👋 Всем привет, спасибо, что зашли на мой канал.

Меня зовут Николай. Я product lead в австралийском финтехе, с большим багажом опыта продуктовой разработки и аутсорса в разных доменах, включая большие энтерпрайзы и маленькие стартапы.

До этого у меня был опыт разработки, архитектуры и техлидства в разных контекстах, включая крупный страховой enterprise. Поэтому мне интересен не ИИ как демо-игрушка, а то, как он ведёт себя в реальной инженерной работе: с существующим кодом, продуктовыми компромиссами, легаси-решениями, сломанными абстракциями, тестами, багами и production-рисками.

Сейчас я занимаюсь несколькими пет-проектами и буду также рассказывать о них здесь: что я строю, что ломается, где ИИ помогает, а где AI-assisted разработка начинает создавать новые проблемы вместо того, чтобы решать старые.

Я хочу писать про AI-разработку с практической стороны: без хайпа, без паники и без идеи “ИИ завтра всех заменит”, а как про рабочий инструмент, который меняет то, как мы думаем, строим, застреваем и иногда сами себя обманываем.

https://github.com/NGirchev

🎲 Вайбкодинг — это гемблинг

Наблюдая за тем, как внедряется ИИ на работе и дома, я ощущаю по себе и замечаю по другим, что всё труднее писать код самому и всё больше хочется делегировать ии.

К тому же код, который пишу я, гораздо хуже поддерживается ии, чем тот код, который ИИ пишет самостоятельно без моего участия.

Сейчас я не буду фокусироваться на лучших практиках вайбкодинга и разработки с ai assistant. Я просто хочу напомнить мысль, которую уже высказывали другие авторы год назад: вайбкодинг — это гемблинг в чистом виде.

Дофамин вырабатывается не в момент выигрыша, а в ожидании. И потому каждый раз, ожидая, как ии уже точно сделает ту задачу, что ты просил, ты не замечаешь, как прошла ночь.

Я начинал свой многомодульный джава пет-проект без ии, он уже тогда выглядел монструозно. Пытаясь научиться работать с ии на этом проекте как на имитации реального большого интерпрайза, я заметил, что ИИ не создаёт фичи быстрее меня.

Я трачу кучу времени на починку того, что когда-то работало, и суммарно я не вижу выигрыша в скорости. Но зато с ии я продолжаю проект за счёт дофаминовой петли. Сам бы я давно его бросил.

Ещё ИИ очень хорошо показал себя в качестве той самой уточки 🐤, которая помогает тебе понять, что делать дальше.

Ни для кого уже не секрет, что мы получаем ИИ сейчас по очень дешёвым ценам, но когда он подорожает, то мы все будем испытывать ломку 💸.

👉 Подписаться на канал

В скором времени я сделаю пост сравнение моделей opus 4.7 за 100$ и gpt-5.5 за 20$(правда мне дали промо на месяц за 0), но писать долго и сложно, а информация устареет за неделю. Потому просто скажу, 5.5 делает работу лучше, хоть и быстрее токены сжирает. У меня вечером не так много времени чтобы сжигать токены за 100 у клода, а результата он мне дает мало и менее предсказуемо

👉 Подписаться на канал

Нет, вы посмотрите на этого еретика, о чём он вообще?

Признайте: ИИ с лёгкостью уделает вас в кодинге. Нет такой задачи, на которую у вас ушёл бы день, а ИИ не сделал бы её за пять минут.
Всё кончено. Код будете писать не вы. Да-да, я знаю. Смиритесь.

Но вот в чём штука - это даёт вам огромную силу, потому что теперь можно делать то, о чём раньше и мечтать не приходилось.

Например, подумайте о покрытии тестами: вы же помните, какая это была морока. Надо писать все эти чёртовы тесты, и вы знаете, что тесты на самом деле не доказывают, что код работает.
Запускаешь code coverage, ухмыляешься и говоришь: ну да, ладно, но это же не значит, что код работает. Это значит только, что он исполняется.
Так вот, теперь это можно исправить, у вас появились ресурсы, чтобы это сделать. Говорите ИИ: покрой этот чёртов код тестами. А потом берёте mutation tester (да, это такой инструмент - и пусть ИИ его вам и напишет, уйдёт минут пять), дальше ИИ запускает этот инструмент, тот вносит изменения в исходный код и прогоняет все тесты. И если тесты не падают - он допишет тест, который поймает эту мутацию, и это значит, что у вас будет покрытие тестами. Ей-богу, у вас будет покрытие тестами.

И знаете, что ещё можно? Можно анализировать качество кода. Можно написать инструмент, который смотрит на цикломатическую сложность.
Кстати, есть отличный инструмент для этого. Ему лет двадцать. Называется CRAP - хорошее название, как расшифровывается - не знаю и знать не хочу. Это комбинация покрытия тестами и цикломатической сложности.
И вы можете сказать ИИ: понизь метрику CRAP - ниже пяти, ниже четырёх, как хочешь. И это заставит его порезать все жирные функции на маленькие и покрыть их все тестами. Ей-богу - подумайте, какие у вас теперь рычаги, чтобы довести код до качества, какого вы никогда не видели.

Знаю-знаю, я тот самый старый дед с Clean Code, но вот что я вам скажу: теперь вы можете сделать код чертовски чище, если заставите ИИ сделать это за вас.

Да что этот дед может знать про разработку?
Хотя погодите...
Да это же Роберт Мартин - "Чистый код", "Чистая архитектура", "Идеальный программист", "Быстрая разработка программ"!

За последний год от умеренного скептика он окончательно перешёл в стан апологетов использования ИИ в разработке, а теперь вот сидит у себя на веранде в халате по утрам и жжот глаголом :)

Да что с него взять - дед наверное просто на старости лет выжил из ума, раз такое предлагает!

Нуу, а что насчёт всех вот этих людей?

За 52 года программирования оно никогда не приносило столько удовольствия ⬈

90% моих навыков теперь стоят $0 …но остальные 10% стоят в 1000 раз больше

Kent Beck (XP, TDD)

Появление LLM меняет разработку настолько же радикально, как переход от ассемблера к языкам высокого уровня ⬈

Меняется само понятие того, что значит "программировать" ⬈

Martin Fowler (Refactoring, PoEAA)

ИИ выведет на чистую воду тех, кто никогда не умел думать как инженер ⬈

Верификация становится узким местом. Кодогенерация сама по себе дешевая ⬈

Dave Farley (Continuous Delivery)

Это третий золотой век разработки софта - благодаря ИИ ⬈

Меня это не пугает. Меня это радует. Меня это освобождает ⬈

Grady Booch (UML, OOAD)

Писать код руками - это как проявлять фотоплёнку в тёмной комнате. Никто так больше не делает ⬈

Тебе больше не нужны шесть разработчиков плюс UX плюс продукт. Тебе нужен человек с проблемой и разработчик, который её решит ⬈

Gene Kim (Phoenix Project, DevOps Handbook)

—

Это ж всё сплошь архитектурные астронавты - что они могут знать про реальную разработку: как мы перекладываем JSON'ы, про наши CRUDогенераторы, и про то, насколько важно использовать табы вместо пробелов?

Ну да, ну да :)
А получается у них с ИИ именно потому, что для них разработка всегда была не про написание кода.
Идеи этих дедов стали актуальны как никогда.

Кстати, довольно интересно отслеживать эволюцию их взглядов, а с дядей Бобом ещё и спорить иногда случается :)

#rant #дедпримитаблетки

Хорошая картинка. Я использую все 3 подхода в разных задачах

Я запустил своего бота с ИИ и выложил проект в open source.

Он доступен с платными OpenRouter-моделями только для ограниченного списка пользователей — например, для подписчиков этого канала. Также можно запускать его локально через
Ollama, если хотите использовать локальные модели.

Основное удобство, которое мне было нужно: пересылать боту сообщения и сразу получать ответы. Пока это еще не полноценный агент, но уже нормальная основа для личного AI-
ассистента в Telegram.

Что он умеет:

- отвечать на reply и forwarded-сообщения;
- саммаризировать историю диалога;
- поддерживать выбор беседы;
- задавать основную роль для агента;
- выбирать более удобную модель;
- работать с OpenRouter и локальными моделями через Ollama;
- обрабатывать картинки и файлы, включая PDF и PDF-сканы;
- работать в общем чате и отвечать по @упоминанию.

Вот пример, как я сам этим пользуюсь: добавил бота в общий чат, и когда мы что-то обсуждаем, просто тэгам его в нужный момент. Он отвечает прямо в контексте обсуждения, и не
нужно отдельно идти в Google, спрашивать ChatGPT, копировать ответ обратно в чат и терять нить разговора.

В новом релизе OpenDaimon 1.1.0 добавил важную архитектурную часть — FSM-based agent runtime и ReAct-цикл: агент может думать, вызывать инструменты, смотреть результат,
повторять шаги и формировать финальный ответ.

Также появились:

- Telegram agent-mode streaming: прогресс и статус отдельно от финального ответа;
- команды /mode и /thinking;
- Spring Boot starter для подключения OpenDaimon к внешним приложениям;
- настройки для Telegram group/supergroup chats;
- admin Web UI и REST admin API;
- больше тестов, ArchUnit guardrails и документации;
- лицензия изменена на Apache License 2.0.

Можно скачать проект и запустить у себя через npm wizard:

npx @ngirchev/open-daimon

Потребуется Docker.
Если хотите использовать локальные модели — Ollama.
Если хотите OpenRouter — нужен аккаунт OpenRouter.
Для поиска в интернете — аккаунт Serper.

Зато все сообщения и история будут храниться у вас на сервере, а не в чужом SaaS.

GitHub: https://github.com/NGirchev/open-daimon

Если у вас есть GitHub-аккаунт, поставьте звезду, пожалуйста.

Вайбкодинг — это гемблинг https://habr.com/p/1033130/

Наконец опубликовали на хабре