😍 Koda в CLI #coming_soon

IDE — это удобно и мощно. Но как ни крути, разработчики всё равно регулярно используют терминал.

Скоро Koda станет доступен и там — в виде CLI-утилиты!

Ставь 🔥 если ждёшь

⭐️ Koda для вайбкодинга

Самое классное для разработчиков — видеть, как их инструмент оживает в чужих руках. А когда о нём ещё и пишут — это вдвойне приятно!

Мы наткнулись на Хабре на статью от пользователя Koda, который пробует себя во фронтенде. Баги упомянутые в статье уже пофиксиили, так что можно читать спокойно 😎

Заодно накиньте плюсов автору — пусть Хабр будет чуть дружелюбнее к новичкам 🤞

📚 https://habr.com/ru/articles/944734/

🔥 Почему новый чат с ИИ — не просто удобство, а необходимость

Может показаться, что нет смысла плодить чаты: зачем, если можно вести всю историю с моделью в одном месте? Но вот в чём нюанс: у каждой LLM есть ограничение на «контекстное окно» — то есть сколько текста она реально может удерживать в голове. У GPT-5 это сотни тысяч токенов, у Gemini и Sonnet вообще миллионы. Звучит круто, но на деле есть нюансы.

Чем длиннее контекст, тем хуже модель рассуждает. Исследования показывают, что при росте истории ответы становятся менее предсказуемыми. В тесте «Find the Origin» модели начинали путаться, когда нужный элемент находился на расстоянии всего в 15 шагов от начала общения. То есть модель видела все данные, но не могла правильно связать их в логическую цепочку.

Именно поэтому длинный чат — это риск получить неправильный ответ. Когда вы держите все задачи в одном диалоге, модель вынуждена пробираться сквозь тонны старых сообщений. Она может «зациклиться» на ненужных деталях, перепутать связи или упустить важное.

Решение простое: создавайте новый чат для новой задачи. Даже если вы продолжаете работать над той же темой, но обсуждение разрослось — проще начать заново и дать модели только актуальные вводные.

Существует еще более продвинутый вариант — prompt-chaining. Берёте результат старого чата, упаковываете его в новый промпт и продолжаете в новом диалоге.

Относитесь к чатам как к Git-веткам. Новая задача = новая ветка. Такой подход может сэкономить время и нервы, и, что важнее, даст модели шанс показать максимум её возможностей.

💥 Как перестать страдать с текстами коммитов

Каждый разработчик знает это чувство: написал кучу кода, всё работает — и тут замираешь над git commit -m "".

Плохие коммиты – это боль. Через месяц вы не поймёте, что вообще меняли, а тимлид на код-ревью не обрадуется коммиту "fix again".

Решение простое: автоматизация. Используйте действие "Сгенерировать текст коммита" от Koda — и получайте нормальный осмысленный месседж.

Больше никаких «asdf» или «final fix» 😉

🌍 Koda в агентном режиме: запросы в интернет

Иногда для решения задачи не хватает локального контекста: в коде и документации нет ответа.

В агентном режиме Koda может выполнить поиск в интернете и вернуть результат прямо в IDE. Эта фича может быть полезна для проверки актуальных версий библиотек, поиска примеров или уточнения деталей спецификаций.

#agent_mode