Як краще створювати код за допомогою LLM
29 subscribers
38 photos
171 links
Корисні поради, приклади, інструкції та інші матеріали на тему LLM, які допоможуть вам у програмуванні.

https://aicode.danvoronov.com/

З приводу онлайн чи офлайн (Київ) лекцій - @dan_voronov
Download Telegram
https://github.com/block/goose

Гусь 1.0.4

Проект Goose - open source агент штучного інтелекту. Пропонує як інтерфейс робочого столу, так і інтерфейс командного рядка (CLI). Він використовує розширення для підключення до існуючих інструментів та застосунків, таких як GitHub чи середовище розробки JetBrains, завдяки MCP. Поки що каталог дуже мінімалістичний.

Goose є багатофункціональним, підтримуючи різних постачальників LLM і здатний обробляти широкий спектр інженерних завдань, включаючи
міграцію коду, онбординг проекту мовами програмування, рефакторінг коду, оцінювання продуктивності, покращення покриття коду, створення каркаса API та генерацію модульних тестів.

Хоча спочатку він був орієнтований на engineering, його відкрита природа заохочує спільноту досліджувати різноманітні застосування.

На щастя, не на Python, бо Rust. Підтримує macOS та Linux. У Windows тільки через WSL (Windows Subsystem for Linux).
https://www.youtube.com/watch?v=gYLNxUxVomY

Головні ідеї з відео "Я провів 400+ годин в Cursor, ось що я вивчив":

📂 створити папцу instructions або prompts.
Використовувати mardown файли та коментарі у коді для опис проекту, технологічного стеку, технології та структури БД, правил поведінки та важливих інструкції. Регулярне оновлення цих файлів допомагає AI краще розуміти контекст проекту. Cursor не завжди гарно парсить docs фреймворків/бібліотек, краще їх також скопіювати - перевіряй документацію самостійно!

Створюй файл roadmap.md для відстеження стану проєкту, поточних цілей, майбутніх кроків.

Використовувати додаткові інструменти, такі як Perplexity для пошуку інформації та Whisper Flow для голосового вводу. Говорити значно швидше, ніж друкувати! Окремо розуміти свою архітектуру та брейнштормити кращі концепції, це можно робити з "думаючим" чатом як то о1. Не дозволяй AI приймати великі рішення.

⚠️ Небезпека: Не розуміючи коду, створеного AI, накопичується "технічний борг".

(Відео з 17 січня що до r1 та о3) Вибір моделі AI важливий — при генерації коду перевага у Sonnet 3.5, оскільки вона забезпечує високу точність. Запити потрібно будувати детально: описати задачу, додати теги файлів, інструкції та контекст.

🗣 Chat: Для питань, отримання інформації, списків.
✍️ Composer: Для внесення змін до коду, особливо складних, використовуй Agent mode.

Є хитрощі як то "чим менше коду, тим краще" або "думай як старший розробник", "розпочни з трьох абзаців роздумів", "не видаляй коментарі", щоб отримати якісні результати. Не перевантажуйте ШІ великими інстуркціями, а розбивайте завдання на частини.

- The fewer lines of code, the better
- Proceed like a Senior Developer
- DO NOT STOP WORKING until...

дод:
- v0: Для швидкого створення перших версій дизайну. 🎨
- Claude чат: Для консультацій, брейншторму. 🤔
- Lavable/Bolt: Для швидкого створення MVP бекенду (з обережністю, контролюй технічний борг).

згадує https://repoprompt.com/

#cursor
👍2
Як краще створювати код за допомогою LLM pinned «https://www.youtube.com/watch?v=gYLNxUxVomY Головні ідеї з відео "Я провів 400+ годин в Cursor, ось що я вивчив": 📂 створити папцу instructions або prompts. Використовувати mardown файли та коментарі у коді для опис проекту, технологічного стеку, технології…»
На Aider LLM Leaderboards вже кілька днів перше місце займає не одна модель, а зв’язка DeepSeek R1 + claude-3-5-sonnet-20241022.

Напевно, саме цим керувалися люди, які створили проект

DeepClaude 0.1.0
https://deepclaude.com/

Наразі це дуже мінімалістична BYOK (Bring Your Own Keys) open-source система (https://github.com/getAsterisk/deepclaude) на Rust, створена An Asterisk як side project — потрібно платити двом провайдерам і ввести їхні API-ключі. Хм, чому не зробити через openrouter.ai— можливо хтось допише.

Можна використовувати на їхньому сайті або розгортати локально. Це не IDE та не плагін, це просто чат з двома моделями.
Як краще створювати код за допомогою LLM
https://github.com/PatrickJS/awesome-cursorrules Каталог прикладів додаткових запитів для проектів. * Frontend Frameworks and Libraries * Backend and Full-Stack * Mobile Development * CSS and Styling * State Management * Database and API * Testing * Build…
сайт cursor.directory

це каталог шаблонів .cursorrules для Cursor AI та інш ai-ide

за різними темами (шаблонів поки що небагато)

У розділі Learn зібрані відеоуроки з різних тем від початкового ознайомлення з Cursor AI до більш просунутих технік розробки як то Composer та Rules, інтеграції з іншими платформами та сервісами.

Схожі сайти:
- https://dotcursorrules.com/
- https://cursorlist.com/
https://youtu.be/C95drFKy4ss

The agent awakens

GitHub Copilot тепер виглядає як Cursor, навіть перемикання на агент режим зробили там же. Тут Composer називається "Edit with Copilot", теж можна перемикати моделі.

Тепер він теж може приймати скріншот, на якому ми показуємо, що не так. Теж є підгрузка markdown файлів для задання контексту.

Бачу, є мікрофон для голосового введення, а такого в Cursor немає...

анонс https://github.blog/news-insights/product-news/github-copilot-the-agent-awakens/
https://aicode.danvoronov.com/ua/2025-02/20_20-38/

Вийшла нова модель, це від Ілона Маска - Grok 3.
За їх графіками це найкраща LLM на зараз. Поки що безкоштовно на сайті http://grok.com/, API поки немає, тому всі наші плагіни та IDE не оновлюються. До речі, в Cursor доступний Grok 2.

Trea (китайський клон Cursor) нарешті викотили білд під Windows. Повністю безкоштовний, але тільки дві моделі - це GPT-4o чи Claude-3.5-Sonnet. Є вбудований Webview. Чекпоінтів немає. MCP немає. Opt-out від стеження звісно немає.

Оновився Cline до 3.4.
Окрім покращення інтерфейсу чекпоінтів, додаткових контекстів для git та terminal тепер є каталог MCP Marketplace - можна в один клік встановити потрібні тулзи.
Over the past two weeks, I've been actively searching for fresh and high-quality projects where AI assists in programming. I've significantly updated and expanded the section on my website dedicated to these tools.

I've compiled comprehensive information about various AI-powered development tools, including integrated development environments, coding extensions for popular IDEs, command-line interfaces, code generators, and specialized AI development assistants.

https://aicode.danvoronov.com/tools/

I invite you to explore this resource and discover tools that might enhance your programming workflow. This is an ongoing project, and I plan to continue updating it with new tools and features as they emerge in this rapidly evolving space.
🔥3