Работая в айтишечке
1.46K subscribers
422 photos
6 videos
84 links
Канал о том, как эффективно работать в IT: простые объяснения технических вещей, лайфхаки, лучшие практики и полезные инструменты для повседневных задач.

Автор: @Shevtsoff
Download Telegram
☕️ Как управлять контекстом AI-агентов

Сейчас в Авито мы делаем супер-пупер-мега AI-first аналитическую платформу, активно внедряем агентский воркфлоу во все инструменты. И я в последние недели закопался в тему того «как сделать AI-агентов полезными, как передавать в них контекст». Посмотрел, как эту задачу решают лидеры — Hex, Databricks Genie, Snowflake Cortex Analyst, Notion AI, Dust, плюс системы памяти Graphiti/Zep, Mem0, Letta. Почитал, попытался разложить по полочкам.

В 6 карточках разложил слои и приёмы — там всё коротко (👀 см. карточки ↑).

Проблема одна. Голый LLM про вашу компанию ничего не знает. Он не в курсе, что у вас за DWH, какие метрики считаются, что решил лид вчера в Slack, как устроен деплой. Практика такая: без доменного контекста агенты выдают около 25%(если не больше) откровенно неверных ответов — и это не про качество модели, а про нехватку специфики.

Что делают все "лидеры" одинаково:
— Контекст подаётся слоями: компания → проект → пользователь. У всех минимум три уровня. У агентов для разработки слой проекта хранится в git, у остальных — в базе данных
— Ядро знаний — всегда при агенте, объёмные документы — только когда нужны. Никто не заливает всё в промпт целиком
— Единый словарь метрик — обязателен. Snowflake Cortex, ThoughtSpot, Tableau Pulse — все строят такой слой. Без него модель придумывает SQL из головы
— Нужные правила подтягиваются автоматически — по теме вопроса, по типу файла, по связям. Cursor, Claude Code, Continue — все делают так, чтобы не загружать всё вручную
— Контекст курируют, а не пишут раз и навсегда. Проверенные эталоны, оценки 👍👎, автоматическое запоминание. Это живая база знаний
— Формулы побеждают прозу. Genie прямо говорит: готовый SQL-сниппет лучше текстового правила, которое можно понять по-разному
— Агент уважает права доступа. Glean, Dust, Notion AI не отдадут документ, к которому у вас нет доступа. В крупных компаниях без этого никак

Как начать у себя
— Опишите слои от компании до текущего диалога. Под каждый — где лежит правда и кто за неё отвечает
— Правила функции и продукта — markdown-файлы в git. По образцу CLAUDE.md или Cursor rules. Никаких баз данных на старте
— Метрики домена — словарь в YAML плюс гайды, которые подтягиваются по описанию
— Историю изменений храните только там, где реально нужно «было/стало» — например, как менялся расчёт метрики. Для остального хватит истории коммитов
— Сразу закладывайте кураторов и голосование. Без этого база устареет за месяц

Ключевое. Шесть слоёв — необходимый минимум для платформы на уровне всей компании. Меньше — потеряете либо разницу между функциями (HR и аналитика — это разные миры), либо разницу между продуктами (у каждого свои правила), либо домен данных (где живут метрики). Начинать поэтапно: первый результат за 4 недели, полная платформа — два квартала с одной командой.

#ai #agents #llm #vibecoding
13🔥9👍5
☕️ 5 Технологий для вайбкодинга

Поймал себя на мысли, что большая часть канала - это посты, где простыми словами нетехнарям рассказываются технические вещи. Получается такой своего рода альманах вайбкодера))

Что ж, продолжим эту серию постов на тему «что нужно знать, чтобы вайбкодить».

Сегодня про самый практичный выбор — набор инструментов, в котором модели уверенно пишут код, а вы — уверенно его читаете.

Идея простая: чем популярнее технология, тем больше качественного кода по ней лежит в интернете, тем лучше модель её выучила. И наоборот — как только уходите в экзотику, начинаются выдумки про несуществующие возможности, устаревший синтаксис и «так было в старой версии».

Вот лучший рабочий набор: Next.js, TypeScript, Tailwind, Prisma и Postgres. Пятёрка, которая закрывает весь проект — и то, что видит пользователь в браузере, и серверную часть с базой данных.

Коротко:
— Next.js — фреймворк для веб-приложений. В одном проекте уживаются страницы, которые рендерятся в браузере, и серверная логика, которая отвечает на запросы. Модели знают его наизусть, включая свежие версии с серверными компонентами
— TypeScript — это JavaScript с системой типов. Вы заранее описываете, какие данные где используются, и если модель придумала несуществующее поле или передала число вместо строки — компилятор ругается ещё до запуска. Буквально страховка от выдумок нейросети
— Tailwind — css-библиотека готовых классов для оформления. Вместо отдельных файлов стилей вы пишете прямо в разметке: bg-slate-900, text-center, px-4. Модель такие конструкции составляет стабильно и не воюет с каскадами CSS
— Prisma — это ORM (Object-Relational Mapping, ORM), посредник между кодом и базой данных. Вы описываете таблицы и связи в одном файле schema.prisma, а Prisma генерирует типизированные методы для запросов. Модели работают с ней увереннее, чем с сырым SQL — структура даёт им опору
— Postgres — реляционная база данных с открытым кодом, дефолт индустрии. Поднимается за пару минут на Neon или Supabase, там же бесплатный тариф и готовая строка подключения

Чего избегать, если хочется жизни без мучений:

— Редкие фреймворки и свежие беты — модель либо их не знает, либо путает версии API
— Самописный CSS без дизайн-системы — модель будет ломать отступы в каждом втором изменении
— Нереляционные базы (MongoDB и такие) просто потому что «схема гибче». Если у вас данные со связями — пользователи, их заказы, позиции в заказе — берите Postgres, не плодите сущности
— Внутренние инструменты и «удобные обёртки» своей команды — для модели это чёрный ящик, она будет гадать и выдумывать API

С чего начать (попросите агента сделать всё за вас😉):
— Поставьте Node.js — это среда, в которой всё запускается. Создайте проект одной командой: npx create-next-app@latest с флагами TypeScript и Tailwind
— Заведите Postgres на Neon или Supabase — бесплатный тариф, строка подключения готова через минуту
— Подключите Prisma, опишите модели в schema.prisma, запустите миграцию — таблицы создадутся сами
— Выложите проект в интернет через Vercel: подключаете GitHub, пушите в main, обновление на сайте едет само

Листайте карточки — там всё то же самое, только коротко и по полочкам.

#vibecoding #dev #tips
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
14🔥6👍3
☕️ Два фреймворка, которые превращают Claude Code в нормальный рабочий процесс

Если пробовали писать через Claude Code что-то посерьёзнее ToDo-приложения (на самом деле эти два инструмента годятся не только для кодинга) — скорее всего ловили знакомую боль: первые полчаса всё летит, Claude пишет чисто, держит контекст, отвечает по делу. А потом начинается «я буду кратким», пропущенные тесты и забытые требования. У этого даже название есть — context rot, деградация качества по мере заполнения контекстного окна.

Сообщество за последний год выкатило пачку фреймворков, которые эту проблему решают. Два самых интересных и вирусных — Superpowers и GSD v1. Оба оркестрируют Claude Code поверх обычного использования. Оба превращают хаотичный вайбкодинг в структурированный процесс с планированием, ревью и контролем качества. Но делают это очень по-разному.

Superpowers (от Jesse Vincent, он же obra) — набор из ~14 composable skills, которые триггерятся автоматически по контексту. Вы не учите команды. Просто описываете задачу, а под капотом последовательно отрабатывает цепочка: brainstorming через уточняющие вопросы, изолированный git-worktree на каждую задачу, план в атомарных кусочках по 2–5 минут, свежий субагент на каждую задачу, обязательный Red-Green-Refactor TDD, двухэтапное code review, аккуратное завершение ветки.

GSD v1 (Get Shit Done от Lex Christopherson / TÂCHES) — противоположная философия. Явные команды, явные фазы, явный контроль. Вы сами жмёте /gsd-new-project, /gsd-discuss-phase, /gsd-plan-phase, /gsd-execute-phase, /gsd-verify-work, /gsd-ship. И главное: между фазами каждый субагент получает свежий контекст на 200k токенов. Это и есть главное лекарство от context rot. Ваш основной чат остаётся на 30–40% загрузки, пока агенты в параллельных волнах делают тяжёлую работу.

Как применять на практике
Небольшие задачи, активная итеративная работа, эксперименты — удобнее Superpowers. Skills сами включаются, процессного оверхеда почти нет, вы просто кодите/вайбменеджите.

Долгий проект, где важно прослеживать связь от требований до коммитов, где контекст должен жить неделями — GSD v1. Его явные фазы и жёсткая атомарность не дают модели «потечь».

Смешанный сценарий — ставьте оба. GSD держит спеки и контекст, Superpowers исполняет шаги. Сообщество уже активно практикует такую связку, конфликтов обычно нет.

С чего начать
— Superpowers: /plugin install superpowers@claude-plugins-official прямо в Claude Code
— GSD: npx get-shit-done-cc в корне проекта

Листайте карточки ↑ — там всё коротко, по блокам: что это, чем отличаются, в каких сценариях применять.

👀 Ссылки
github.com/obra/superpowers
github.com/gsd-build/get-shit-done

#claude #agents #vibecoding #tools
10👍3🔥1
☕️ Агентная аналитика для продактов

В понедельник, 18 мая, выступаю на конфе Podlodka Product Crew «AI-инструменты продакта».

Тема — Агентная аналитика для PM. 90 минут про то, как собрать рабочий аналитический контур с AI-агентом: какие ингриденты нужны, чтобы агентная аналитика состоялась, live-demo в IDE, пять шагов попробовать у себя на следующей неделе.

Главный тезис: разница между поверхностным и глубоким ответом агента — не в модели, а в контексте, который агент читает до того, как вы задали вопрос. Покажу это на синтетическом датасете фитнес-приложения.

Сезон идёт с 18 по 22 мая, программа сильная — практики из российских и зарубежных команд. 💰 Промокод на 500₽ для подписчиков канала: workinginit


🔗 Регистрация: https://podlodka.io/productcrew
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
8🔥4👍2👏1
☕️ Лайфхак: запускайте сессию Claude пораньше

Коллега поделился классным лайфхаком — спрашивать что-нибудь у Claude как только проснулся. Так вы привязываете окно сессии к удобному времени.

Лимиты в Claude работают по скользящему окну в 5 часов. Окно стартует с первого сообщения и сбрасывается ровно через 5 часов. Дальше — следующее.

Если первый запрос в 8:00 — ресеты в 13:00, 18:00, 23:00. Первый сброс к обеду, второй к концу дня. Никаких ресетов посреди фокус-сессии.

Если же первый запрос случайно в 10:30, потому что разгребали почту — ресеты поедут на 15:30 и 20:30. Хуже.

Особенно актуально для тех, кто живёт в Claude Code — там лимиты съедаются быстрее.

Маленькая привычка, рабочий день перестаёт зависеть от того, во сколько вы случайно дёрнули модель.

#claude #tips #vibecoding
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
13🔥3👍2
☕️ Команда, два репо (фронт и бэк), три разных агента: как не утонуть в хаосе

Пытаемся настроить совместную разработку с AI-агентами — для команды, где у каждого свой инструмент: кто на Claude Code, кто на Codex, кто на Cursor. Два репозитория, фронт и бэк. Задача — чтобы агенты хорошо навигировались по коду, писали правильно с первого раза и жгли минимум токенов.

Минимальный джентельменский

AGENTS.md как единый источник правды. Это «README для агентов», открытый стандарт, который читают Codex, Cursor, Copilot и другие. Claude Code исторически читает CLAUDE.md, но его легко подружить через одну строчку @AGENTS.md. Правило: один файл, всё остальное на него только ссылается. Никаких четырёх копий инструкций, которые неизбежно разойдутся.

— Короткий файл вместо энциклопедии. Раздутый AGENTS.md работает хуже короткого: LLM игнорирует половину, Codex вообще обрезает по лимиту. Держите до 150–200 строк. Архитектуру выносите в docs/ — агент подгрузит, когда понадобится.

— Навигируемая структура. На реальной кодовой базе агент тратит большую часть токенов не на написание кода, а на попытки его понять. Имя файла должно честно говорить, что внутри: booking.repository.ts лучше, чем utils/data.ts. Грамотный context engineering снижает расход токенов в 5–6 раз на одной и той же задаче.

— Contract-first для фронта и бэка. Договоритесь о формате данных до того, как писать код. Контракт API (файл openapi.yaml) — это список: какие запросы есть, какие поля приходят в ответ и какого они типа. Сначала команда фиксирует этот список, и только потом фронт и бэк пишут код — каждый под него. Из контракта автоматически собираются типы (фронт сразу знает структуру ответа), заглушки-моки (фронт работает, пока бэка ещё нет) и тесты, которые проверяют, что код не разошёлся с договорённостью. Бонус для агента: он не сможет обратиться к полю, которого нет в контракте, — среда подсветит ошибку сразу.

— Git worktrees для параллельных агентов. Если запустить двух агентов в одной папке с кодом, они начнут мешать друг другу: один перезаписывает файл, который правит второй, оба одновременно лезут в служебные файлы Git и спотыкаются. Хуже всего, что происходит это без явных ошибок — просто часть работы тихо теряется. Worktree — встроенная в Git штука: одной командой вы даёте каждому агенту отдельную папку и свою ветку. Агенты работают рядом, но не пересекаются, а результаты сводятся вместе уже на этапе мёржа — штатно и под контролем.

С чего начать
— завести AGENTS.md в корне каждого репо — руками, коротко
— связать CLAUDE.md и правила Cursor через симлинк или @-импорт
— вынести контракт API в отдельный репо, запретить править сгенерированный код
— для параллельной работы — worktrees, изолировать БД и порты

И принцип, который держит всё живым:
Каждая ошибка, которую агент совершил дважды, должна превратиться в строчку AGENTS.md или в проверку в CI.


Эффективная разработка с агентами — это не «умные промпты», а инфраструктура. Агентам нужна та же дисциплина, что и людям: единый источник правды, чёткие контракты, изоляция параллельной работы. Разница в том, что агенты создают хаос быстрее — и цена отсутствия процесса выше.


#agents #claude #vibecoding #tips
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥73👍2