Агенты стали новой средой разработки, которая фактически заменяет существующие IDE. В ней, имея лишь промпт, вы можете выполнять все те же самые функции, что и в любой другой IDE (написание кода, тестов, рефакторинг, синтаксический анализ и проч.). Просто способ написания кода изменился. Вы на естественном языке пишете, что хотите сделать, и модель это реализует: ищет файлы, правит код, запускает команды.
Андрей Карпатый, 2 февраля 2025 года (перевод с английского):
От концепт‑дизайна велосипедного магазина до релизной web‑игры на GitHub Pages — и почему документация оказалась важнее промптов.
Я не рассчитывал, что через две недели буду сидеть и писать, что маркетинг сложнее программирования — звучит как банальность, которую все и так знают. Но когда сам через это проходишь, банальность перестаёт быть банальностью, она превращается в конкретную проблему, у которой нет решения ни в одной документации.
Расскажу с самого начала, заодно покажу цифры и то, что получилось собрать.
Запустил недавно прод-агента на Claude — небольшой, для бытовой задачи у знакомой. По дороге понял несколько вещей, которые сначала казались мне очевидными «после интернета», а потом, когда сел и проверил на реальной задаче, начали играть иначе. Хочется поделиться разбором — может, кому-то сэкономит неделю-другую на тех же развилках.
Сразу честно: я не «академический» разработчик. До последнего года писал на Python в основном чтобы прочитать чужой скрипт и подправить отступ. То, что вы увидите в коде ниже — собирал руками, лезя в документацию по каждому слою. Поэтому это не «гайд от эксперта», а скорее Читать полностью »
На прошлой неделе я попросил Claude Code добавить рендеринг markdown в проект. Через секунду в зависимостях появился flutter_markdown, нормальный пакет от flutter.dev. Я нажал accept. А потом случайно открыл его карточку, а там прямо в шапке:
This project has been discontinued, and will not receive further updates.
Пакет уже больше года как мёртв, есть преемник: flutter_markdown_plus. Просто в обучающих данных агента он всё ещё живой.
За последний год я заметил странную закономерность. Когда кодовая база была небольшая, все было хорошо, но чем больше кода писал ИИ, тем меньше времени уходило на добавление фичей и больше — на исправление текущего кода. Это сильно раздражало.
Я как будто ходил по кругу:
Сначала мне казалось: сейчас заставлю ИИ самому для себя писать правила. Кол‑во правил росло, сложность росла. Сначала в них переставал ориентироваться я, потом ИИ.
Спроси ChatGPT или Claude: «топовые продакт-менеджеры, делающие AI-продукты в России». Или спроси про ведущих экспертов в своей нише. С высокой вероятностью тебя в ответе не будет.
Я спросил, и меня в списке не было, зато были люди, которых я знаю лично, и подборка выглядела странно: кто-то давно ушёл из индустрии, кто-то уехал и делает AI-продукты за пределами РФ. При этом я руковожу продуктовым направлением в Т-Банке, делаю LLM-агентов для автоматизации саппорта, выступаю на конфах, но модель об этом ничего не знала, потому что выбирает она по данным, которые видит, а меня в этих данных просто не было.
