц
📋 Настраиваемые правила для ИИ
• Пользовательские правила: Создавайте правила на основе личных предпочтений, которые будут применяться ко всем проектам
• Правила проекта: Создавайте правила для конкретного проекта, которые работают только в нем
🤖 Улучшенные возможности агентов
• Создавайте собственных агентов, настраивая промпты и инструменты
• Два встроенных агента: Builder и Builder с MCP
• Функция Auto-Run позволяет агентам автоматически выполнять команды и использовать инструменты
• Черный список для блокировки нежелательных команд
🔌 Поддержка Model Context Protocol (MCP)
• MCP Marketplace для быстрого доступа к сторонним MCP-серверам (я проверил - работает почти также удобно как MCP маркетплейс в Cline - см. скриншот)
• Возможность добавления MCP-серверов к агентам для расширения их возможностей (очень интересная функциональность, см. скриншот)
Это обновление значительно расширяет функциональность Trae, превращая его из обычного помощника по кодированию в полноценного партнера по разработке. Интеграция c MCP определяет универсальную коммуникационную структуру, обеспечивающую бесшовное взаимодействие между встроенными агентами Trae и сторонними расширениями.
Инструмент, как и писал ранее, все еще остается бесплатным, в связи с этим есть свои преимущества (не надо платить за вызовы модели) и недостатки (для работы из РФ потребуется VPN, и при реализации даже небольшого проекта сейчас часто появляется уведомление, что модели перегружены запросами, поэтому просьба подождать)
Вариант игры "age of wars" по ТЗ удалось сделать без единой ошибки (см. скрин в комментариях), получилось не очень функционально с первой итерации, но раньше даже так не получалось, так что обновление действительно классное и пошло на пользу TRAE.
P.S. TRAE AI также доступен в виде плагина для VS Code, скачать можно здесь
👍4❤3🔥1
#ai #dev #news #vibecoding #lovable
Lovable 2.0: Новые возможности платформы 🚀
Команда Lovable представила значительное обновление своей платформы, которая позволяет создавать приложения и веб-сайты в режиме Vibe Coding. Версия 2.0 добавляет множество полезных функций, делающих процесс разработки более эффективным и удобным.
Ключевые обновления в Lovable 2.0 👀
1. Обновленный дизайн и интерфейс 💅 Как пишут разработчики: платформа получила современный визуальный стиль и более интуитивный интерфейс, который помогает сосредоточиться на творческом процессе.
Я не дизайнер и мне, если честно, предыдущая версия тоже нравилась, но и новая хороша :)
2. Командная работа 👨💻👩💻 Введены рабочие пространства для совместной работы:
• Pro-подписка: возможность приглашать до 2 человек в отдельные проекты
• Teams-подписка: до 20 пользователей в одном рабочем пространстве с разными уровнями доступа
• Общий пул кредитов для всех участников рабочего пространства
3. Улучшенный ИИ-ассистент 🧠 Новый режим чата стал значительно умнее и не вносит изменения в код напрямую. Он помогает:
• Отвечать на вопросы по проекту
• Планировать разработку
• Находить и исправлять ошибки
Ассистент самостоятельно определяет, когда нужно искать информацию в файлах, проверять логи или обращаться к базе данных.
Я думаю, что в сочетании со способностью делать непрерывный рефакторинг кода (lovable всегда предлагает его сделать когда размер какого-то файла с кодом начинает превышать 250 строчек, что и раньше позволяло доводить до успеха сложные проекты, такой фичи явно не хватает другому веб-кодеру bolt.new) это значительно улучшит и ускорит сходимость Vibe Coding процессов.
4. Проверка безопасности 🛡 Функция Security Scan автоматически выявляет уязвимости в приложении. Что с моей точки зрения очень актуально! И я пока еще не видел такого в других AI-кодерах. На данный момент работает с проектами, использующими Supabase. В будущем планируется расширение возможностей.
5. Режим разработчика (Dev Mode) ⌨️ Позволяет редактировать код проекта напрямую в Lovable — функция, которая уже получила положительные отзывы от пользователей.
6. Визуальное редактирование 🎨 Возможность визуально редактировать стили без необходимости писать CSS-код вручную. Функция стала еще более надежной и удобной.
7. Интеграция доменов 🌐 Покупка и подключение доменов теперь доступны непосредственно в Lovable. С момента внедрения этой функции подключено более 10 000 пользовательских доменов.
Обновление ценовой политики 💰
Компания упростила тарифные планы:
• Pro-план: начиная от $25 в месяц — для индивидуальных разработчиков
• Teams-план: от $30 в месяц — для команд, нуждающихся в общем рабочем пространстве
Планы на будущее 🔮
Команда Lovable отмечает, что это только начало нового этапа развития платформы. В ближайшие месяцы планируется сделать продукт еще более функциональным, безопасным и удобным в использовании.
Для тех, кто интересуется подробностями, команда Lovable проводит прямую трансляцию с ответами на вопросы. Основатель компании Антон и его команда будут рассказывать о новых возможностях и делиться планами на будущее.
#разработка_приложений #искусственный_интеллект #Lovable #новые_технологии
Lovable 2.0: Новые возможности платформы 🚀
Команда Lovable представила значительное обновление своей платформы, которая позволяет создавать приложения и веб-сайты в режиме Vibe Coding. Версия 2.0 добавляет множество полезных функций, делающих процесс разработки более эффективным и удобным.
Ключевые обновления в Lovable 2.0 👀
1. Обновленный дизайн и интерфейс 💅 Как пишут разработчики: платформа получила современный визуальный стиль и более интуитивный интерфейс, который помогает сосредоточиться на творческом процессе.
Я не дизайнер и мне, если честно, предыдущая версия тоже нравилась, но и новая хороша :)
2. Командная работа 👨💻👩💻 Введены рабочие пространства для совместной работы:
• Pro-подписка: возможность приглашать до 2 человек в отдельные проекты
• Teams-подписка: до 20 пользователей в одном рабочем пространстве с разными уровнями доступа
• Общий пул кредитов для всех участников рабочего пространства
3. Улучшенный ИИ-ассистент 🧠 Новый режим чата стал значительно умнее и не вносит изменения в код напрямую. Он помогает:
• Отвечать на вопросы по проекту
• Планировать разработку
• Находить и исправлять ошибки
Ассистент самостоятельно определяет, когда нужно искать информацию в файлах, проверять логи или обращаться к базе данных.
Я думаю, что в сочетании со способностью делать непрерывный рефакторинг кода (lovable всегда предлагает его сделать когда размер какого-то файла с кодом начинает превышать 250 строчек, что и раньше позволяло доводить до успеха сложные проекты, такой фичи явно не хватает другому веб-кодеру bolt.new) это значительно улучшит и ускорит сходимость Vibe Coding процессов.
4. Проверка безопасности 🛡 Функция Security Scan автоматически выявляет уязвимости в приложении. Что с моей точки зрения очень актуально! И я пока еще не видел такого в других AI-кодерах. На данный момент работает с проектами, использующими Supabase. В будущем планируется расширение возможностей.
5. Режим разработчика (Dev Mode) ⌨️ Позволяет редактировать код проекта напрямую в Lovable — функция, которая уже получила положительные отзывы от пользователей.
6. Визуальное редактирование 🎨 Возможность визуально редактировать стили без необходимости писать CSS-код вручную. Функция стала еще более надежной и удобной.
7. Интеграция доменов 🌐 Покупка и подключение доменов теперь доступны непосредственно в Lovable. С момента внедрения этой функции подключено более 10 000 пользовательских доменов.
Обновление ценовой политики 💰
Компания упростила тарифные планы:
• Pro-план: начиная от $25 в месяц — для индивидуальных разработчиков
• Teams-план: от $30 в месяц — для команд, нуждающихся в общем рабочем пространстве
Планы на будущее 🔮
Команда Lovable отмечает, что это только начало нового этапа развития платформы. В ближайшие месяцы планируется сделать продукт еще более функциональным, безопасным и удобным в использовании.
Для тех, кто интересуется подробностями, команда Lovable проводит прямую трансляцию с ответами на вопросы. Основатель компании Антон и его команда будут рассказывать о новых возможностях и делиться планами на будущее.
#разработка_приложений #искусственный_интеллект #Lovable #новые_технологии
👍3❤2🔥1
#mcp #api #tools #ai #dev
🚀 6 инструментов для преобразования API в MCP-серверы
Привет, друзья! Сегодня делюсь полезной подборкой для разработчиков. Если вам нужно быстро адаптировать ваши API для работы с ИИ-агентами, эти инструменты сэкономят кучу времени 👇
1️⃣ FastAPI-MCP
Чуть выше писал об этом инструменте, здесь коротко повторюсь.
Позволяет преобразовать FastAPI end points в MCP-серверы одной строкой кода с нативной поддержкой аутентификации. Сохраняет все схемы и зависимости. Полностью с открытым исходным кодом.
2️⃣ RapidMCP
Преобразует REST API в MCP-сервер за считанные минуты без изменения кода. Просто подключите ваш API и преобразуйте его в MCP-сервер, готовый для работы с ИИ-агентами - без необходимости модификации бэкенда.
Есть платный и бесплатные тарифы.
3️⃣ MCPify
Позволяет создавать и разворачивайть MCP-серверы без написания ни единой строчки кода. Похож на Lovable/Bolt/V0 но для создания MCP-серверов. Поддерживает транспорт Streamable HTTP от MCP. Вы также можете делиться созданными MCP-серверами с другими пользователями на той же платформе.
Есть только платные тарифы.
Некоторым аналогом, но более широкого плана может являться Databutton (см. ниже)
4️⃣ Databutton MCP
Превратите любое Databutton-приложение в MCP-сервер одним кликом через настройки. Создавайте инструменты для ИИ так же, как API для вашего приложения, с возможностью добавления Python-документации для лучшего понимания агентом. Databutton размещает MCP-серверы онлайн, избавляя от необходимости локального запуска и позволяя легко интегрироваться с Claude Desktop и другими ИИ-ассистентами. Идеально подходит для создания инструментов для исследования, маркетинга и продаж.
Про Data Button писал в обзоре AI инструментов для Vibe Coding (оригинальный пост здесь)
5️⃣ Speakeasy
Генерирует MCP-серверы напрямую из документации OpenAPI с минимальным кодом. Создает TypeScript MCP-серверы с настраиваемыми описаниями инструментов и областями применения. На данный момент функциональность в Beta.
6️⃣ Higress от Alibaba
Преобразует спецификации OpenAPI в MCP-серверы одной командой. Инструмент openapi-to-mcp от Higress автоматически конвертирует документацию API в серверы с подробными шаблонами ответов. Развертывание без инфраструктуры. Полностью с открытым исходным кодом.
А какие инструменты используете вы? Делитесь в комментариях! 👇
#разработка #API #MCP #инструменты
🚀 6 инструментов для преобразования API в MCP-серверы
Привет, друзья! Сегодня делюсь полезной подборкой для разработчиков. Если вам нужно быстро адаптировать ваши API для работы с ИИ-агентами, эти инструменты сэкономят кучу времени 👇
1️⃣ FastAPI-MCP
Чуть выше писал об этом инструменте, здесь коротко повторюсь.
Позволяет преобразовать FastAPI end points в MCP-серверы одной строкой кода с нативной поддержкой аутентификации. Сохраняет все схемы и зависимости. Полностью с открытым исходным кодом.
2️⃣ RapidMCP
Преобразует REST API в MCP-сервер за считанные минуты без изменения кода. Просто подключите ваш API и преобразуйте его в MCP-сервер, готовый для работы с ИИ-агентами - без необходимости модификации бэкенда.
Есть платный и бесплатные тарифы.
3️⃣ MCPify
Позволяет создавать и разворачивайть MCP-серверы без написания ни единой строчки кода. Похож на Lovable/Bolt/V0 но для создания MCP-серверов. Поддерживает транспорт Streamable HTTP от MCP. Вы также можете делиться созданными MCP-серверами с другими пользователями на той же платформе.
Есть только платные тарифы.
Некоторым аналогом, но более широкого плана может являться Databutton (см. ниже)
4️⃣ Databutton MCP
Превратите любое Databutton-приложение в MCP-сервер одним кликом через настройки. Создавайте инструменты для ИИ так же, как API для вашего приложения, с возможностью добавления Python-документации для лучшего понимания агентом. Databutton размещает MCP-серверы онлайн, избавляя от необходимости локального запуска и позволяя легко интегрироваться с Claude Desktop и другими ИИ-ассистентами. Идеально подходит для создания инструментов для исследования, маркетинга и продаж.
Про Data Button писал в обзоре AI инструментов для Vibe Coding (оригинальный пост здесь)
5️⃣ Speakeasy
Генерирует MCP-серверы напрямую из документации OpenAPI с минимальным кодом. Создает TypeScript MCP-серверы с настраиваемыми описаниями инструментов и областями применения. На данный момент функциональность в Beta.
6️⃣ Higress от Alibaba
Преобразует спецификации OpenAPI в MCP-серверы одной командой. Инструмент openapi-to-mcp от Higress автоматически конвертирует документацию API в серверы с подробными шаблонами ответов. Развертывание без инфраструктуры. Полностью с открытым исходным кодом.
А какие инструменты используете вы? Делитесь в комментариях! 👇
#разработка #API #MCP #инструменты
GitHub
GitHub - tadata-org/fastapi_mcp: Expose your FastAPI endpoints as Model Context Protocol (MCP) tools, with Auth!
Expose your FastAPI endpoints as Model Context Protocol (MCP) tools, with Auth! - tadata-org/fastapi_mcp
❤4🔥3
Memory Bank: как сделать ИИ-кодера умнее и дешевле 🧠💰
Всем добрый вечер!
Хотел бы рассказать про крутую фишку для работы с ИИ-кодерами — Memory Bank.
Это система, которая делает Cline, RooCode, Cursor и другие ИИ-инструменты в разы эффективнее.
По сути, это развитие подхода авто-трекинга изменений проекта, о котором писал еще в начале года.
Что такое Memory Bank? 📁
Это набор markdown-файлов, которые ИИ-кодер автоматически создаёт и обновляет, чтобы "помнить" всё о вашем проекте между сессиями. Все это для того, чтобы у вашего ИИ-кодера появилась долговременная память!
Какие файлы создаются? 📋
Memory Bank состоит из 6 основных файлов:
•
•
•
•
•
•
Зачем это нужно? 🤔
1️⃣ Экономия денег — не нужно держать огромные дорогие треды, где повторяется контекст
2️⃣ Экономия времени — не нужно каждый раз объяснять ИИ, что вы делаете
3️⃣ Лучшее качество кода — ИИ помнит все паттерны и решения проекта
4️⃣ Документация на автомате — получаете структурированную документацию как побочный эффект
Как настроить? ⚙️
1) Создайте папку memory-bank/ в корне проекта
2) Добавьте специальные инструкции в настройках ИИ-кодера:
• В Cline: Settings → Custom Instructions → вставьте инструкции
• В Cursor: создайте
3) Напишите ИИ-кодеру:
И всё! Теперь ваш ИИ будет автоматически поддерживать актуальную "память" о проекте.
Как использовать? 🚀
• Начинайте новые чаты с фразы
• Когда нужно обновить память, пишите
• Используйте режимы Plan (планирование) и Act (реализация)
Особенно круто, что можно переключаться между разными ИИ-инструментами — они будут читать одни и те же файлы Memory Bank!
Мой опыт 💡
Я заметил, что с Memory Bank:
• Расход токенов снизился, примерно на треть
• ИИ стал делать меньше ошибок
• Не нужно постоянно напоминать контекст
• Появилась хорошая документация проекта
Попробуйте сами — это улучшает подход к работе с ИИ-кодерами!
Источники
• Cline Memory Bank | Cline
• Cline Memory Bank - Custom Instructions (GitHub)
• How to add Cline Memory Bank feature to your cursor (Cursor Community Forum)
• Roo Code Memory Bank (Github)
#ИИ #разработка #Cline #RooCode #Cursor #MemoryBank
Всем добрый вечер!
Хотел бы рассказать про крутую фишку для работы с ИИ-кодерами — Memory Bank.
Это система, которая делает Cline, RooCode, Cursor и другие ИИ-инструменты в разы эффективнее.
По сути, это развитие подхода авто-трекинга изменений проекта, о котором писал еще в начале года.
Что такое Memory Bank? 📁
Это набор markdown-файлов, которые ИИ-кодер автоматически создаёт и обновляет, чтобы "помнить" всё о вашем проекте между сессиями. Все это для того, чтобы у вашего ИИ-кодера появилась долговременная память!
Какие файлы создаются? 📋
Memory Bank состоит из 6 основных файлов:
•
projectbrief.md — основа проекта, цели и требования •
productContext.md — для чего нужен продукт, какие проблемы решает •
activeContext.md — над чем работаем сейчас, текущие задачи •
systemPatterns.md — архитектура, технические решения •
techContext.md — используемые технологии и зависимости •
progress.md — что сделано, что осталось, известные проблемыЗачем это нужно? 🤔
1️⃣ Экономия денег — не нужно держать огромные дорогие треды, где повторяется контекст
2️⃣ Экономия времени — не нужно каждый раз объяснять ИИ, что вы делаете
3️⃣ Лучшее качество кода — ИИ помнит все паттерны и решения проекта
4️⃣ Документация на автомате — получаете структурированную документацию как побочный эффект
Как настроить? ⚙️
1) Создайте папку memory-bank/ в корне проекта
2) Добавьте специальные инструкции в настройках ИИ-кодера:
• В Cline: Settings → Custom Instructions → вставьте инструкции
• В Cursor: создайте
.cursor/rules/memory-bank.mdc3) Напишите ИИ-кодеру:
initialize memory bankИ всё! Теперь ваш ИИ будет автоматически поддерживать актуальную "память" о проекте.
Как использовать? 🚀
• Начинайте новые чаты с фразы
follow your custom instructions • Когда нужно обновить память, пишите
update memory bank • Используйте режимы Plan (планирование) и Act (реализация)
Особенно круто, что можно переключаться между разными ИИ-инструментами — они будут читать одни и те же файлы Memory Bank!
Мой опыт 💡
Я заметил, что с Memory Bank:
• Расход токенов снизился, примерно на треть
• ИИ стал делать меньше ошибок
• Не нужно постоянно напоминать контекст
• Появилась хорошая документация проекта
Попробуйте сами — это улучшает подход к работе с ИИ-кодерами!
Источники
• Cline Memory Bank | Cline
• Cline Memory Bank - Custom Instructions (GitHub)
• How to add Cline Memory Bank feature to your cursor (Cursor Community Forum)
• Roo Code Memory Bank (Github)
#ИИ #разработка #Cline #RooCode #Cursor #MemoryBank
Telegram
Заметки LLM-энтузиаста
#cursor #ai #dev #insights #bestpractice #tracking
С недавних пор при работе над проектами в Cursor я стал использовать методику автоматического трекинга изменений в специализированных md-файлах. Очень сильно экономит время. Ниже моя заметка по теме.
📝…
С недавних пор при работе над проектами в Cursor я стал использовать методику автоматического трекинга изменений в специализированных md-файлах. Очень сильно экономит время. Ниже моя заметка по теме.
📝…
🔥10❤1
Rosebud AI Gamemaker: Создавайте игры силой мысли (ну, почти) 🎮✨
Всем привет!
Сегодня расскажу о платформе Rosebud AI Gamemaker — очередном чуде современных технологий, которое обещает превратить любого в геймдизайнера. Без кода, без опыта, просто описав свою идею текстом. Звучит как сказка? Давайте разберемся.
Как это работает? 🤔
Механика проста до безобразия:
• Вы описываете игру текстом ✍️ (есть готовые шаблоны промптов!)
• ИИ анализирует ваш текст 🧠
• Платформа генерирует код и ассеты 💻
• Вы получаете готовую игру 🎉
Да, всё настолько просто. По крайней мере, в теории.
Если вы знакомы с lovable.dev (недавно писал про него здесь), который позволяет создавать веб-приложения с помощью ИИ, то Rosebud — это примерно то же самое (интерфейс сильно похож), только для игр. Тот же принцип "опиши и получи", но вместо сайтов — игровые миры.
Для кого это? 👥
Rosebud AI Gamemaker позиционируется как инструмент для:
• Геймдизайнеров, которым лень писать код для прототипов 🎨
• Начинающих разработчиков без навыков программирования 🔰
• Преподавателей, обучающих основам геймдева 👨🏫
• Студентов, которые хотят создавать игры, не тратя годы на обучение 👩🎓
• Обычных людей, которым просто хочется воплотить свою идею 💭
Что в нём особенного? 🌟
• Не требует навыков программирования (наконец-то!) 🙌
• Генерирует игры в реальном времени ⏱️
• Поддерживает экспорт на разные платформы 📱💻
• Имеет бесплатные и платные планы 💰 (см. скриншот)
• Интегрируется с GitHub и другими инструментами 🔄
В отличие от lovable.dev, который фокусируется на создании функциональных веб-приложений, Rosebud погружается в более сложный мир игровой механики, графики и интерактивности.
На lovable.dev тоже можно сделать веб-игру (приводил пример в комментариях), но времени и навыков от вайб-кодера потребуется значительно больше, а качество игры, которая получится у обычного человека (например, у меня) в случае с lovable.dev будет хуже, чем если решать ту же задачу на rosebud.ai
Частые вопросы ❓
Насколько хорошо ИИ понимает описания? ИИ обучен на огромном количестве игровых данных. Работает лучше с четкими описаниями, хотя не стоит ожидать, что он создаст вам новую GTA или Cyberpunk. 🎯
Нужны ли технические знания? По заверениям разработчиков — абсолютно никаких. Описал идею текстом — и готово. Хотя, как мы знаем, в реальности всё обычно сложнее. 🤷♂️
Какие платформы поддерживаются? Unity, Unreal, HTML5, iOS, Android и другие. Выбор есть. 📊
Есть ли ограничения на сложность игр? Конечно есть. На данном этапе развития науки и техники ИИ не всесилен. Лучше всего работает с простыми и средней сложности играми. Так что ваш личный Elden Ring придется отложить. 😅 А вот примеров готовых игр на этой платформе - хоть отбавляй! (см. скриншот) И самое классное, что можно любой из примеров "взять в работу" и затюнить под себя! Например, взять готовый шутер, загрузить его в rosebuild.ai в режиме Remix и сделать свою версию - добавить монстров нужной конструкции, поменять оружие или даже логику игры.
В целом, Rosebud AI Gamemaker — интересный инструмент, который может помочь воплотить простые игровые идеи без погружения в дебри программирования. Но, как и с любой "магической" технологией, стоит держать ожидания в разумных пределах. 🧙♂️
А вы бы попробовали создать игру с помощью ИИ? Делитесь в комментариях! 👇
#ai #dev #games #РазработкаИгр #БезКодинга #ИскусственныйИнтеллект #GameDev
Всем привет!
Сегодня расскажу о платформе Rosebud AI Gamemaker — очередном чуде современных технологий, которое обещает превратить любого в геймдизайнера. Без кода, без опыта, просто описав свою идею текстом. Звучит как сказка? Давайте разберемся.
Как это работает? 🤔
Механика проста до безобразия:
• Вы описываете игру текстом ✍️ (есть готовые шаблоны промптов!)
• ИИ анализирует ваш текст 🧠
• Платформа генерирует код и ассеты 💻
• Вы получаете готовую игру 🎉
Да, всё настолько просто. По крайней мере, в теории.
Если вы знакомы с lovable.dev (недавно писал про него здесь), который позволяет создавать веб-приложения с помощью ИИ, то Rosebud — это примерно то же самое (интерфейс сильно похож), только для игр. Тот же принцип "опиши и получи", но вместо сайтов — игровые миры.
Для кого это? 👥
Rosebud AI Gamemaker позиционируется как инструмент для:
• Геймдизайнеров, которым лень писать код для прототипов 🎨
• Начинающих разработчиков без навыков программирования 🔰
• Преподавателей, обучающих основам геймдева 👨🏫
• Студентов, которые хотят создавать игры, не тратя годы на обучение 👩🎓
• Обычных людей, которым просто хочется воплотить свою идею 💭
Что в нём особенного? 🌟
• Не требует навыков программирования (наконец-то!) 🙌
• Генерирует игры в реальном времени ⏱️
• Поддерживает экспорт на разные платформы 📱💻
• Имеет бесплатные и платные планы 💰 (см. скриншот)
• Интегрируется с GitHub и другими инструментами 🔄
В отличие от lovable.dev, который фокусируется на создании функциональных веб-приложений, Rosebud погружается в более сложный мир игровой механики, графики и интерактивности.
На lovable.dev тоже можно сделать веб-игру (приводил пример в комментариях), но времени и навыков от вайб-кодера потребуется значительно больше, а качество игры, которая получится у обычного человека (например, у меня) в случае с lovable.dev будет хуже, чем если решать ту же задачу на rosebud.ai
Частые вопросы ❓
Насколько хорошо ИИ понимает описания? ИИ обучен на огромном количестве игровых данных. Работает лучше с четкими описаниями, хотя не стоит ожидать, что он создаст вам новую GTA или Cyberpunk. 🎯
Нужны ли технические знания? По заверениям разработчиков — абсолютно никаких. Описал идею текстом — и готово. Хотя, как мы знаем, в реальности всё обычно сложнее. 🤷♂️
Какие платформы поддерживаются? Unity, Unreal, HTML5, iOS, Android и другие. Выбор есть. 📊
Есть ли ограничения на сложность игр? Конечно есть. На данном этапе развития науки и техники ИИ не всесилен. Лучше всего работает с простыми и средней сложности играми. Так что ваш личный Elden Ring придется отложить. 😅 А вот примеров готовых игр на этой платформе - хоть отбавляй! (см. скриншот) И самое классное, что можно любой из примеров "взять в работу" и затюнить под себя! Например, взять готовый шутер, загрузить его в rosebuild.ai в режиме Remix и сделать свою версию - добавить монстров нужной конструкции, поменять оружие или даже логику игры.
В целом, Rosebud AI Gamemaker — интересный инструмент, который может помочь воплотить простые игровые идеи без погружения в дебри программирования. Но, как и с любой "магической" технологией, стоит держать ожидания в разумных пределах. 🧙♂️
А вы бы попробовали создать игру с помощью ИИ? Делитесь в комментариях! 👇
#ai #dev #games #РазработкаИгр #БезКодинга #ИскусственныйИнтеллект #GameDev
🔥6❤4
Replit: Безопасное "вайб-кодирование" теперь доступно всем
Команда Replit представила новые функции, делающие написание софта с помощью ИИ не только доступным, но и безопасным. 🚀
Что нового они представили? 🛡
1️⃣ Replit Auth по умолчанию
• Встроенная система аутентификации теперь включена автоматически
• Использует Firebase, reCAPTCHA и другие инструменты защиты
• Больше не нужно интегрировать сторонние сервисы или писать свою систему
2️⃣ Улучшенная история приложений
• Новый интерфейс для просмотра всех версий вашего приложения
• Возможность откатиться к любой предыдущей версии
• Предварительный просмотр старых версий перед откатом
• Возможность вернуть даже состояние базы данных
3️⃣ Сканирование безопасности
• Автоматический поиск уязвимостей в коде перед деплоем
• Интеграция с Semgrep для глубокого анализа (подробности здесь)
• Возможность автоматического исправления найденных проблем
4️⃣ Защита от случайных ошибок
• ИИ теперь физически не может удалить важные файлы проекта
• Автоматическое обнаружение API-ключей в промптах
• Перенаправление секретных данных в безопасное хранилище
Для корпоративных пользователей 🏢
Для тех, кто использует Replit в компаниях, добавили:
• Защищенные URL для разработки
• Роль "зрителя" для сотрудников (50 мест бесплатно)
• Поддержка SCIM для управления доступом
• Расширенные настройки приватности для администраторов
В ближайшие недели обещают разделение баз данных на dev/prod, чтобы разработка не влияла на рабочую версию приложения - очень круто, когда я делал витрину для AI-проектов, меня удивило, что базы общие.
Эти обновления значительно повышают уровень безопасности и удобства при создании приложений с помощью ИИ на платформе Replit.
#replit #dev #ai #security #vibecoding
Команда Replit представила новые функции, делающие написание софта с помощью ИИ не только доступным, но и безопасным. 🚀
Что нового они представили? 🛡
1️⃣ Replit Auth по умолчанию
• Встроенная система аутентификации теперь включена автоматически
• Использует Firebase, reCAPTCHA и другие инструменты защиты
• Больше не нужно интегрировать сторонние сервисы или писать свою систему
2️⃣ Улучшенная история приложений
• Новый интерфейс для просмотра всех версий вашего приложения
• Возможность откатиться к любой предыдущей версии
• Предварительный просмотр старых версий перед откатом
• Возможность вернуть даже состояние базы данных
3️⃣ Сканирование безопасности
• Автоматический поиск уязвимостей в коде перед деплоем
• Интеграция с Semgrep для глубокого анализа (подробности здесь)
• Возможность автоматического исправления найденных проблем
4️⃣ Защита от случайных ошибок
• ИИ теперь физически не может удалить важные файлы проекта
• Автоматическое обнаружение API-ключей в промптах
• Перенаправление секретных данных в безопасное хранилище
Для корпоративных пользователей 🏢
Для тех, кто использует Replit в компаниях, добавили:
• Защищенные URL для разработки
• Роль "зрителя" для сотрудников (50 мест бесплатно)
• Поддержка SCIM для управления доступом
• Расширенные настройки приватности для администраторов
В ближайшие недели обещают разделение баз данных на dev/prod, чтобы разработка не влияла на рабочую версию приложения - очень круто, когда я делал витрину для AI-проектов, меня удивило, что базы общие.
Эти обновления значительно повышают уровень безопасности и удобства при создании приложений с помощью ИИ на платформе Replit.
#replit #dev #ai #security #vibecoding
Replit Blog
Replit — Replit: The Safest Place for Vibe Coding
We’re beefing up security. We’re launching the world’s best vibe coding history feature. And for those of you bringing Replit to work, we’re improving our Enterprise readiness.
Vibe coding makes software creation accessible to everyone, entirely through…
Vibe coding makes software creation accessible to everyone, entirely through…
❤🔥3👍3
Инструменты для превращения сложного кода в понятную документацию
Пишу в продолжении вот этого поста.
Каждый разработчик сталкивался с этим: открываешь новый репозиторий, видишь сотни файлов кода и... теряешься. Куда смотреть? С чего начать? Как это всё работает вместе? К счастью, появляются инструменты, которые помогают превратить запутанный код в понятную и даже увлекательную документацию.
Почему это важно?
Исследования показывают, что разработчики тратят до 60% своего времени на чтение и понимание кода, а не на его написание. Кажется, что качественная документация могла бы повысить продуктивность их работы более чем в 2 раза.
Современные инструменты для понимания кодовой базы
1. PocketFlow + AI: Создание интерактивных туториалов
PocketFlow — это минималистичный фреймворк (всего 100 строк кода!), который в сочетании с современными LLM позволяет создавать системы для автоматического анализа кодовых баз.
Как это работает:
• Система скачивает код из репозитория
• Идентифицирует ключевые абстракции и концепции
• Анализирует связи между компонентами
• Определяет логическую последовательность для обучения
• Создаёт подробные главы с объяснениями и примерами
• Компилирует всё в единый туториал с визуализациями
Результат — полноценный учебник, который начинается с общей картины и постепенно погружается в детали.
2. DeepWiki: Документация, с которой можно общаться
DeepWiki превращает любой GitHub-репозиторий в интерактивную документацию, с которой можно вести диалог. Вместо чтения сотен страниц вы просто задаёте вопросы на естественном языке.
Преимущества:
• Мгновенные ответы на конкретные вопросы
• Понимание контекста всего репозитория
• Возможность уточнять и углублять вопросы
3. TalkToGitHub: Чат с репозиторием
TalkToGitHub — ещё один инструмент, позволяющий вести диалог с кодовой базой. Достаточно добавить префикс "talkto" к URL любого публичного репозитория GitHub, и вы сможете задавать вопросы о коде.
4. Cursor AI или любой аналог из сравнения здесь.
Cursor — это редактор кода с встроенным ИИ, который помогает разобраться в существующем коде прямо в процессе работы. Он может объяснять функции, классы и даже целые модули. Можно также воспользоваться Memory Bank
Создание собственного инструмента для анализа кода
Проект AI Codebase Knowledge Builder позволяет создать систему для анализа кодовых баз. Используя подход "агентного кодирования" (agentic coding), разработчик проектирует архитектуру, а ИИ реализует детали.
Ключевые компоненты:
•
•
•
•
•
•
Практические примеры
Эти инструменты уже успешно применяются для создания документации к сложным проектам:
• AutoGen Core: Фреймворк для создания команд ИИ-агентов
• MCP Python SDK: Python SDK для MCP- протокола (коммуникация между ИИ-агентами и их инструментами)
• Browser-use: Библиотека для автоматизации браузера с помощью ИИ
• полный список примеров здесь
Что выбрать для своего проекта?
• Для быстрых вопросов: TalkToGitHub или DeepWiki
• Для глубокого анализа: PocketFlow + AI Codebase Knowledge Builder
• Для работы с кодом в реальном времени: Cursor AI или аналогичный инструмент из обзора
Заключение
Эра непонятного кода и устаревшей документации подходит к концу. Современные инструменты на базе ИИ позволяют превратить любую кодовую базу в понятное и структурированное руководство. Это не только экономит время разработчиков, но и делает процесс изучения кода более увлекательным и продуктивным.
Попробуйте эти инструменты в своём следующем проекте — и вы удивитесь, насколько проще станет понимание даже самого сложного кода! Поделитесь, пожалуйста, своим опытом в комментариях, думаю, что всем будет интересно!
#dev #docs #ai #кодинг #pocketflow #deepwiki
Пишу в продолжении вот этого поста.
Каждый разработчик сталкивался с этим: открываешь новый репозиторий, видишь сотни файлов кода и... теряешься. Куда смотреть? С чего начать? Как это всё работает вместе? К счастью, появляются инструменты, которые помогают превратить запутанный код в понятную и даже увлекательную документацию.
Почему это важно?
Исследования показывают, что разработчики тратят до 60% своего времени на чтение и понимание кода, а не на его написание. Кажется, что качественная документация могла бы повысить продуктивность их работы более чем в 2 раза.
Современные инструменты для понимания кодовой базы
1. PocketFlow + AI: Создание интерактивных туториалов
PocketFlow — это минималистичный фреймворк (всего 100 строк кода!), который в сочетании с современными LLM позволяет создавать системы для автоматического анализа кодовых баз.
Как это работает:
• Система скачивает код из репозитория
• Идентифицирует ключевые абстракции и концепции
• Анализирует связи между компонентами
• Определяет логическую последовательность для обучения
• Создаёт подробные главы с объяснениями и примерами
• Компилирует всё в единый туториал с визуализациями
Результат — полноценный учебник, который начинается с общей картины и постепенно погружается в детали.
2. DeepWiki: Документация, с которой можно общаться
DeepWiki превращает любой GitHub-репозиторий в интерактивную документацию, с которой можно вести диалог. Вместо чтения сотен страниц вы просто задаёте вопросы на естественном языке.
Преимущества:
• Мгновенные ответы на конкретные вопросы
• Понимание контекста всего репозитория
• Возможность уточнять и углублять вопросы
3. TalkToGitHub: Чат с репозиторием
TalkToGitHub — ещё один инструмент, позволяющий вести диалог с кодовой базой. Достаточно добавить префикс "talkto" к URL любого публичного репозитория GitHub, и вы сможете задавать вопросы о коде.
4. Cursor AI или любой аналог из сравнения здесь.
Cursor — это редактор кода с встроенным ИИ, который помогает разобраться в существующем коде прямо в процессе работы. Он может объяснять функции, классы и даже целые модули. Можно также воспользоваться Memory Bank
Создание собственного инструмента для анализа кода
Проект AI Codebase Knowledge Builder позволяет создать систему для анализа кодовых баз. Используя подход "агентного кодирования" (agentic coding), разработчик проектирует архитектуру, а ИИ реализует детали.
Ключевые компоненты:
•
FetchRepo: Скачивает и фильтрует файлы из репозитория •
IdentifyAbstractions: Находит ключевые концепции в коде •
AnalyzeRelationships: Определяет связи между компонентами •
OrderChapters: Создаёт логическую последовательность обучения •
WriteChapters: Пишет подробные объяснения для каждой концепции •
CombineTutorial: Собирает всё в единый документ с визуализациямиПрактические примеры
Эти инструменты уже успешно применяются для создания документации к сложным проектам:
• AutoGen Core: Фреймворк для создания команд ИИ-агентов
• MCP Python SDK: Python SDK для MCP- протокола (коммуникация между ИИ-агентами и их инструментами)
• Browser-use: Библиотека для автоматизации браузера с помощью ИИ
• полный список примеров здесь
Что выбрать для своего проекта?
• Для быстрых вопросов: TalkToGitHub или DeepWiki
• Для глубокого анализа: PocketFlow + AI Codebase Knowledge Builder
• Для работы с кодом в реальном времени: Cursor AI или аналогичный инструмент из обзора
Заключение
Эра непонятного кода и устаревшей документации подходит к концу. Современные инструменты на базе ИИ позволяют превратить любую кодовую базу в понятное и структурированное руководство. Это не только экономит время разработчиков, но и делает процесс изучения кода более увлекательным и продуктивным.
Попробуйте эти инструменты в своём следующем проекте — и вы удивитесь, насколько проще станет понимание даже самого сложного кода! Поделитесь, пожалуйста, своим опытом в комментариях, думаю, что всем будет интересно!
#dev #docs #ai #кодинг #pocketflow #deepwiki
🔥4👍2❤🔥1❤1