NEW BOT Телеграм, страница

Forwarded from Dealer.AI

Создатель OpenClaw идёт дальше. AgentOps и смена парадигмы разработки.

Продолжаем тему изменения рынка разработки с МАС. В комментариях к посту мы обсуждаем смену парадигмы разработки, и вот я нашёл прекрасный пример как оно изменилось. Это другой взгляд на мой тейк в предыдущем посте.

Вышел очень интересный подкаст от создателя MoltBot про его ведение разработки с МАС.
Вещает Питер Штайнбергер – автор проекта OpenClaw.

🧠 Методология и философия разработки.

Ключ к продуктивности Питера – полное погружение в «AI-native» workflow, где ИИ-агенты (в основном он использует Cursor с Claude и Codex) – его основная команда.

· Масштаб работы: В январе он один сделал более 6600 коммитов, что сравнимо с активностью целой компании.
· Сдвиг парадигмы: Традиционные этапы вроде code review и пулл-реквестов ушли в прошлое. Вместо них – обсуждение архитектуры и «prompt-реквесты», где важнее промпт, сгенерировавший код, чем сам код.

🔟 Ключевые принципы и выводы

Из беседы можно выделить 10 главных уроков о работе с ИИ:

1. Отказ от перфекционизма. Опыт управления командой научил его принимать код, который не идеален, но работает. Это критически важно при работе с агентами.

2. Замыкание цикла разработки на агентах. Агенты должны сами проверять свою работу – компилировать, линтить, запускать тесты и валидировать вывод.

3. PULL-РЕКВЕСТЫ МЕРТВЫ. ДА ЗДРАВСТВУЮТ PROMPT-РЕКВЕСТЫ! Питера теперь интересуют в первую очередь промпты, которые привели к созданию кода, а не итоговый код.

4. Code review заменяется обсуждением архитектуры: Даже с ядром команды в Discord он обсуждает только высокоуровневый дизайн системы, а не строчки кода. Т.е. вы все ещё тимлид и архитектор и тех пис. Какие тут джуны справятся?

5. Параллельная работа в «потоке». Он запускает 5-10 агентов одновременно над разными задачами, оставаясь в состоянии потока как дирижёр. Опять же ещё и AgentOps.

6. Инвестиции в планирование. Он тратит много времени на уточнение плана работы с агентом, предпочитая для этого Codex, и только когда план готов, отпускает агента на самостоятельное выполнение. Тема с планированием перед генерацией известна как хака апающая кодген. Кстати еще добавляет принцип сначала сделай план, к нему тесты на каждый этап и после ток прогай.

7. Недостаточные промпты для открытий. Иногда он даёт агентам намеренно расплывчатые задачи, чтобы обнаружить неочевидные для себя решения. А вот тут как раз хака для борьбы с неопытностью джунов и с генерализацией агентов, тк они дают в среднем типичные решения.

8. Локальный CI лучше удалённого. Агенты запускают тесты локально, чтобы не ждать 10+ минут ответа от внешней системы CI/CD. Снова AgentOps.

9. Большинство кода – скучно. Основная масса кода в приложениях – это преобразование данных. Энергию нужно направлять на проектирование системы.

10. Фокус на результатах, а не деталях реализации. С ИИ преуспевают те инженеры, которые одержимы выходным продуктом, а не решением алгоритмических головоломок.

🏗️ Роль инженера в эпоху ИИ

Питер — пример того, что программная инженерия не умерла, а трансформировалась. Он действует как архитектор и «благожелательный диктатор» проекта:

· Держит в голове всю высокоуровневую структуру.
· Уделяет огромное внимание архитектуре, модульности и расширяемости (успех OpenClaw во многом обусловлен этим).
· Освобождён ИИ от рутины, он может полностью сосредоточиться на системном дизайне и общем направлении.

Его подход — это взгляд в будущее разработки, где ИИ-агенты становятся основной производственной силой, а ценность инженера смещается к архитектурному видению, постановке задач и стратегическому контролю качества.

Pragmaticengineer

The creator of Clawd: "I ship code I don't read"

Listen now (114 mins) | How Peter Steinberger, creator of OpenClaw (formerly: Clawd), builds and ships like a full team by centering his development workflow around AI agents.

👍1

160 views10:59