Лучшее название для вызовов нейросеток в вашем софте — смарт функции (а никакие не агенты).

Прочувствуйте этот концепт глубоко, и поймете, как строить масштабируемые и надежные умные программы.

Агент — это эмуляция разумного поведения, создаваемая ансамблем смарт-функций, действующих по установленному алгоритму.

Lovable очень клево дизайнит из коробки. Если вы любите китайские гирлянды, то вообще топ 😁 (я люблю)

Gpt-5 ленится как сучка в вопросах буквального переноса верстки с одного фронта на другой.

Вот реально, просто делает половину, а на другую забивает, хотя перенести нужно 100% стилей.

Подключил gemini 2.5 pro и дело пошло 😬

Работа за день

90% кода пишется в новом Шотгане 😎

Самое сложное — запустить нужное количество тасок в параллель, чтобы и времени не терять и мердж был простой, и самому не забыть весь контекст пока делаешь.

Заканчиваю онбординг, так что релиз скоро!

Денег бесплатно раздавать токены нет, поэтому ценовая модель будет максимально простой. Приносите свои ключи и юзаете сколько хотите.

На кодинговую сессию типа того что выше на скриншоте у меня уходит 8-10 долларов по апи. В общем, укладывется в 200 баксов в месяц, вполне нормальная альтернатива про-подпискам любых провайдеров.

Есть такая маза неприятная в AI кодинге.
Вот оно шуршит и ты думаешь.

— то ли это будет стоить 100к токенов?
— то ли миллион?
— то ли оно нахер выжрет вообще все что может и не сделает никогда, а тебе пора бы перезапустить задачу как-бы в предупреждение этому факту?

В натуре казино.

Наверное поэтому и затягивает 😁

Прошка перевалила за лям токенов.

Посмотрел — первый коммит сделал 30 июля. Получается примерно 1500 строк в день включая выходные…

Извините, ржу 😁

Очень прикольно, что в процессе кодинга с ИИ, учишься еще и ты сам. Причем навыки приходят те, о которых раньше даже никто и не думал.

— Сетки дают оператору прокачку интуиции того, что есть сложно, а что просто. Более сложные задачи сразу пускаешь по более навороченным циклам, жестче декомпозируешь и т.д. И это не зависит от строчек кода, ну или слабо зависит. Сначала этой интуиции нет, потом постепенно появляется.
— Перестаешь мыслить отдельными функциями/фичами, начинаешь мыслить системами в целом и токенами. У меня при анализе сейчас первый вопрос — какой объем занимает контекст по задаче. Аналогично и про кодовую базу. Появляется ощущение большой/маленькой кодовой базы именно относительно ее объема в токенах, а не строках кода или файлах. Или "биллинг делать 2 дня/минимум 100к токенов" — нарабатывается подобная интуиция.
— Начинаешь оперировать не словами, а единицами контекста, где каждая единица может быть — десятки тысяч токенов. Например список релевантных файлов, архитектура, или дифф файла. Накидываешь такие промпты из шаблонов и обогащаешь их нужной информацией буквально за минуту.

Короче говоря, мозги совершенно точно искривляются иначе, чем при обычном написании кода.

Продолжаю вести наблюдения 🙂

Хочешь сделать подарок женщине — дай ей безлимитную кредитку

Хочешь сделать подарок разработчику — дай ему безлимитный ключ для ллм 😁

Код, написанный человеком vs код, написанный ллм 😅

Используем скан репозитория в json чтобы объяснить пользу от скана репозитория в json 😁

Попробовал CodexCLI + модель OpenAI Codex (господи, да, больше кодексов, есть ведь еще и веб-версия)

Очень сильная штука, смогла с одного промпта перенести мне верстку из реакта в vue со всеми css. Курсор + GPT-5 с этой задачей провалился феерически, а тут сработало.

Кормил ее как и всегда, подробной архитектурой сделанной в шотгане — в этом плане любые инструменты без индекса недееспособны по сравнению с тем, где индекс есть, и могут работать только на имеющейся подробной спеке.

https://ai-code-condenser.lovable.app/

Говно? Огонь?

Критикуем дизайн внутрянки

Кто будет душнить типа "а скажи сценарии" — сразу скажу, у нас тут вайб а не духота, проходите мимо 😁

PS Это чисто набросок без серьезной проработки. Представьте что у вас тут сотни задач которые кодит агент. Вот было бы это удобно, а если нет — то чем.

Lovable конечно дичайше хорош. Я его не юзал раньше, думал фигня, т.к. пробовал v0, bolt — и это была фигня.

А lovable прямо мощно качает. Могу рекомендовать проектировать фронт именно там. Потом выгружаете через гит к себе в проект и уже издеваетесь по-полной.

Pixel-perfect там не достичь, но у меня процесс "Из головы — без фигмы". Для него прям подходит.

PS В каментах спрашивают а можно ли там бэк. Можно простенький, для домашней странички пойдет. Но сложное не рекомендую. Вообще, инструменты на рынке четко делятся на то, в чем можно прототипировать и то, в чем эти прототипы потом дорабатывать. Тут четко первое.

Понедельничное напоминание, что агентам важна не только длина контекста, но и сложность задачи/требуемое внимание для его решения.

Если вы просите выполнить задачу, ставя слишком много условий, то это проявляется в "лени" — агент выполнит вашу задачу частично.

Сети просто не хватает вычислительной мощности учесть все ваши хотелки, что проявляется в вроде бы правильных, но откровенно неполных ответах.

Скинули в каментах какую-то очередную репу с MCP сервером для RAG поиска.

https://github.com/er77/code-graph-rag-mcp

Из описания я ничего особо не понял, поэтому быстренько натравил на нее шотган и получил выжимку, о которой уже можно початиться с агентом

https://chatgpt.com/share/68d12995-212c-8004-b9c5-d1a8b1b1aba9

Уже не первый раз так анализирую чужие репы — удобно. А если лицензия позволяет, то можно быстро вытаскивать полезные штуки и применять себе 😎

Жиза, поцаны!

Часть моей команды сейчас вкапывается в рекламные ai gen видео.

Например, очень занимательная проблема — плавные переходы кадров в сочетании с липсинком и сгенерированными персонажами.

Т.е. нужно по ключевым кадрам сделать динамику, добавить липсинк, а затем сделать незаметный переход к продолжению сцены.

Можно было бы просто брать ключевым кадром следующего кусочка, конечный кадр первого, но персонаж быстро деградирует. А полная регенерация влечет разрывы по стыкам.

Сейчас решаем разными углами камеры — тогда стык смотрится более естественно.

Если знаете как это решить еще лучше — пишите в комментариях.

Что занимает больше места, json или xml?

Поставлю точку в этом вопросе.
Компактизированный json 😎

691 vs 1145 токенов

https://gist.github.com/glebkudr/b82e9b5f66990401689d87d61f138b11

XML без переноса строк — 901 токен