Для любителей пробовать AI агенты - AWS выпустил свой AI клон VS Code - Kiro

Отличительная особенность - spec-driven. Заставляет сперва создать спецификацию проекта, и потом генерит его

Очень разумный подход. Так можно сделать и самому, но в Kiro это заложено в алгоритм.

Пока предлагается бесплатно. Использует Claude Sonnet 4

#ai #ide #aws

ВАЙБОВЫЙ ПАНК

Из всего айти отдела вайбовал один лишь я.
У меня Курсор с подпиской, я довольный как свинья.
Мой папанька инженером отбатрачил тридцать лет,
А сейчас в анкетах пишет что детей у него нет

Я теперь на таски скор, я имею свой Курсор.
Я на ём вайб код лабаю всем олдам наперекор.
Любой челендж для меня нынче полная фигня.
А-а-а!! Вайбовый кодер я!


На меня техлид-собака матерится каждый день,
Обзывает говнокодом, косо смотрит, старый пень.
Мёрдж риквесты не пускает, ничего, что я вношу,
Всё за то, что я с Курсором в лучших практиках пишу.

Разгоняет злую ложь, что с лапшою код мой схож.
Да и что в этом плохого? Коль работает - не трожь.
Но коллеги и друзья презирают все меня.
А-а-а!! Вайбовый кодер я!


Нахрен брошу ту контору и поеду во Фремонт,
За свово меня там примут, ведь в почете там вайб код.
Осную стартапов кучу, заработаю бабла,
И маманька бросит плакать, что такого родила.

Всё, покедова, друзья, не кляните вы меня.
Вам подарок с чистым сердцем напоследок сделал я:
Во все репы от души лучших практик наложил.
А-а-а!! Вайбовый кодер я!

Первоисточник: youtube, rutube

#literature #creative #ai #cursor

Лафхак: в Cursor можно подключить модели из OpenRouter

Функционал у них в режиме Агента поменьше, но править файлы могут

Может быть полезно потому, что:

1) На OpenRouter огромное количество разных моделей, в том числе, специфичных
2) Можно подобрать неплохие бесплатные
3) Платные на небольших и средних заданиях могут выйти раз 5-10 дешевле курсоровских
4) OpenRouter можно оплатить криптой

Настраивать в OpenAI разделе

#ai #cursor #openrouter

Вчера устроил небольшой AI батл.

На бэкенде надо было разгрести код (PHP), разбить по модулям. Несколько десятков классов. Запросил мнения 4 LLMs

- horizon-beta
- o3
- sonnet 4
- gpt4.1

Gemini-2.5 Pro начала работать, но сломалась. Такое с ней бывает в Cursor-e

Каждый выдал md документ с диаграммами текущей архитектуры и свои предложения по новой.
Потом заставил их критиковать чужие решения и улучшать свои.
В общем, порядок расстановки указан выше.

horizon-beta понравилась быстротой и легкостью (в хорошем смысле) рассуждений. Непонятно, откуда она взялась. В кодинге не очень хорошо видит контекст.

o3 выдала очень полезное точечное решение.

sonnet подходит ко всему обстоятельно, но сидит в своих фиксированных рамках. Вот только так он хочет делать, а по-другому плохо. И код твой он так же перелопачивает под свою дудку, если дать волю.

В итоге сделал компиляцию первых двух, и зашлифовал sonnet-ом.

#ai #cursor

В Cursor появился GPT 5

Попробовал - по-моему, прям ощутимо лучше Sonnet 4

Когда надо было сделать модульный стор с запретом использовать Pinia, сгенерил такое:

/**
 * RecordingsRepository provides a single facade for listing and mutating
 * recordings, hiding the origin (client/server) and orchestrating syncing.
 * It is intentionally simple and uses module-level reactive state.
 */
class RecordingsRepositoryImpl {
  private storage = useStorageManager();
  private api = useRecordingApi();

  recordings = ref<Recording[]>([]);
  error = ref<string | null>(null);

  ...

}

export const recordingsRepository = new RecordingsRepositoryImpl();

export function useRecordingsRepository() {
  return recordingsRepository;
}

Кажется, это решение решает проблему цикличных импортов, который бывает с export a = ref(); на уровне JS модуля

#ai