This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
❤9
Про какие инструменты хотите послушать?
Anonymous Poll
66%
Claude Code/Codex - тонкости работы
21%
ChatGPT Atlas
16%
Limitles, Granola — созвоны
23%
Warp — умный терминал
18%
SuperWishper и WhisperFlow - в том числе кодинг голосом)
37%
ChatGPT + Research и Thinking режим
32%
Perplexity
4%
Свой (в комментариях)
❤2
Зарабатывать будет хороший инженер, который еще вдобавок умеет использовать ИИ
Об этом сказал Андрей, один из участников прошлого буткемпа, уже ПОСЛЕ прохождения, потому что до этого думал обратное:
Но почему у него изменилась позиция? В этом сейчас шаг за шагом разберемся 🙌
Что было ДО буткемпа?
Около 8 месяцев использовал платный ChatGPT для работы. Использовал примерно «как чувствовал», без каких то паттернов продуманных, без особого промптинга, но и не совсем на отвали.
📍 В общем немного заморачивался над промптами техническим языком, но не более. Использовал для генерации кода.
Также была тревога
Его посещала мысль, что есть вероятность, что нейронки его реально могут заменить
Однако после теоретической части курса про то как работают LLM - такие мысли полностью исчезли, лекция помогла понять, что это не какая-то «магия» и нейронка не генерит из воздуха из ничего текст.
📍 Да, неожиданно курс улучшил ментальное состояние, так как ушла тревожность по этому поводу.
А что касается практики в работе?
В 95% случаев больше не надо читать код, нужно просто спросить у Курсора, что делает данный код и потом сразу становится понятен следующий шаг.
Он часто слышал и много говорил сам фразу:
Но теперь эти времена ушли - теперь читать код нужно редко. Это кучу времени экономит.
И вот конкретные примеры, КАК и ГДЕ используются нейронки:
– Гугл полностью заменил на perplexity, теперь любой вопрос только там
– ChatGPT заменяет тренера, диетолога, помогает вести сессии с психологом
– Cursor теперь главная IDE - 90% времени его использую
– Ведет devlog работы в notepads, чтобы понимать, где остановился, откатываться в рассуждениях, проверять подходы
– Использует cursor rules, чтобы не дублировать в каждом промпте типичные ошибки llm, вроде отхождения от стайлгайдов или добавления лишних комментариев, попыток самостоятельно писать моки, а не генерировать их
💁♂️ На последок хочется добавить, что Андрей начал СИЛЬНО больше ресерчить задачу и что надо сделать.
Причем стал ресерчить и планировать задачу даже больше и лучше, чем до использования Курсора. Следовательно аналитические скиллы прокачались.
👉 Поэтому, как я и говорил в прошлый раз, ИИ — палочка-выручалочка для разработчика, который хочет успевать все делать эффективнее в 2-3 раза
И если вы тоже хотите научиться этому, то ставьте — 🦄
Об этом сказал Андрей, один из участников прошлого буткемпа, уже ПОСЛЕ прохождения, потому что до этого думал обратное:
В будущем ИИ-разрабы будут дешевыми разрабами, которые делают быстро, дешево и некачественно. А хорошие зарплаты будут у тех кто умеет и без ИИ что то делать.
Но почему у него изменилась позиция? В этом сейчас шаг за шагом разберемся 🙌
Что было ДО буткемпа?
Около 8 месяцев использовал платный ChatGPT для работы. Использовал примерно «как чувствовал», без каких то паттернов продуманных, без особого промптинга, но и не совсем на отвали.
📍 В общем немного заморачивался над промптами техническим языком, но не более. Использовал для генерации кода.
Также была тревога
Его посещала мысль, что есть вероятность, что нейронки его реально могут заменить
Однако после теоретической части курса про то как работают LLM - такие мысли полностью исчезли, лекция помогла понять, что это не какая-то «магия» и нейронка не генерит из воздуха из ничего текст.
📍 Да, неожиданно курс улучшил ментальное состояние, так как ушла тревожность по этому поводу.
А что касается практики в работе?
В 95% случаев больше не надо читать код, нужно просто спросить у Курсора, что делает данный код и потом сразу становится понятен следующий шаг.
Он часто слышал и много говорил сам фразу:
«Программист большинство времени читает код, а не пишет».
Но теперь эти времена ушли - теперь читать код нужно редко. Это кучу времени экономит.
И вот конкретные примеры, КАК и ГДЕ используются нейронки:
– Гугл полностью заменил на perplexity, теперь любой вопрос только там
– ChatGPT заменяет тренера, диетолога, помогает вести сессии с психологом
– Cursor теперь главная IDE - 90% времени его использую
– Ведет devlog работы в notepads, чтобы понимать, где остановился, откатываться в рассуждениях, проверять подходы
– Использует cursor rules, чтобы не дублировать в каждом промпте типичные ошибки llm, вроде отхождения от стайлгайдов или добавления лишних комментариев, попыток самостоятельно писать моки, а не генерировать их
💁♂️ На последок хочется добавить, что Андрей начал СИЛЬНО больше ресерчить задачу и что надо сделать.
Причем стал ресерчить и планировать задачу даже больше и лучше, чем до использования Курсора. Следовательно аналитические скиллы прокачались.
А это уже заметил тимлид и давал позитивный фидбек по этому поводу, что он вырос в плане проработки задач и заметно, что стал активней проработывать задачи.
👉 Поэтому, как я и говорил в прошлый раз, ИИ — палочка-выручалочка для разработчика, который хочет успевать все делать эффективнее в 2-3 раза
И если вы тоже хотите научиться этому, то ставьте — 🦄
🦄49🔥7❤6
На рынке IT паника и кризис? А причем тут еще AI?
Эх. Далекий 2015 год.
Рынок IT — пустое поле, куда мог зайти любой новичок без огромного бэкграунда. Да, нужно было что-то понимать, но такой мясорубки не было.
И текущий 2025 уже окрестили кризисом, который аукнется по всем.
Ну, а я так не считаю.
Вспомните 2020 год.
Уже начиная с ковида был какой-то дикий бум на удаленщиков и спрос на разработчиков начал расти. Их было маловато на рынке, так что брали чуть ли не с улицы.
Потом настал 2022 год. И когда часть разработчиков из РФ стало уезжать, то отечетсвенные компании взвентили зарплаты, чтобы хоть как-то удержать.
Так что даже джунам стали платить х2-3 от средней оплаты.
А сейчас...
Происходит коррекция рынка. У компаний и так проблем хватает с учетом всего, что происходит вокруг, например ключевая ставка и повышение НДС.
Вот и расходы начинают контролировать лучше. И в штат набирают только тех, кто реально необходим. Отсюда много новостей о сокращениях текущих и будущих + снижение оплаты труда.
Так снова начинают действовать старые правила: низкая квалификация, массовые курсы и менторы-однодневки уйдут.
Порог входа увеличен, рынку нужны специалисты с сильными навыками и опытом.
👉 И еще масло в огонь подливает AI, которым компании постепенно учатся пользоваться, чтобы сокращать расходы и увеличивать эффективность.
Поэтому к разработчику будет еще больше требований в виде понимания архитектуры, алгоритмов, паттернов и системных знаний в нише.
Но я тут не собираюсь вас пугать. Наоборот.
Предлагаю критически взглянуть на ситуацию.
💁♂️ Не слушайте огромный вой на просторах Интернета — там будут жаловаться только те, кто хотел в моменте заработать побольше денег.
А для тех, кто развивается, вкладывается в себя и свою работу, рынок только станет чище и спрос на вас увеличится.
Собственно, этим мы тут и занимаемся, когда:
— Выпускаем разную аналитику статистики рынка;
— Выдаем разные лайфхаки для разработки с AI;
— Разбираем атуальные вопросы на собесах;
— Выпускаем разные полезные мини-продукты для работы в IT и т.д.
Например, вы смотрели наш мок собес по систем дизайну?
И такого будет только больше!
➡️ Поэтому не ведитесь на панику, а спокойно работайте и развивайтесь. Я и моя команда с этим вам поможет 🫡
А что вы думаете по поводу ситуации на рынке IT? Тоже словили себя на панике или во все это не верите? Делитесь мнением 👇
Эх. Далекий 2015 год.
Рынок IT — пустое поле, куда мог зайти любой новичок без огромного бэкграунда. Да, нужно было что-то понимать, но такой мясорубки не было.
И текущий 2025 уже окрестили кризисом, который аукнется по всем.
Ну, а я так не считаю.
Скажу больше: то, что происходит сейчас — нормальная реакция.
Вспомните 2020 год.
Уже начиная с ковида был какой-то дикий бум на удаленщиков и спрос на разработчиков начал расти. Их было маловато на рынке, так что брали чуть ли не с улицы.
Потом настал 2022 год. И когда часть разработчиков из РФ стало уезжать, то отечетсвенные компании взвентили зарплаты, чтобы хоть как-то удержать.
Так что даже джунам стали платить х2-3 от средней оплаты.
А сейчас...
Происходит коррекция рынка. У компаний и так проблем хватает с учетом всего, что происходит вокруг, например ключевая ставка и повышение НДС.
Вот и расходы начинают контролировать лучше. И в штат набирают только тех, кто реально необходим. Отсюда много новостей о сокращениях текущих и будущих + снижение оплаты труда.
Так снова начинают действовать старые правила: низкая квалификация, массовые курсы и менторы-однодневки уйдут.
Порог входа увеличен, рынку нужны специалисты с сильными навыками и опытом.
👉 И еще масло в огонь подливает AI, которым компании постепенно учатся пользоваться, чтобы сокращать расходы и увеличивать эффективность.
Поэтому к разработчику будет еще больше требований в виде понимания архитектуры, алгоритмов, паттернов и системных знаний в нише.
Но я тут не собираюсь вас пугать. Наоборот.
Предлагаю критически взглянуть на ситуацию.
💁♂️ Не слушайте огромный вой на просторах Интернета — там будут жаловаться только те, кто хотел в моменте заработать побольше денег.
А для тех, кто развивается, вкладывается в себя и свою работу, рынок только станет чище и спрос на вас увеличится.
Собственно, этим мы тут и занимаемся, когда:
— Выпускаем разную аналитику статистики рынка;
— Выдаем разные лайфхаки для разработки с AI;
— Разбираем атуальные вопросы на собесах;
— Выпускаем разные полезные мини-продукты для работы в IT и т.д.
Например, вы смотрели наш мок собес по систем дизайну?
И такого будет только больше!
А что вы думаете по поводу ситуации на рынке IT? Тоже словили себя на панике или во все это не верите? Делитесь мнением 👇
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍16❤10🔥3
Ускорям изучение и работу с новыми технологиями/библиотеками с помощью ИИ
[ Часть 1. База. Инструменты. Чек-листы ]
Итак. Мы тут уже пару недель говорим о том, как ИИ помогает разработчику в работе. Но каких-то лайфхаков пока не давали.
И я считаю, что надо исправляться. Согласны?
Поэтому сегодня обсудим, как с помощью ИИ вкатиться в работу с новыми технологиями или библиотеками. В общем, поехали 👌
Представьте! Вы пришли на новый проект.
💁♂️ Один из микросервисов — на Flask (blueprints + app factory). Ваш недавний опыт — FastAPI. Нужно быстро разобраться в архитектуре сервиса, закрыть баги/добавить фичи и не «утонуть» в документации.
Ключевые различия для онбординга:
📌 FastAPI — ASGI‑фреймворк с вшитой валидацией/доками, Flask — WSGI и даёт больше свободы, но меньше «из коробки»;
📌 Придётся вручную решить архитектуру (app factory) и структуру (blueprints). Это влияет на DI, обработку запросов и тестирование.
Что будем использовать из инструментов?
Claude Code (CLI/VS Code).
Planning mode (VS Code).
MCP‑коннекторы.
Web search / Web fetch
Output styles /
Explore‑Plan‑Code (рабочий паттерн).
Чек‑лист: «быстрое погружение во Flask, если ты из FastAPI»
1️⃣ Запуск Claude Code в сервисе
В CLAUDE.md добавьте: как гонять тесты, как запускать dev‑сервер, линтеры, policy для правок/команд.
2️⃣ Подключаем стили обучения
Для онбординга:
(Claude будет просить вас делать часть шагов самими).
Для архитектурных разборов:
3️⃣ Explore (исследование кода и концептов)
Сообщение Claude:
«Прочитай @app/* и @tests/*. Пока не правь код. Составь карту архитектуры (app factory, blueprints, расширения), критические зависимости и точки интеграций».
Параллельно включите web search и MCP:
Попросите:
«Сопоставь концепты FastAPI ↔ Flask (router→blueprint, dependency injection→функции/контекст, middleware, валидация), приложи ссылки из context7 и веб‑поиска.»
4️⃣ Plan (план изменений под Flask‑архитектуру)
В Planning mode попросите Claude составить план из задач:
– выделение/настройка application factory;
– организация blueprints;
– стратегия валидации входных данных (например, Pydantic/маршмаллоу вручную в endpoints);
– тесты (pytest) и smoke‑прогоны;
– список рисков и rollback‑шагов.
Убедитесь, что в плане есть ссылки на оф. доку Flask Blueprints и Application Factory и список edge‑cases.
5️⃣ Code (выполнение по шагам, попеременно с человеком)
В стиле Learning пусть Claude вставляет
Вы делаете эти TODO, Claude — рутину (заготовки, wire‑up, тесты).
6️⃣ Commit (завершение)
Запросите у Claude прогон тестов, обновление README и подготовку PR‑описания с «рисками/проверками». (В VS Code — принять финальные диффы из Plan mode).
Ну, с этим разобрались, думаю 🫡
И чтобы мы в следующем разобрали возможности Claude на практике с кейсом, у меня 2 условия:
— Сохраняйте этот пост к себе в избранное;
— Ставьте —🔥 под этим постом + отвечайте в опросе ниже 👇
[ Часть 1. База. Инструменты. Чек-листы ]
Итак. Мы тут уже пару недель говорим о том, как ИИ помогает разработчику в работе. Но каких-то лайфхаков пока не давали.
И я считаю, что надо исправляться. Согласны?
Поэтому сегодня обсудим, как с помощью ИИ вкатиться в работу с новыми технологиями или библиотеками. В общем, поехали 👌
Представьте! Вы пришли на новый проект.
💁♂️ Один из микросервисов — на Flask (blueprints + app factory). Ваш недавний опыт — FastAPI. Нужно быстро разобраться в архитектуре сервиса, закрыть баги/добавить фичи и не «утонуть» в документации.
Ключевые различия для онбординга:
📌 FastAPI — ASGI‑фреймворк с вшитой валидацией/доками, Flask — WSGI и даёт больше свободы, но меньше «из коробки»;
📌 Придётся вручную решить архитектуру (app factory) и структуру (blueprints). Это влияет на DI, обработку запросов и тестирование.
Что будем использовать из инструментов?
Claude Code (CLI/VS Code).
Planning mode (VS Code).
MCP‑коннекторы.
Web search / Web fetch
Output styles /
/output-style.Explore‑Plan‑Code (рабочий паттерн).
Чек‑лист: «быстрое погружение во Flask, если ты из FastAPI»
1️⃣ Запуск Claude Code в сервисе
npm i -g @anthropic-ai/claude-code
cd services/flask_app && claude
/initВ CLAUDE.md добавьте: как гонять тесты, как запускать dev‑сервер, линтеры, policy для правок/команд.
2️⃣ Подключаем стили обучения
Для онбординга:
/output-style learning (Claude будет просить вас делать часть шагов самими).
Для архитектурных разборов:
/output-style explanatory. 3️⃣ Explore (исследование кода и концептов)
Сообщение Claude:
«Прочитай @app/* и @tests/*. Пока не правь код. Составь карту архитектуры (app factory, blueprints, расширения), критические зависимости и точки интеграций».
Параллельно включите web search и MCP:
claude mcp add --transport http context7 https://mcp.context7.com/mcp
# deepwiki: подключите свой URL MCP‑сервера
/mcp # посмотреть список и состояниеПопросите:
«Сопоставь концепты FastAPI ↔ Flask (router→blueprint, dependency injection→функции/контекст, middleware, валидация), приложи ссылки из context7 и веб‑поиска.»
4️⃣ Plan (план изменений под Flask‑архитектуру)
В Planning mode попросите Claude составить план из задач:
– выделение/настройка application factory;
– организация blueprints;
– стратегия валидации входных данных (например, Pydantic/маршмаллоу вручную в endpoints);
– тесты (pytest) и smoke‑прогоны;
– список рисков и rollback‑шагов.
Убедитесь, что в плане есть ссылки на оф. доку Flask Blueprints и Application Factory и список edge‑cases.
5️⃣ Code (выполнение по шагам, попеременно с человеком)
В стиле Learning пусть Claude вставляет
TODO(human) в места, где важно самому прочувствовать фреймворк (например, регистрирование blueprint, обработка ошибок, конфиг логирования). Вы делаете эти TODO, Claude — рутину (заготовки, wire‑up, тесты).
6️⃣ Commit (завершение)
Запросите у Claude прогон тестов, обновление README и подготовку PR‑описания с «рисками/проверками». (В VS Code — принять финальные диффы из Plan mode).
Ну, с этим разобрались, думаю 🫡
И чтобы мы в следующем разобрали возможности Claude на практике с кейсом, у меня 2 условия:
— Сохраняйте этот пост к себе в избранное;
— Ставьте —
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥47❤6
Это уже похоже на какую-то истерию
Вот, смотрите 😅
Именно такую новость видел вчера на одном из каналов в Телеграм, поэтому решил ее с вами обсудить 🫡
Но давайте сначала посмотрим на статистику сокращений:
Здесь важно уточнить, что это сокращения не разработчиков, а вообще множества сотрудников. То есть это могут быть какие-нибудь менеджеры, секретари и т.д.
И здесь вывод такой: рутинную работу будут делегировать AI.
Потому что бизнес всегда будет стараться снизить затраты и увеличить прибыль.
Интересно, конечно. И, видимо, все это каснется еще и России:
Не думаю, что получится убрать большое количество разработчиков, заменив их на ИИ.
Да, возможно где-то это каснется джунов, но масштаб явно преувеличен 🙌
А вот этот тезис мне вполне понятен, потому что люди боятся, что их уволят и заменят на ИИ. Здесь можно сделать лишь одно — развиваться и учиться работать с AI, чтобы не потерять работу.
💁♂️ Поэтому, как я уже говорил, не ведитесь на хайп и раздувание вокруг ИИ, а еще учитесь с ними работать, чтобы в будущем стать на 2 головы выше тех, кто этого так и не освоил.
Если тоже так считаете, то ставьте —🔥
Вот, смотрите 😅
В мире началась эпидемия увольнений работяг: сотрудников корпораций выкидывают на улицу, чтобы заменить их ИИ
Именно такую новость видел вчера на одном из каналов в Телеграм, поэтому решил ее с вами обсудить 🫡
Но давайте сначала посмотрим на статистику сокращений:
➖ UPS: 48 000 человек;➖ Nestle: 16 000 человек;➖ Amazon: 14 000 человек;➖ Accenture: 11 000 человек;➖ PwC: 5600 человек;➖ Salesforce: 4000 человек;➖ Target: 1800 человек;➖ Applied Materials: 1400 человек;➖ Paramount: 1000 человек;➖ Ford: 1000 человек.
Здесь важно уточнить, что это сокращения не разработчиков, а вообще множества сотрудников. То есть это могут быть какие-нибудь менеджеры, секретари и т.д.
И здесь вывод такой: рутинную работу будут делегировать AI.
Потому что бизнес всегда будет стараться снизить затраты и увеличить прибыль.
Интересно, конечно. И, видимо, все это каснется еще и России:
В начале октября один из топ-менеджеров российского банка сообщил о планах уволить огромное количество айтишников, заменив их ИИ.
Не думаю, что получится убрать большое количество разработчиков, заменив их на ИИ.
Да, возможно где-то это каснется джунов, но масштаб явно преувеличен 🙌
Официально везде заявляют о «реструктуризации бизнеса», но уволенные сотрудники уверены, что их заменяют ИИ ради экономии.
А вот этот тезис мне вполне понятен, потому что люди боятся, что их уволят и заменят на ИИ. Здесь можно сделать лишь одно — развиваться и учиться работать с AI, чтобы не потерять работу.
💁♂️ Поэтому, как я уже говорил, не ведитесь на хайп и раздувание вокруг ИИ, а еще учитесь с ними работать, чтобы в будущем стать на 2 головы выше тех, кто этого так и не освоил.
Если тоже так считаете, то ставьте —
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥34❤3
Cursor 2.0 vs Claude Code / Codex — кого выберут разработчики?
[ Реальная обратная связь по обновлениям ]
Снова?
Вы видели уже обновления от Cursor 2.0? Лично один из наших разработчиков сразу пошел тестировать своими руками.
И, конечно, я не мог не поделиться небольшими промежуточными итогами 🫡
Вы же помните, что ДО этого мы все переходили с Cursor на на Claud Code/Codex? И на это было 2 основные причины:
1️⃣ Качество планирования и “thinking”-модели.
Claude Code реально умел строить длинные цепочки рассуждений, и это впечатляло.
2️⃣ Надёжность и стабильность.
Cursor часто “плавал” между моделями, Auto-режим жил своей жизнью, а лимиты не были прозрачны.
Теперь ситуация изменилась: у Cursor появился понятный модельный стек, Auto стал стабильнее, а Composer работает предсказуемо.
Прежние “killer-features” Claude Code больше не эксклюзивны.
И теперь, мне кажется, что часть из разработчиков вернутся обратно.
Ведь Cursor 2.0 вернул то, за что его любили в 2024 году:
– высокую скорость итераций,
– предсказуемое поведение,
– баланс цены/качества.
И хотя Claude Code всё ещё силён в длинных и автономных задачах. Но для большинства разработчиков, которые работают итеративно и руками управляют процессом, Cursor снова стал логичным центром рабочего цикла.
А если подробнее, то все дело в рынке 👌
Да, потому что он перешел от «интеллектуальных» моделей к «быстрым и встроенным» инструментам.
Так Cursor выпустил собственную модель Composer 1, которая наконец закрыла старую боль — медленные ответы и ограниченные лимиты.
Блин, она в 3–4 раза быстрее. При этом выдаёт стабильный, чистый код. Цена осталась «вменяемой»: тариф за $20 покрывает нормальную ежедневную работу.
Это возвращает старую философию Cursor — скорость итераций важнее всего.
Ну, а Claude Code и Codex, наоборот, стали слишком «тяжёлыми»: отличные для архитектурных решений, но избыточные для быстрой повседневной разработки.
Если подробнее, то вот, что добавили нового в Cursor 2.0 и почему это важно:
📍 Composer 1 — своя модель, адаптированная под кодинг, без “thinking-переизбытка”. Она не философствует, а просто делает.
📍 Скорость — решающий фактор. При тестах она в 3 раза быстрее Claude Code и на порядок быстрее Codex.
📍 Новые агенты и браузер — теперь можно работать не только с кодом, но и с интерфейсом, DOM-элементами, фронтенд-логикой.
📍 Параллельные агенты — до 8 штук одновременно, изолируются через git worktree. Это мощная штука для сравнения реализаций.
👉 Однако есть и минусы
Auto-режим всё ещё может быть непредсказуемым. Composer 1 пока уступает по глубине размышлений Claude Sonnet 4.5, особенно на
архитектурных задачах.
Есть риск, что с ростом популярности они снова усложнят тарифы или урежут лимиты.
Но если курсор не начнёт «ломать» модель ради маркетинга — сейчас он в лучшем состоянии за последние два года.
Короче говоря, чтобы проще было понимать, проведу аналогию 🙌
📍 Claude Code — это твой джун, которому ты ставишь задачу и отпускаешь. Он думает, ресерчит, пишет код и через полчаса приносит результат.
📍 Cursor — это твой напарник, с которым ты сидишь рядом. Он мгновенно отвечает, меняет, подсказывает, делает короткие итерации.
Оба подхода рабочие, но для ежедневной разработки и тестов гипотез Cursor выигрывает. Ты не хочешь ждать 10–30 минут, пока агент додумает, если тебе нужно просто добавить фичу или проверить гипотезу.
Так что в итоге?
Для большинства практикующих разработчиков это идеальный баланс: высокая скорость, чистый код, интерактивная IDE и разумная цена.
Что еще хочется сказать? 🙌
Claude Code и Codex остаются сильными в автономных, длинных сценариях, но для повседневного кодинга, фичей, UI-работы, быстрой проверки гипотез Cursor снова лидер.
А вы уже попробовали Cursor 2.0? Если да, то ставьте — 🦄
[ Реальная обратная связь по обновлениям ]
Снова?
Вы видели уже обновления от Cursor 2.0? Лично один из наших разработчиков сразу пошел тестировать своими руками.
И, конечно, я не мог не поделиться небольшими промежуточными итогами 🫡
Вы же помните, что ДО этого мы все переходили с Cursor на на Claud Code/Codex? И на это было 2 основные причины:
1️⃣ Качество планирования и “thinking”-модели.
Claude Code реально умел строить длинные цепочки рассуждений, и это впечатляло.
2️⃣ Надёжность и стабильность.
Cursor часто “плавал” между моделями, Auto-режим жил своей жизнью, а лимиты не были прозрачны.
Теперь ситуация изменилась: у Cursor появился понятный модельный стек, Auto стал стабильнее, а Composer работает предсказуемо.
Прежние “killer-features” Claude Code больше не эксклюзивны.
И теперь, мне кажется, что часть из разработчиков вернутся обратно.
Ведь Cursor 2.0 вернул то, за что его любили в 2024 году:
– высокую скорость итераций,
– предсказуемое поведение,
– баланс цены/качества.
И хотя Claude Code всё ещё силён в длинных и автономных задачах. Но для большинства разработчиков, которые работают итеративно и руками управляют процессом, Cursor снова стал логичным центром рабочего цикла.
А если подробнее, то все дело в рынке 👌
Да, потому что он перешел от «интеллектуальных» моделей к «быстрым и встроенным» инструментам.
Так Cursor выпустил собственную модель Composer 1, которая наконец закрыла старую боль — медленные ответы и ограниченные лимиты.
Блин, она в 3–4 раза быстрее. При этом выдаёт стабильный, чистый код. Цена осталась «вменяемой»: тариф за $20 покрывает нормальную ежедневную работу.
Это возвращает старую философию Cursor — скорость итераций важнее всего.
Ну, а Claude Code и Codex, наоборот, стали слишком «тяжёлыми»: отличные для архитектурных решений, но избыточные для быстрой повседневной разработки.
Если подробнее, то вот, что добавили нового в Cursor 2.0 и почему это важно:
📍 Composer 1 — своя модель, адаптированная под кодинг, без “thinking-переизбытка”. Она не философствует, а просто делает.
📍 Скорость — решающий фактор. При тестах она в 3 раза быстрее Claude Code и на порядок быстрее Codex.
📍 Новые агенты и браузер — теперь можно работать не только с кодом, но и с интерфейсом, DOM-элементами, фронтенд-логикой.
📍 Параллельные агенты — до 8 штук одновременно, изолируются через git worktree. Это мощная штука для сравнения реализаций.
Теперь Cursor — не просто IDE с автокомплитом, а полноценная среда для AI-проектирования.
👉 Однако есть и минусы
Auto-режим всё ещё может быть непредсказуемым. Composer 1 пока уступает по глубине размышлений Claude Sonnet 4.5, особенно на
архитектурных задачах.
Есть риск, что с ростом популярности они снова усложнят тарифы или урежут лимиты.
Но если курсор не начнёт «ломать» модель ради маркетинга — сейчас он в лучшем состоянии за последние два года.
Короче говоря, чтобы проще было понимать, проведу аналогию 🙌
📍 Claude Code — это твой джун, которому ты ставишь задачу и отпускаешь. Он думает, ресерчит, пишет код и через полчаса приносит результат.
📍 Cursor — это твой напарник, с которым ты сидишь рядом. Он мгновенно отвечает, меняет, подсказывает, делает короткие итерации.
Оба подхода рабочие, но для ежедневной разработки и тестов гипотез Cursor выигрывает. Ты не хочешь ждать 10–30 минут, пока агент додумает, если тебе нужно просто добавить фичу или проверить гипотезу.
Так что в итоге?
Cursor 2.0 — это возвращение к идее, что «быстрая итерация побеждает долгие размышления».
Для большинства практикующих разработчиков это идеальный баланс: высокая скорость, чистый код, интерактивная IDE и разумная цена.
Что еще хочется сказать? 🙌
Claude Code и Codex остаются сильными в автономных, длинных сценариях, но для повседневного кодинга, фичей, UI-работы, быстрой проверки гипотез Cursor снова лидер.
А вы уже попробовали Cursor 2.0? Если да, то ставьте — 🦄
❤16🦄14👍5🔥3
Ускорям изучение и работу с новыми технологиями/библиотеками с помощью ИИ. Часть 2
[ Разбор на примере реального кейса ]
Итак, под прошлым постом собрали большое количество реакций и сохранений. А это означает одно — сегодня будем разбирать на примере реальной задачи.
Если пропустили, то Часть 1 — прямо тут.
Так вот. Условно у нас стоит задача:
Что будем делать?
1️⃣ Сопоставляем концепты FastAPI → Flask
Попросите Claude (с web search + context7):
«Составь таблицу соответствий: APIRouter (FastAPI) ↔ Blueprint (Flask); DI‑зависимости ↔ функции/контекст приложения; ASGI middleware ↔ WSGI/Flask middleware; встроенная валидация ↔ ручная/библиотеки. Добавь ссылки и предупреждения, где поведение отличается из‑за ASGI/WSGI».
2️⃣ Добавляем app factory (если её нет)
Попросите:
«Создай план refactor → create_app(config) + регистрация расширений и blueprints; не меняй бизнес‑логику». Claude подготовит патч и шаги миграции. Под рукой — оф. примеры Application Factory.
3️⃣ Разносим роуты по blueprints
Просьба к Claude:
«Выдели из app.py эндпоинты /auth/* и /items/* в auth_bp и items_bp, зарегистрируй с префиксами; добавь smoke‑тесты».
Опираться на оф. доку Blueprints.
📍Мини‑пример конверсии обработчика
До (FastAPI):
После (Flask blueprint):
Релевантные паттерны — Blueprints и Application Factory.
4️⃣ Валидация и схемы
Просьба к Claude (Explanatory):
«Предложи 2–3 варианта валидации входных данных во Flask (в т. ч. c Pydantic/маршмаллоу), плюсы/минусы и где писать проверку — до/после контроллера».
(Здесь уместно web search + context7 для актуальных рекомендаций библиотек.)
5️⃣ Тесты и документация
В плане попросите:
«Сгенерируй pytest‑тесты для ключевых ручек и README с командами flask run, pytest -q и шагами локального запуска».
Примите диффы в Plan mode.
Как-то так 🙌
Что даёт такой стек?
🟢 Скорость онбординга
/init создаёт «память проекта» и снимает часть рутинных вопросов. Plan mode защищает от «чёрных ящиков» — вы правите план до изменений.
🟢 Актуальность знаний
web search + context7/deepwiki подтягивают свежие примеры и версии API, экономя время на ручном гуглинге.
🟢 Формат обучения «на бою»
Learning даёт парное программирование: часть делает агент, часть — вы (через TODO(human)), при этом Explanatory объясняет сделанные решения.
В конце, попрошу снова сделать 2 вещи:
— Сохранить себе в «Избранное» этот пост
— Поставить —🔥 , если вам зашло и хотите больше подобного контента
Для меня это важно, чтобы понять — нужно ли дальше таким делиться или слишком душно 😅
[ Разбор на примере реального кейса ]
Итак, под прошлым постом собрали большое количество реакций и сохранений. А это означает одно — сегодня будем разбирать на примере реальной задачи.
Если пропустили, то Часть 1 — прямо тут.
Так вот. Условно у нас стоит задача:
Привести сервис к «канонической» структуре Flask (app factory + blueprints), чтобы проще вносить изменения.
Что будем делать?
1️⃣ Сопоставляем концепты FastAPI → Flask
Попросите Claude (с web search + context7):
«Составь таблицу соответствий: APIRouter (FastAPI) ↔ Blueprint (Flask); DI‑зависимости ↔ функции/контекст приложения; ASGI middleware ↔ WSGI/Flask middleware; встроенная валидация ↔ ручная/библиотеки. Добавь ссылки и предупреждения, где поведение отличается из‑за ASGI/WSGI».
2️⃣ Добавляем app factory (если её нет)
Попросите:
«Создай план refactor → create_app(config) + регистрация расширений и blueprints; не меняй бизнес‑логику». Claude подготовит патч и шаги миграции. Под рукой — оф. примеры Application Factory.
3️⃣ Разносим роуты по blueprints
Просьба к Claude:
«Выдели из app.py эндпоинты /auth/* и /items/* в auth_bp и items_bp, зарегистрируй с префиксами; добавь smoke‑тесты».
Опираться на оф. доку Blueprints.
📍Мини‑пример конверсии обработчика
До (FastAPI):
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/health")
def health():
return {"ok": True}После (Flask blueprint):
# app/factory.py
from flask import Flask
from .health import health_bp
def create_app(config=None):
app = Flask(__name__)
if config:
app.config.from_object(config)
app.register_blueprint(health_bp, url_prefix="/")
return app
# app/health.py
from flask import Blueprint, jsonify
health_bp = Blueprint("health", __name__)
@health_bp.get("/health")
def health():
return jsonify({"ok": True}), 200Релевантные паттерны — Blueprints и Application Factory.
4️⃣ Валидация и схемы
Просьба к Claude (Explanatory):
«Предложи 2–3 варианта валидации входных данных во Flask (в т. ч. c Pydantic/маршмаллоу), плюсы/минусы и где писать проверку — до/после контроллера».
(Здесь уместно web search + context7 для актуальных рекомендаций библиотек.)
5️⃣ Тесты и документация
В плане попросите:
«Сгенерируй pytest‑тесты для ключевых ручек и README с командами flask run, pytest -q и шагами локального запуска».
Примите диффы в Plan mode.
Как-то так 🙌
Что даёт такой стек?
🟢 Скорость онбординга
/init создаёт «память проекта» и снимает часть рутинных вопросов. Plan mode защищает от «чёрных ящиков» — вы правите план до изменений.
🟢 Актуальность знаний
web search + context7/deepwiki подтягивают свежие примеры и версии API, экономя время на ручном гуглинге.
🟢 Формат обучения «на бою»
Learning даёт парное программирование: часть делает агент, часть — вы (через TODO(human)), при этом Explanatory объясняет сделанные решения.
В конце, попрошу снова сделать 2 вещи:
— Сохранить себе в «Избранное» этот пост
— Поставить —
Для меня это важно, чтобы понять — нужно ли дальше таким делиться или слишком душно 😅
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥39🦄2
Это один из самых дорогих коучей
И я говорю про гольф, в который впервые сыграл 3 года назад в Турции. Было красиво и интересно, но ничего не получалось 😅
Но как только переехал в Испанию, то смог найти рускоговорящего тренера, с которым и занимаюсь 1-2 раза в неделю последние 1,5 года.
Не думал, что так втянусь, однако гольф оказался глубже, чем казалось.
Да, это эстетично, красиво и крутая энергетика.
Только порог входа весьма большой, примерно как в теннисе, чтобы прийти и сразу начать играть.
И лично для меня гольф стал чем-то вроде коуча. Сами посудите:
1️⃣ Нужно постоянно работать над собой
У меня изначально ничего не получалось и было сложно. Даже довольно много времени ушло на то, чтобы стабильно и предсказуемо попадать по мячу. Но когда стал стабильно посвящать этому занятию время 1-2 раза в неделю, то стало получаться шаг за шагом
2️⃣ Интенсивная нагрузка
Задействуются те мышцы в теле, о которых до этого вообще не задумывался. Само движение в гольфе мягко сказать не самое естественное в жизни. Особенно большая нагрузка на спину и на руки.
3️⃣ Требует огромной концентрации
Поэтому нужен постоянный контроль и фокус внимания, что для СДВГшников в наше время весьма тяжелое занятие.
А самое главное, чему меня научил гольф:
Да, тут превосходно работает это правило, которое легко перекладывается и на нашу жизнь. Ведь сначала у меня был сильный стресс от того, что все выходило криво и мяч летел не туда. И я хотел приложиться по мячу клюшкой все сильнее - это давало обратный результат.
А как только расслабился и стал бить спокойнее и легче, то и шары стали лететь как-то лучше, и удары стали точнее 😁
Что еще интересного — даже организовал мероприятие в Барселоне для фаундеров стартапов за игрой в гольф. Всем зашло настолько, что думаю будем периодически собираться
Также хочу сейчас получить гандикап, который позволяет играть в гольф почти на любых полях.
➡️ В общем и целом, всем советую попробовать этот вид спорта — это очень круто, особенно когда включается азарт
Ну, а у вас какое есть хобби? Делитесь в комментариях 👇
И я говорю про гольф, в который впервые сыграл 3 года назад в Турции. Было красиво и интересно, но ничего не получалось 😅
Но как только переехал в Испанию, то смог найти рускоговорящего тренера, с которым и занимаюсь 1-2 раза в неделю последние 1,5 года.
Не думал, что так втянусь, однако гольф оказался глубже, чем казалось.
Да, это эстетично, красиво и крутая энергетика.
Только порог входа весьма большой, примерно как в теннисе, чтобы прийти и сразу начать играть.
И лично для меня гольф стал чем-то вроде коуча. Сами посудите:
1️⃣ Нужно постоянно работать над собой
У меня изначально ничего не получалось и было сложно. Даже довольно много времени ушло на то, чтобы стабильно и предсказуемо попадать по мячу. Но когда стал стабильно посвящать этому занятию время 1-2 раза в неделю, то стало получаться шаг за шагом
2️⃣ Интенсивная нагрузка
Задействуются те мышцы в теле, о которых до этого вообще не задумывался. Само движение в гольфе мягко сказать не самое естественное в жизни. Особенно большая нагрузка на спину и на руки.
3️⃣ Требует огромной концентрации
Поэтому нужен постоянный контроль и фокус внимания, что для СДВГшников в наше время весьма тяжелое занятие.
А самое главное, чему меня научил гольф:
Чем меньше паришься над результатом, тем лучше получается.
Да, тут превосходно работает это правило, которое легко перекладывается и на нашу жизнь. Ведь сначала у меня был сильный стресс от того, что все выходило криво и мяч летел не туда. И я хотел приложиться по мячу клюшкой все сильнее - это давало обратный результат.
А как только расслабился и стал бить спокойнее и легче, то и шары стали лететь как-то лучше, и удары стали точнее 😁
Что еще интересного — даже организовал мероприятие в Барселоне для фаундеров стартапов за игрой в гольф. Всем зашло настолько, что думаю будем периодически собираться
Также хочу сейчас получить гандикап, который позволяет играть в гольф почти на любых полях.
➡️ В общем и целом, всем советую попробовать этот вид спорта — это очень круто, особенно когда включается азарт
Ну, а у вас какое есть хобби? Делитесь в комментариях 👇
🔥18❤4🦄2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🦄4
Это инструмент, а не волшебная пилюля, которым ЕЩЕ надо научиться пользоваться
К такой мысли пришел один из участников прошлого буткемпа по AI
Хотя до этого лишь наблюдал инфошум и хайп вокруг темы ИИ, но сам лично не пользовался, пока не начал проходить курс по GO. И только на нем узнал о Claude, который стал его первым ИИ
Однако и это была лишь бесплатная версия с минимумом запросов.
💁♂️ Настоящее погружение в мир AI началось же с Буткемпа.
Этого участника зовут Николай. Он занимает лидовую позицию и много случаев, где стал экономить время на ресерч с вариантами того, что можно сделать.
👉 Например, недавно нужно было заниматься матрицей компетенций, без ИИ вообще не знал бы сколько это заняло времени и было бы матрица объективной.
Сейчас же он ежедневно использует perplexity с отправкой вопросов от рабочих до бытовых. Вот, что он сам говорит:
Зато ежедневно использует курсор, но только для анализа/решения проблем. Из-за того, что только начал в go решение комплексных задач через курсор, то изначально у него это отнимало много времени, чтобы понять контекста решения и механических скиллов по go.
Для полной генерации задач использует курсов в технических проектах, где его код почти никто смотреть не будет.
И, в итоге, ИИ стал для него инструментом, а не волшебной пилюлей, которым еще надо научиться пользоваться.
Как раз на Буткемпе, он получил нужную базу для этого, поэтому сейчас лишь совершенствует свои навыки и скиллы🔥
К такой мысли пришел один из участников прошлого буткемпа по AI
Хотя до этого лишь наблюдал инфошум и хайп вокруг темы ИИ, но сам лично не пользовался, пока не начал проходить курс по GO. И только на нем узнал о Claude, который стал его первым ИИ
Однако и это была лишь бесплатная версия с минимумом запросов.
💁♂️ Настоящее погружение в мир AI началось же с Буткемпа.
Этого участника зовут Николай. Он занимает лидовую позицию и много случаев, где стал экономить время на ресерч с вариантами того, что можно сделать.
👉 Например, недавно нужно было заниматься матрицей компетенций, без ИИ вообще не знал бы сколько это заняло времени и было бы матрица объективной.
Сейчас же он ежедневно использует perplexity с отправкой вопросов от рабочих до бытовых. Вот, что он сам говорит:
Google кажется вообще не использую, по крайней мере не помню
Зато ежедневно использует курсор, но только для анализа/решения проблем. Из-за того, что только начал в go решение комплексных задач через курсор, то изначально у него это отнимало много времени, чтобы понять контекста решения и механических скиллов по go.
Для полной генерации задач использует курсов в технических проектах, где его код почти никто смотреть не будет.
И, в итоге, ИИ стал для него инструментом, а не волшебной пилюлей, которым еще надо научиться пользоваться.
Как раз на Буткемпе, он получил нужную базу для этого, поэтому сейчас лишь совершенствует свои навыки и скиллы
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12❤4👍3
10 ключевых антипаттернов, которые делают 90% разработчиков и чем их заменить
[Чек-лист для прояснения работы с AI]
Итак. Мы подробно обсуждали разные мифы и заблуждения по поводу ИИ. А теперь пришло время по чуть-чуть выдавать базу того, как НАДО формулировать задачу, чтобы повысить в AI свою продуктивность.
В общем, мы с командой подготовили небольшой чек-лист, который вам точно пригодится.
1️⃣ Один расплывчатый промпт «сделай X»
Как надо:
формулировать задачу узко + критерии успеха (сигнатура, ограничения, формат вывода, граничные случаи), желательно с примерами/тестом.
Это прямо одна из типовых ошибок в промпт‑инжиниринге: расплывчатость, перегрузка контекстом, отсутствие формата ответа.
2️⃣ Пихают в чат кучу кода без связи с задачей
Как надо в Cursor:
– дать ровно нужные файлы — выделить участок кода → Cmd+L (он и весь файл пойдут в контекст);
– перетащить файл/папку в чат;
– добавить через @ поиск; при сложных задачах — подмешивать документацию через @Docs .
3️⃣ Используют Ask/Chat там, где нужна правка в нескольких файлах
Как надо в Cursor: план обсудить в Ask (быстрый ответ), а изменения выполнять в Agent/Composer — он сам внесёт дифы сразу в несколько файлов (и покажет превью).
4️⃣ Игнорируют «правила проекта»
Как надо в Cursor: завести Project Rules / .cursorrules с инвариантами стиля/архитектуры(типы строго, именование, лог‑формат и т.п.).
Готовые примеры правил — в открытых репозиториях.
5️⃣ Тянут одну и ту же «заезженную» сессию
Как надо: дробить на этапы, стартовать новый Composer/Agent, когда пошли круги или сменился подтаск. Сообщество Cursor прямо это советует.
6️⃣ Не добавляют внешние требования/PRD
Как надо в Cursor: прогнать PRD/гайд через Gist и подключить в ссылаться на реальные требования. (Cursor - Community Forum)
7️⃣ Сразу «ломятся» в редактирование без плана
Как надо в Claude Code: сначала explore → plan → code → commit, причём план можно править в Plan mode (VS Code extension), а изменения откатывать через checkpoints.
8️⃣ Не дают модели «данные работы» — логи, трассы, тесты
Как надо в Claude Code: прямо прокидывать данные — пайпом в CLI, файлами или командой прочитать конкретные файлы; просить сначала анализ/гипотезу, потом патч.
9️⃣ Не страхуют безопасность/качество
Как надо: запускать статанализ/аудит зависимостей, просить у модели отдельный «security review»/фиксы, держать ревью ручное.
🔟 Перегружают правила/контекст «на всякий случай»
Как надо: хранить правила краткими, модульными, до 1‑2 страниц; в Claude — CLAUDE.md на уровень репо/папки и «тюнинг» по мере итераций.
👉 В общем и целом, берите, внедряйте и работайте на 20-30% быстрее
Если вам чек-лист зашел, то ставьте —🔥 и сохраняйте себе в «избранное»
[Чек-лист для прояснения работы с AI]
Итак. Мы подробно обсуждали разные мифы и заблуждения по поводу ИИ. А теперь пришло время по чуть-чуть выдавать базу того, как НАДО формулировать задачу, чтобы повысить в AI свою продуктивность.
В общем, мы с командой подготовили небольшой чек-лист, который вам точно пригодится.
1️⃣ Один расплывчатый промпт «сделай X»
Пишут: «Оптимизируй функцию», «почини баг», «сделай кеш». Но, в итоге, модель гадает и даёт общие решения.
Как надо:
формулировать задачу узко + критерии успеха (сигнатура, ограничения, формат вывода, граничные случаи), желательно с примерами/тестом.
Это прямо одна из типовых ошибок в промпт‑инжиниринге: расплывчатость, перегрузка контекстом, отсутствие формата ответа.
2️⃣ Пихают в чат кучу кода без связи с задачей
Контекст «расплывается», токены тратятся, качество падает.
Как надо в Cursor:
– дать ровно нужные файлы — выделить участок кода → Cmd+L (он и весь файл пойдут в контекст);
– перетащить файл/папку в чат;
– добавить через @ поиск; при сложных задачах — подмешивать документацию через @Docs .
3️⃣ Используют Ask/Chat там, где нужна правка в нескольких файлах
Чат отвечает текстом, а изменения потом «копипастят».
Как надо в Cursor: план обсудить в Ask (быстрый ответ), а изменения выполнять в Agent/Composer — он сам внесёт дифы сразу в несколько файлов (и покажет превью).
4️⃣ Игнорируют «правила проекта»
Каждый раз заново объясняют стиль, архитектурные нормы.
Как надо в Cursor: завести Project Rules / .cursorrules с инвариантами стиля/архитектуры(типы строго, именование, лог‑формат и т.п.).
Готовые примеры правил — в открытых репозиториях.
5️⃣ Тянут одну и ту же «заезженную» сессию
История засоряется, новые источники не подхватываются.
Как надо: дробить на этапы, стартовать новый Composer/Agent, когда пошли круги или сменился подтаск. Сообщество Cursor прямо это советует.
6️⃣ Не добавляют внешние требования/PRD
Пишут «сделай как в ТЗ», но ТЗ не в контексте.
Как надо в Cursor: прогнать PRD/гайд через Gist и подключить в ссылаться на реальные требования. (Cursor - Community Forum)
7️⃣ Сразу «ломятся» в редактирование без плана
Получают хаотичные правки.
Как надо в Claude Code: сначала explore → plan → code → commit, причём план можно править в Plan mode (VS Code extension), а изменения откатывать через checkpoints.
8️⃣ Не дают модели «данные работы» — логи, трассы, тесты
Модель фантазирует причины.
Как надо в Claude Code: прямо прокидывать данные — пайпом в CLI, файлами или командой прочитать конкретные файлы; просить сначала анализ/гипотезу, потом патч.
9️⃣ Не страхуют безопасность/качество
Принимают код «как есть». @Docs → модель будет
Как надо: запускать статанализ/аудит зависимостей, просить у модели отдельный «security review»/фиксы, держать ревью ручное.
🔟 Перегружают правила/контекст «на всякий случай»
Длинные правила/простыни — модель игнорирует куски.
Как надо: хранить правила краткими, модульными, до 1‑2 страниц; в Claude — CLAUDE.md на уровень репо/папки и «тюнинг» по мере итераций.
👉 В общем и целом, берите, внедряйте и работайте на 20-30% быстрее
Если вам чек-лист зашел, то ставьте —
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥23❤6👍4🦄1
Как ускорить работу разработчику с AI за счет корректного промта?
[ 2 примера и шаблоны готовых промтов ]
Адекватный и грамотный промт — залог продуктивной и эффективной работы с AI. Думаю, что это понятно и логично.
Однако большинство,а таких 60-70% , разработчиков, которые пытаются писать код вместе с нейронкой, ругаются на нее.
💁♂️ Вот, что они обычно говорили:
— ИИ пишет код с ошибками;
— Приходится еще править после нейронки;
— AI вообще выдает какую-то дичь и эта игрушки.
Хотя бОльшая часть этих проблем исходит из некорректного промта.
Да, все так просто и сложно одновременно. Поэтому сегодня хочу поделиться разбором 2 примеров промтов и еще готовыми шаблонами.
Начнем с 2 примеров «плохих» и «хороших» промтов:
❌ Плохо (Cursor / Ask)
🟢 Правильно (Cursor / Ask → Agent)
Или вот еще один пример, как НАДО и НЕ НАДО составлять промт
❌ Плохо (Claude Code / CLI)
🟢 Правильно (Claude Code / CLI)
А это 3 готовых шаблона для вашей работы:
📍 Шаблон плана (Ask / Claude Plan):
📍 Шаблон патча (Agent/Composer):
📍 Шаблон проверки безопасности:
И если вы хотите еще подобного контента, то ставьте — 🦄
[ 2 примера и шаблоны готовых промтов ]
Адекватный и грамотный промт — залог продуктивной и эффективной работы с AI. Думаю, что это понятно и логично.
Однако большинство,
💁♂️ Вот, что они обычно говорили:
— ИИ пишет код с ошибками;
— Приходится еще править после нейронки;
— AI вообще выдает какую-то дичь и эта игрушки.
Хотя бОльшая часть этих проблем исходит из некорректного промта.
Да, все так просто и сложно одновременно. Поэтому сегодня хочу поделиться разбором 2 примеров промтов и еще готовыми шаблонами.
Начнем с 2 примеров «плохих» и «хороших» промтов:
❌ Плохо (Cursor / Ask)
«Оптимизируй calculatePrice и почини баги.»
🟢 Правильно (Cursor / Ask → Agent)
«Проанализируй pricing/calculatePrice.ts и pricing/discounts.ts. Баг: неверный учёт НДС для скидок по промокоду.
Не меняй код, распиши план фикса (шаги, файлы, критерии).
После согласования — Agent: обнови только calculatePrice, добавь юнит‑тест в calculatePrice.spec.ts (кейсы: промокод + НДС, скидка 0%, отрицательная цена — запрет), не трогай публичные сигнатуры.
Формат ответа: план, затем diff по файлам.»
Или вот еще один пример, как НАДО и НЕ НАДО составлять промт
❌ Плохо (Claude Code / CLI)
«Сделай кэширование запросов к API.»
🟢 Правильно (Claude Code / CLI)
«Спланируй добавление кэширования в src/api/client.ts.
Ограничения: TypeScript, Node 18, LRU в памяти, TTL=30000 мс, backoff 100·2^n при 429 (макс 5 попыток), логгер pino. Сначала дай план, потом сделай патч только этого файла и добавь тесты в client.test.ts.
Данные:npm test -- --watch=false
Если тесты упадут — предложи исправление и приложи обновлённый diff. Используй checkpoint перед внесением правок.»
А это 3 готовых шаблона для вашей работы:
📍 Шаблон плана (Ask / Claude Plan):
«Прочитай @file1 @file2 и распиши план решения без изменений кода. Формат: 1) шаги 2) затронутые файлы/символы 3) риски 4) критерии готовности. Если данных мало — спроси.»
📍 Шаблон патча (Agent/Composer):
«Внеси правки только в @file, функцию foo(). Сохрани сигнатуру. Добавь тест @file.spec.ts с кейсами A/B/C. Покажи diff по файлам и краткий commit message. Если тесты падают — исправь и повтори.»
📍 Шаблон проверки безопасности:
«Проведи security‑review изменений: укажи потенциальные уязвимости, небезопасные дефолты, утечки. Предложи конкретные фиксы и обнови пулл‑реквест diff.»
И если вы хотите еще подобного контента, то ставьте — 🦄
🦄47🔥11❤3👍2
Как ИИ помогает работе бэкэнд-разработчика?
AI не захватывает рынок и не лишает разработчиков работы. Наоборот, дает возможность повысить свою продуктивность и наслаждаться своей деятельностью еще больше.
Так выглядит работа с ИИ, если овладеть всеми инструментами.
💁♂️ И, например, это вышло у Татьяны — участнице прошлого Буткемпа AI
Она НЕ работала с фронтендом уже больше полугода. И пришла, чтобы стать мастером ИИ для работы в бэкенде.
До курса Татьяна использовала Клод, ЧатГПТ и Курсов. И отдавала на аутсорс мелкие задачки, просила пояснить терминологию, концепты и т.д.
Однако чего-то не хватало.
Не хватало какой-то детали, чтобы сделать из ИИ мощный инструмент для себя. Поэтому на Буткемпе стала активно и сразу же внедрять все рекомендации, советы и новые знания.
Таким образом, после курса оставила для себя 2 нейронки:
1️⃣ Курсор, который помогает разбираться в рабочих вопросах;
2️⃣ Perplexity для личных целей.
Что она для себя подчеркнула после курса?
А еще она научилась четче формулировать запросы, использовать рулзы, составлять тз, что сильно экономит запросы. И теперь тратит до 200 запросов из 500 в месяц.
При том, что спрашивает самые разнообразные рабочие вопросы/задачи, получает развернутые полноценные ответы за меньшее количество итераций.
И вот какой вывод она сделала:
А если тоже хотите научиться использовать ИИ на все 100%, то ставьте —🔥 под этим постом
AI не захватывает рынок и не лишает разработчиков работы. Наоборот, дает возможность повысить свою продуктивность и наслаждаться своей деятельностью еще больше.
Так выглядит работа с ИИ, если овладеть всеми инструментами.
💁♂️ И, например, это вышло у Татьяны — участнице прошлого Буткемпа AI
Она НЕ работала с фронтендом уже больше полугода. И пришла, чтобы стать мастером ИИ для работы в бэкенде.
До курса Татьяна использовала Клод, ЧатГПТ и Курсов. И отдавала на аутсорс мелкие задачки, просила пояснить терминологию, концепты и т.д.
Однако чего-то не хватало.
Не хватало какой-то детали, чтобы сделать из ИИ мощный инструмент для себя. Поэтому на Буткемпе стала активно и сразу же внедрять все рекомендации, советы и новые знания.
Таким образом, после курса оставила для себя 2 нейронки:
1️⃣ Курсор, который помогает разбираться в рабочих вопросах;
2️⃣ Perplexity для личных целей.
Что она для себя подчеркнула после курса?
«AI регулярно помогает разбираться в сложной бизнес логике, предлагает валидные решения.»
А еще она научилась четче формулировать запросы, использовать рулзы, составлять тз, что сильно экономит запросы. И теперь тратит до 200 запросов из 500 в месяц.
При том, что спрашивает самые разнообразные рабочие вопросы/задачи, получает развернутые полноценные ответы за меньшее количество итераций.
И вот какой вывод она сделала:
«Осознала, что ИИ может стать мощнейшим инструментом, если уметь правильно им пользоваться.»
А если тоже хотите научиться использовать ИИ на все 100%, то ставьте —
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥33🦄1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
А нужно ли такое?
Илон Маск снова всех обескуражил своим заявлением 🙃
По его словам, технологии типа Neuralink со временем позволят создавать цифровую копию человеческого сознания и загружать ее в андроидов Optimus.
Такая копия не будет полностью идентична оригиналу, но сохранит основные черты личности, воспоминания и способ мышления.
Таким образом, по мнению Маска, человечество стоит на пороге цифрового бессмертия, где граница между биологической и машинной формой жизни постепенно стирается.
Когда только несколько лет рынок «атакуют» AI, Илон уже анонсировал перенос сознания в андроида. А такое уже много раз показывали в разной фантастике.
Если подушнить, то вообще не представляю сколько строчек кода нужно будет сделать, чтобы оцифровать наше сознание.
Поэтому навряд ли нас подобное ждет. Хотя если ИИ будут нам помогать, то может и получится. Сложно сказать
Делитесь мнением в комментариях 👇
Илон Маск снова всех обескуражил своим заявлением 🙃
По его словам, технологии типа Neuralink со временем позволят создавать цифровую копию человеческого сознания и загружать ее в андроидов Optimus.
Такая копия не будет полностью идентична оригиналу, но сохранит основные черты личности, воспоминания и способ мышления.
Таким образом, по мнению Маска, человечество стоит на пороге цифрового бессмертия, где граница между биологической и машинной формой жизни постепенно стирается.
Получается какой-то киберпанк, но который наступит в ближайшие 20 лет?
Когда только несколько лет рынок «атакуют» AI, Илон уже анонсировал перенос сознания в андроида. А такое уже много раз показывали в разной фантастике.
Если подушнить, то вообще не представляю сколько строчек кода нужно будет сделать, чтобы оцифровать наше сознание.
Поэтому навряд ли нас подобное ждет. Хотя если ИИ будут нам помогать, то может и получится. Сложно сказать
Делитесь мнением в комментариях 👇