Тимур Хахалев про AI Coding

Грабли во внедрении ИИ в SDLC – Николай Шейко 3 июля проходила конфа Agentic Dev Conf, на которой я был в качестве члена программного комитета, а Коля @ai_grably выступал спикером. https://www.youtube.com/watch?v=Nm3MsnngCJg Мне выступление оч понравилось – оно было очень живым, без духоты и корпоративной напыщенности. Вот некоторые из проблем, про которые Коля рассказал и объяснил, как они решаются: - агент пишет код, а человек идет вручную кликать и проверять результат в браузере. - сходу давать агенту задачу в разработку - использование старых подходов разработки или экономия на токенах и актуальных llm - попытка заставить пользоваться ИИ всех подряд Так что рекомендую к просмотру! — Кстати, если вам тоже есть, что рассказать про ваш опыт в AI (технический, бизнесовый), то подавайте заявку на выступление https://ainativeconf.ru/ Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Подборка постов моего канала Продолжаю делиться любимыми постами с канала. В этой подборке — Codex, Claude Code, субагенты и реальные рабочие процессы. • Советы от создателя Claude Code Бориса Черного — как команда Claude Code использует агентов, параллельную работу и автоматизацию. • Как сотрудник OpenAI использует Codex — реальный рабочий процесс разработчика внутри OpenAI. • Как разработчики Telegram Desktop используют Codex и Claude Code — разбор их подхода к AI Coding и ошибок, допущенных при внедрении. • Как оплачивать ChatGPT и Claude из России — подборка доступных вариантов оплаты зарубежных AI-сервисов. Если пропустили какие-то из этих материалов — самое время наверстать. Сохраняйте подборку и пересылайте коллегам, которые только начинают погружаться в AI Coding. #posts_collection@the_ai_architect Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Если вы сейчас разрабатываете ai coding agent, то обязательно добавляйте себе такую фичу Я про управление harness'ом с помощью агента, как это реализовано у Codex и как недавно повторили тоже самое для Claude Code. В чём суть фичи? Вы даете агенту управлять своей оболочкой: - читать соседние треды (чаты) - отправлять в них сообщения - создавать новые проекты (и другие entities вашего harness) - и т. д. Главные плюсы от этой фичи для юзера: - снижение фрикций при онбординге и дальнейшем использовании; юзеру не надо помнить, как у вас устроена та или иная фича, даже название помнить не надо. достаточно описать словами, агент сам поймёт и дернет за необходимую ручку - экономия времени при рутинных задачах, когда нужно передать запрос в соседний тред или прочитать его или найти информацию по предыдущим сессиям для вашего harness это открывает возможность оркестрации другими тредами из одного треда. по сути, это тоже самое что и субагенты, но в другой оболочке. при этом, конечно, фича эта не простая, так как нужно продумать все кейсы где агент может наступать на грабли или чего-нибудь сломать Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

инсайт который пришёл мне этой ночью, пока я жёг токены вы сталкивались когда-нибудь с такой проблемой: прорабатываешь с codex scope задачи или архитектурное решение и порой бывает, что это занимает довольно много контекста и может выполниться парочку compaction. да, у codex действительно лучший compaction на рынке и у нас есть почти бесконечное контекстное окно, но всё же важные детали после compaction в любом случае теряются. особенно, если эти детали не были зафиксированы где-нибудь в файлах, которые можно почитать после compaction. что делать? попросите codex использовать tool read_thread. если вы раннее видели как codex читает чужие треды, то вы наверняка знаете, что это за tool – он позволяет кодексу читать соседние треды. но вчера до меня дошло, что его можно просить читать и свой тред тоже. таким образом, можно прочитать детали, которые он писал в треде, до наступления compaction и восстановить их, чтобы потом сохранить в вашем плане. прочти весь наш тред через read_thread и убедись что ты собрал все детали которые мы с тобой обсуждали и на которых остановились вы уже знали про такой лайфхак? Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

вот такое вот "горе от ума" получается с 5.6 поколением gpt мы долго жаловались на посредственное качество кода и решений, но выходит, что чтобы получит офигенное качество, нужно сделать космолёт)) я тоже устал бороться с оверинжинирингом и для своего plan&act сделал этап simplify - запускается субагент, который смотрит на всё это дело и предлагает упрощения, а основной агент принимает или отклоняет правки. При этом, решение об отклонении или принятии он делает довольно хорошее - нет такого что он всё дефает или со всем соглашается

⚪️ Текущие впечатления от поколения 5.6 и флоу Много обсуждали в чате, и, пользуясь служебным положением, резюмирую впечатления от поколения gpt моделей 5.6 Использую, как и все, наверное, Sol и Luna. Terra остаётся не у дел: не ясно зачем она нужна - расход немаленький, а качество пониже Sol. ▶️ Планирую Sol. Попытки планирования Луной не сказать чтобы провальные, но она заметно больше упускает, не так глубоко прорабатывает, и делает все сильно дольше. Что у Sol хорошо: он действительно может глубоко проработать. High / Xhigh ризонинга мне хватало. Max / Ultra практически не включал, смысла не вижу. Что у Sol плохо: мощная тяга все усложнять. Без промптинга на жёсткое упрощение навыком Ponytail/аналогами все время получаем космолёт. И в предыдущих поколениях такое было - но сейчас это правило усложнить на ровном месте . Снижение ризонинга помогает слабо и заметно слабее проработка деталей - поэтому приходится спасаться промпингом. Что ещё плохо: лимиты Sol просто кушает. Кодинг на Sol по качетсву ок, времени мало занимает, пишет сразу все хорошо, но даже на Medium/Low лимиты тают ▶️ Что у Луны хорошо: лимиты практически не кончаются. Я уже и количество подписко в пуле снизил (пока на четверть), потому что у меня остались лимиты при текущей загрузке! Думаю, с таким расходом можно повышать использование, больше проектов одновременно и больше сессий. Надо добивать облачный оркестратор. Что у Луны ещё хорошо: она, в принципе, недурственно справляется со всеми конкретно поставленными задачами. Что у Луны плохо: она не так внимательна, как Sol. Может что-то упускать. Спасает ревью. Что ещё у Луны плохо: скорость. Модель не особо летает, и думает она медленно, токенов на max тратит немало. Что ещё у Луны плохо: если встретилась проблема в протоколе (что то не учли заранее или прописали так, что остаётся люфт) - может под goal очень и очень долго ходить кругами и предлагать ерунду вместо решения проблемы. За долгими сессиями надо следить - благо сейчас /side во время сессии позволяет получить справку чего там происходит, что сделано, что не сделано, какие проблемы. ▶️ Насчёт флоу: не могу нащупать баланс - рельсовые флоу получаются очень долго все прорабатывают, могут крутится часами. Качество, конечно, хорошее - но оптимизации затруднены. Попытки делать роутинг простых задач в более простой флоу автоматически приводят к тому, что модели часто видят ситуацию сложнее, чем оно того стоит, в итоге выбирая более тяжёлые флоу чем я бы выбрал "руками" и чем оно того стоит. Не уверен в том, как это чинить - вроде бы упрощать флоу не хочется, для сложных вопросов оно такое надо, но проблему траты кучи времёни надо решать. Пока склоняюсь к созданию облачного оркестратора и работе просто с большим количеством параллельных сессий. Интерактивные сессии с простыми вручную вызываемыми скиллами - тоже вариант, но чтобы получилось качественно, надо много руками дёргать скиллов/субагентов. Без проработки скиллами/субагентами на проектах крупнее 30-50к loc уже получается слоп. ▶️ В целом, я скорее за рельсовые флоу по мотивам SDD / TDD/ BDD, но надо придумывать как бороть их недостаток: очень "тяжелые". Уже разные оптимизации придумываю, всякий роутинг автоматический, всякий вариант не фокусными агентами делать, а группировать в субагентов аспекты пачками. Есть ещё одна задумка: дорабатывать фичи более лёгким флоу, с последующей глубокой проработкой рефакторингом в фоновом режиме (ночью, в облаке, например) - но это все упирается в слабую способность моделей пилить качественную и простую архитектуру. Надежда на астру в этом плане - нужна не оверинжиниринг в моделях, а сеньёрность, умение сделать максимально просто но с полным функционалом. Ponytail это пробует зафорсить, становится лучше, но здравого смысла к сожалению, добавить не всегда может. Возможно, секрет в нескольких агентах и их коллаборации по таким вопросам. Вопрос требует исследований и экспериментов - делитесь если кто то туда же думает. 👉 Примерно так. Можно спрашивать если что то развернуть или невнятно описал. @deksden_notes

Подборка постов моего канала За последнее время на канале вышло много материалов про практический AI Coding. Собрал мои любимые посты на случай, если вы что-то пропустили. • Почему AI Coding требует подготовки и системного подхода — почему одного доступа к хорошей модели недостаточно для получения надёжного результата. • Почему Codex стал моим инструментом на каждый день — мой опыт перехода на Codex и задачи, для которых я его использую. • Как я использую Chrome DevTools MCP для E2E-тестов — как хранить пользовательские сценарии в репозитории и проверять фронтенд с помощью AI. • Как Anthropic организует выполнение длительных задач по кодингу — про harness для долгих задач, сохранение прогресса и управление контекстом. • CLI Creator Skill — инструмент для создания качественных CLI-приложений с помощью Codex. • Что такое Skills и как их использовать — хорошее объяснение механики Skills и их роли в работе AI-агентов. • Фишки Codex, о которых вы могли не знать — несколько неочевидных возможностей Codex, которые упрощают ежедневную работу. • Безопасный запуск команд в AI-агентах — как защититься от случайного запуска деструктивных команд. • Четыре совета по работе с AI — практические выводы из моего собственного опыта работы с AI. Сохраняйте подборку и пересылайте коллегам, которые только начинают погружаться в AI Coding. #posts_collection@the_ai_architect Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

не одним codex единым! неделю назад решил попробовать китайские модельки (чтоб быть готовым в случае если америкосы обрежут доступы к кодексу и клоду) взял opencode go за $5 (последующие месяцы по $10) и сейчас уже пришлось взять второй аккаунт, потому что лимиты кончились емое! короче, китайцы прям шикарны я сейчас работаю в основном с minimax m3 - выбрал потому что она из немногих поддерживает картинки на вход. а еще ее рекламировали как полная копия клода до kimi k3 пока ещё не дошел, боюсь что лимиты улетят очень быстро пробую применять свой planact на китайских модельках, пока что вроде всё ок работает. с виду - качество кода тоже ок а вы используете китайцев? какие модели посоветуете? какие подписки самые выгодные сейчас?

я тут недавно стартовал исследование зрелости ai coding в компаниях. результатов пока не много, но вот что заинтересовало. достаточное количество людей отметили, что у них в компаниях есть инфраструктура для ai агентов, чтобы они могли решать задачи мне стало интересно: как у вас выглядит такая инфраструктура и какие задачи с помощью нее выполняются? как она реализована? это один единый api backend к которому подключаются агенты по api/mcp получают/мутируют данные? как у вас выглядят агенты? гоу хвастаться в комментах! 👇

AI Coding для Разрабов, Season 2 Старт продаж 2-го потока моего курса открыт! Первый поток прошло уже 70+ человек. Кому не подойдёт? - тем, у кого нет опыта в разработке Кому подойдёт? - разработчикам - которые хотя бы 1-2 раза открывали AI инструменты…

Вы не раз говорили про ответственность разработчика, код ревью, что это важно при работе с агентами. Но ничего не говорили про само качество кода, безопасность. Ощущение, что качество решения, паттерны разработки уходят на второй план, а в первую очередь главное доставить фичи, это так? Вот такой вопрос был после моего выступления. Ответ на видео А вы уже применяете такие подходы? #performance@the_ai_architect Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

В AI индустрии всё меняется каждый месяц В чатах по AI время от времени вижу от новичков запрос: "посоветуйте курс по AI". В ответ, народ часто говорит, что нормальных курсов сейчас нет, потому что сейчас всё быстро меняется в индустрии и быстро становится неактуальным, так что, мол, зря потратите деньги! Я с этим не согласен и не просто потому что я сам продаю курс по AI Coding 🙂 Дело в том, что фундаментальные знания о том, как устроена LLM, как с ней работать, никогда не устареют. А именно на этих знаниях строится всё остальное. Это как в школе – если в 6 классе вы прогуляли умножение/деление, то дальше будет тяжело, потому что весь остальной материал отстраивается от этих знаний. И скипнуть эти знания не получится никак. Так и в курсах по AI (в том числе у меня 🙄). Без знаний о том, как работает контекст, attention, feedback loop, вам будет тяжело. Вы не сможете собрать новый, свой, фреймворк Plan & Act или модифицировать мой. Не сможете собрать эффективный skill для реализации code review. Да, вроде бы, понимание, как работает LLM (не уходя в математику) это не rocket science, но вот что ещё полезного есть обычно в курсах (ну, у меня точно, я же практик) – это практический опыт автора. Я работаю с LLM с конца 2022 года и за это время успел попробовать много разных инструментов и подходов. Успел набить шишки и набраться опыта, чтобы смочь вам подсказать: • "фрактальные промпты" это какой то буллщит • использование XML в промптах в актуальных SotA моделях не даст вам никаких преимуществ • промпты вы можете писать как на русском, так и на английском, французском, монгольском, китайском или хинди – выбирайте любой, на котором вам удобнее излагать свои мысли. Современная SotA LLM любой язык поймёт, а экономить на спичках (токенах) не считаю нужным. И вот такие инсайты удобнее всего слушать и смотреть с дополнительным контекстом вокруг этих инсайтов – с понятными примерами, картинками, схемами. Курсы, обычно, призваны экономить ваше время. За деньги вы покупаете возможность не тратить на это всё месяца хождения кругами, получаете структурированную информацию и правильный путь по изучению AI Coding. Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Делаю задачи автономно в Codex – Plan & Act Выкладываю запись вчерашнего стрима. В конце ещё дозаписал результат который получился. Приятного просмотра! https://www.youtube.com/watch?v=P6W5NwIHxvM Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Исследование практики AI Coding в компаниях Последний раз такое исследование я проводил более полугода назад, с тех пор прошло много времени и многое поменялось. Так что стало интересно провести такое исследование опять. • Вы "чемпион" по AI Coding в вашей компании или новичок? А ваши коллеги? • Какими достижениями можете похвастаться? А что бесит больше всего? • Ваша компания поддерживает развитие? Или ставит палки в колёса? Пройдите опрос и помогите понять реальное положение дел в компаниях (в РФ и зарубежных). А спустя время я обязательно поделюсь результатами здесь у себя на канале Пройти опрос И не забудьте репостнуть этот опрос вашим друзьям, чтобы у нас получилось собрать ещё больше информации. Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

#полезное Постоянный канал с вакансиями для AI-инженеров https://t.me/ai_engineer_jobs. Туда автоматически летят вакансии для AI Engineer, LLM Engineer, Agent Engineer, AI Product Engineer, vibe coder и других около-AI ролей. Сейчас подключено 22 источника -> чуть позже будет 400+ Поддерживает Telegram, RSS, API, карьерные сайты и вообще любые источники, которые удастся обнаружить и распарсить. Также содержит продвинутый набор инструментов обходов блокировок и защит от парсинга (исключая LinkedIn, там особый случай) За всем этим стоит написанный мной монстр job_ftch -> ETL-пайплайн с автодискавери источников, парсингом, дедупликацией и ML+LLM фильтрацией В общем, кому нужны нормальные вакансии в AI без тонны мусора -> подписывайтесь. Также вы можете сделать свой сервис/MCP/телеграм бот из этого проекта, так как он универсальный

Хроники ИИ-трансформации в РФ. Разбор Пару недель назад я рассказывал о том, как идёт ИИ-трансформация в одной российской компании В комментах мнения о том, насколько всё хорошо или плохо разделились. А я бы хотел разобрать эту ситуацию и рассказать, что плохого или хорошего по моему мнению там происходит. Во-первых, т. к. мы с вами находимся в ИИ-пузыре, то ИИ-трансформация это, конечно же, хорошо. Но плохо то, как именно она проводится. Я считаю, что нельзя – просто взять и всучить в зубы всем подписки клода нужно подписки чатгпт и сказать, что с сегодняшнего дня ты теперь програмироваешь. Нет, так работать не будет. - большинству людей не нравится менять свой флоу работы просто потому что так решил Кабан Кабаныч - за пределами нашего с вами пузыря есть много людей, которые отрицательно относятся к ИИ и трансформациям у себя в компании - я несколько раз уточнял и знаю, что в этой компании руководитель не позаботился провести обучение персонала. А как мы с вами помним, по прошлогоднему исследованию METR, эффективность неподготовленный человека к AI инструментам снижается на 19% В итоге, как эту ситуацию видит подчинённый? - вокруг в соц. медиа много говорят о том, что ИИ это фигня, много ошибается и за ним нужно всё переделывать - руководитель ставит перед фактом – либо ты используешь новые инструменты в своей работе, либо идёшь на мороз. Даже если руководитель напрямую так не говорит, об этом говорит общество вокруг. - какое нафиг обучение, если я уже и так обучился, когда залетал в айтишечку? У меня дома дети, жена, ипотека. На обучение времени нет. Деньги тратить на это тоже не очень хочу. А не пошёл бы Кабан Кабаныч нафиг? Буду саботировать работу и подыскивать место, где ИИ трансформации ещё нет. А как делать правильно? Чтобы такая трансформация сработала, необходимо, чтобы народ сам загорелся и захотел освоить новые инструменты, а руководство поддержало бы сверху. Как это сделать? Например, показать, как можно выполнять их работу используя новые инструменты и какие преимущества им это может дать. А потом уже уходить в детали, заняться безопасностью, подготавливать правильную инфраструктуру под ваши задачи, создавать скиллы, агентов и т. д. Ещё круто будет, если в компании уже будут "чемпионы", которые сами смогли обучиться и используют новые инструменты на полную. Таких людей нужно поддерживать, чтобы они распространяли эту свою "вайбкодинговую заразу" на коллег. Тут ещё важно сказать, что такие чемпионы обычно самоучки и могут пропускать самое неинтересное (про безопасность, надёжность и вот это всё) и для них стоило бы проводить точечное обучение, чтобы закрывать пробелы в знаниях и не огрести проблем в будущем. При этом, конечно, всё ещё будут люди которым эта ИИ трансформация не нужна и им просто не интересно напрягаться ещё даже за дополнительную премию. Что с такими делать? Тут решение за вами, но прежде чем переходить к этому этапу, нужно чтобы у человека был шанс обучиться новым инструментам за ваш счёт. Экономить на этом и пытаться обучить вашего сотрудника новому инструменту за его счёт попахивает редфлагом среди ваших следующих соискателей. Я тут недавно прикинул и понял, что обучение на несколько команд, в пересчёте на одного сотрудника, стоит точно дешевле нового макбука в 4-5 раз – от 40 тыс руб. При этом, это кастомное обучение, заточенное под задачи команд. И вот, пока народ в руководстве не примет тот факт, что ИИ трансформация не бесплатная и платить необходимо не только за токены и подписки, такие истории будут повторяться. Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

вчера у меня появилась идея сделать свой собственный велосипед – развернуть проект который будет являться сокращалкой ссылок с возможностью накопления аналитики по переходам. проект должен быть очень простым, я уже сделал foundation и наметил что именно нужно сделать, так что осталось самое вкусное - реализовать круды, джсоны переложить, да ui покрутить. решил, что это хороший способ показать мой Plan&Act подход на практике и вообще показать как я работаю. короче, будет стрим на ютубе, в пт, 31 июля, 18:15 по МСК. тут можно нажать напоминалку https://youtube.com/live/YOqFKLDaBKM?feature=share

Способ ответа на вопросы в Codex App Рекомендую :) кстати, можно ещё и голосом надиктовывать заметки подсмотрел у @etechlead Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Как разрабы Telegram Desktop используют Codex и Claude Code в своей работе и какие ошибки допустили запись вчерашнего стрима. предупреждаю: тут душно! контент для тех, кто реально хочет разбираться в ai coding https://youtube.com/live/J1zUMZqEv84

Кажется, мы недостаточно сильно не любим Anthropic)) Тут в X разгорелся очередной скандал вокруг этой организации: выяснилось, что Anthropic закупали бумажные книги миллионами штук (в т. ч. достаточно редкие), сканили их и уничтожали. Попытался разобраться что там произошло и написал статью на Хабр https://habr.com/ru/articles/1063878/ Лайк, репост ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!