Как начинает выглядеть твой github, когда ты делегируешь работу AI.

Я так проникся этим флоу, что решил временно переключиться и запустить отдельный проект WOWCODER, идея и простая, и очень крутая. Все работает через github action, через бота в телеге вы подключаете свой репозиторий, туда подключается гитхаб экшен, который слушает определенные ветки, через чат вы отправляете сообщения, из которых создаются ветки с промптом, запускается экшен с AI и в ответ вы получаете PR для ревью.

Github довольно щедро дает 2000 минут выполнения экшенов в месяц бесплатно, получается не нужен никакой ноутбук и развернутый локально проект. Оплата до определенного момента только за AI юзадж (ну и мне немного 🤏). В ответ вы получаете целую команду разработчиков, которых остается только ревьювить.

Если у вас есть пет-проект и желание поучаствовать в моем очередном стартапе в реалтайме, то пишите в личку выдам тестовую лицензию. Сейчас у меня есть механика работы экшена, дальше надо дописать бота, чтобы все работало удобно через телеграм, пока можно только через создание ветки в github. В первом комменте пример работы экшена.

🎉 Запустил WOWCODER

Неделю назад я писал, что решил переключиться на WOWCODER...

И вот спустя неделю утренних и поздновечерних посиделок - все в продакшене.
Я пока оставил sandbox мод в страйпе, поэтому у моих дорогих подписчиков есть шанс получить годовой доступ бесплатно (google it stripe testing cards) 🤩

К слову, это правда, что начиная с некоторого момента он писал себя самостоятельно, я только ревьювил и мерджил.

Ну и в целом начиная от идеи и MVP, заканчивая дизайном, иллюстрациями и лендосом - сделаны с помощью AI инструментов. Только видос пришлось самому делать 👹

Update: лол, запуск завтразапуск пока отменяется, оказывается у гитхаба огого какой процесс модерации приложений, хотя нигде сразу в интерфейсе они об этом не говорят, походу теперь неделю я буду проходить еще ревью

Одна из киллер фич WOWCODER это то, что он встроен в привычные инструменты чатинга, пока телеграм, но дальше будут другие мессенджеры. Поэтому мне не надо самому ничего изобретать.

Вот, например, лечу я в Белград на рабочую страт-сессию, пришла идея, что надо давать триалы юзерам - написал сообщение в оффлайн бота, когда сеть появится - воркфлоу заработает.

Вообще меня уже второй день мучает мысль, что только с платными тарифами и без возможности попробовать я далеко не уеду. Так как продукт запущен (а он кстати в итоге запущен, я разобрался с приложением гитхаба - теперь все работает) сейчас начинается фаза новой компетенции - маркетинг. На бумаге звучит просто #buildinpublic, твиттер (или X, как хотите), но в итоге так как у меня там нулевая база фолловеров посты набирают 30-40 просмотров, 3-4 лайка и 0 переходов, лол.

Теперь я чуть больше начинаю понимать про позиционирование - мне надо ответить, а для кого мой продукт? Текущее позиционирование - мой продукт для миддл+/синьор-разработчиков, таких как я. У них есть сайд-проект, но нет на него времени и ценность в том, что привычный рабочий флоу с код ревью коллег на работе начинает работать с AI инструментом.

Дальше, а как на этих людей выйти? И текущая идея - дать бесплатный тариф для публичных репозиториев с более чем 100 звездочками для начала. Каждый pull request, каждый комментарий к pull request, сделанный WOWCODER будет содержать строчку “Your virtual AI team - WOWCODER”. Кстати бесплатный тариф вчера был полностью реализован Codex через ревью. И второе кстати, когда я говорю с помощью ревью это теперь правда так работает:
1. Вы пишете задачу через чат, она реализуется AI, вам приходит PR.
2. Вы открываете PR, комментируете там, где надо поправить прям по строчкам как обычно.
3. И дальше нажимаете submit review, бот собирает комменты до своего последнего сообщения, пушит их в промпт с указанием файлов и комментариев и автоматически запускается воркфлоу, который допушивает исправления новыми коммитами в эту же ветку.
4. И так пока результат вас не устроит.
5. Также если вы используете Vercel с их интеграцией с GitHub, то он для таких веток автоматически собирает preview стенд и вы знаете, а этот код вообще собирается и даже можете посмотреть как это выглядит.

Пока в общем с новыми функциями легче, чем с привлечением аудитории, но кто сказал, что будет легко? Накидайте реакций что ли для поддержки, а я пошел на пересадку в Стамбуле )

Была у меня в закладках статья о том как работают LLM, уже довольно давно лежала, но тут в один из вечеров я все-таки решил ее почитать. Дальше я посмотрел какое-то количество видосов на ютубе и пообщался с самим ChatGPT.

И вот мой инсайт - LLM как понятно из названия large language models - это "очень условно" большие словари и когда наш промпт, нарезанный на токены, проходит через них - система выбирает наиболее вероятно подходящие токены под тот набор токенов, который пришел на вход. Дальше в зависимости от языка, на котороом пришел входной промпт будут формироваться разные наборы токенов, хоть после перевода в токены язык и растворяется и остаются абстрактные смысловые векторы, но!

Есть одна наша когнитивная особенность, что чат мимикрирует под человека и мы привыкаем с ним работать в формате общения как будто это и правда какой-то "интеллект", а не LLM. Поэтому промпты зачастую содержат лишнюю смысловую и эмоциональную окраску, которая в контексте выполнения задач по кодингу только мешает.

Чем точнее и формальнее промпт в контексте кодинговых задач, тем более точный результат на выходе.

В итоге пара вечеров с gpt + codex превратились в Shortcut (только для Apple девайсов, в процессе он может запросить доступ к браузеру - ему нужно сделать запрос к API, поэтому нужно разрешение), который позволяет нормализовывать промпт для кодинговых задач и которым я делюсь с вами! Вот пример его работы.

Input:
Мне кажется, что текущая реализация какая-то запутанная и вообще не очень, можешь нормально объяснить, что тут происходит и как это вообще лучше переделать?

Normalized:
Provide a clear and detailed explanation of the current implementation, describing its functionality and purpose.
Identify any issues or complexities in the implementation.
Suggest improvements or a better approach to redesign the implementation for clarity and efficiency.

Буду признателен любому фидбэку после использования.

P.S. Ну и, конечно, это теперь встроено в работу WOWCODER по умолчанию, любой промпт перед работой прогоняется через normalizer. Субъективно по моему опыту работает как минимум не хуже, в первом комменте пример промпта одной из последних задач, нормализованный промпт и правки кода, которые отдал Codex.

Директор по AI в Tesla и ранее в Open AI (Andrej Karpathy) и один из главных разработчиков Claude Code (Boris Cherny) говорят про то же, что я тут говорил, наверное, уже год назад. Индустрия уже поменялась и надо меняться тоже или будет поздно.