Посты канала Тимур Хахалев про AI Coding

Почему агент пишет код быстрее, а вы устаёте сильнее Последние полгода я задаю этот вопрос разработчикам, которые уже работают с агентами. Ответы сводятся к трём болям, у которых один общий корень проблем. Модель и промпты тут ни при чём, про корень расскажу в конце. 1. Всё приходится держать в голове Требования, решения, ограничения проекта. Вы объясняете их агенту, в следующей сессии объясняете снова, и каждый раз чуть по-другому. Почему так? Агент не помнит ваш прошлый разговор. Он видит только то, что лежит в репозитории (спасибо, кэп). Это очевидная особенность LLM, но почему-то все о ней забывают. В итоге у нас AGENTS.md, который копился стихийно: часть устарела, часть противоречит коду. И ещё момент: код агент читает внимательнее документа. Если правило "no any" записано, а в коде сотня "any", агент будет повторять код. Попробуйте: в конце сессии спросите агента "Что из того, что я тебе объяснял, ты должен был найти в репозитории сам?". Получите готовый список пробелов. В курсе мы это проходим на 1 уроке 1-го модуля. Вы проводите ревизию того, что проект на самом деле даёт агенту. Дальше по модулю пересобираете AGENTS.md и memory bank, а повторяемые процессы переносите в skills и проверяете в новой сессии. В итоге новый агент сам находит нужный контекст. 2. Усталость от бесконечных PR ревью Агент сделал задачу за 20 минут. Ещё 20 минут вы делаете ревью. И может показаться, что проще было написать код самому (прям ручками, ну или хотя бы вести агента за руку). А если агент неправильно понял задачу ещё в начале, эти 40 минут были зря. За день таких ревью накапливается прилично, и к вечеру вы выжаты. Если работать в таком темпе неделями или месяцами, можно и выгореть, и получить отторжение к AI Coding. Почему так? Существенные решения агента вы впервые видите уже в коде. Проверять их там дороже всего. Попробуйте: до того как агент начнёт писать код, попросите его описать решение на одну страницу. Какие файлы затронет, какие решения примет, какие варианты отбросил. Страницу вы проверите за 5 минут, тысячу строк будете читать час. В курсе это модуль 2: черновик решения → ревью до кода → план с этапами (milestones), у каждого этапа свой критерий завершения. Ошибку в понимании задачи вы ловите на странице текста, до того как появился дифф. 3. Тесты зелёные. А задача решена? Всё горит зелёным, вы мёржите, а фича делает не то, что просили. Почему так? Агент проверяет то, что сам написал. Тесты подтверждают, что код работает так, как его написали. Делает ли он то, что вы просили, они не проверяют. Как нужно делать: 1. На этапе постановки задачи выработать критерии приёмки (acceptance criteria) и blast radius. Это уже 60% работы. 2. Во время имплементации писать тесты по этим критериям. 3. На этапе приёмки запустить агентов в новом контексте (субагенты): ревью кода по критериям приёмки, прогон тестов, проверка blast radius. 4. Исправлять, пока на 3-м пункте не станет всё классно. 5. У вас готов PR, который проверил другой сотрудник (как это обычно и бывает в компаниях). 6. Если этому сотруднику вы не доверяете, можно слегка поревьюить самые критичные места: архитектуру, биллинг, data model и всё, что считаете важным. Вглубь лезть не нужно, а если очень хочется, то тоже с агентами. 7. Готово! Вы великолепны! Вы сняли с себя 90% работы на ревью (привет второму пункту). В курсе это тоже модуль 2: проверка по исходным требованиям и отдельный проверяющий, который сверяет результат до вашей приёмки. А если агент всё равно сделал не то, вы разбираетесь, почему так вышло, и правите skill, чтобы в следующий раз такого не было. Так что за общий корень? Во всех трёх случаях процесс живёт у вас в голове. Агент не знает, что знаете вы, не видит, как вы принимаете решения, и не в курсе, по каким критериям вы примете задачу. Отсюда всё держится в голове, каждая строка читается, а зелёные тесты перепроверяются. Пока процесс в голове, ускоряется один агент. Когда он записан в проекте (AGENTS.md, skills, план, критерии приёмки), вы ускоряетесь вместе с агентом. Этому и посвящён курс "AI Coding для разработчиков: Advanced". И ещё: в начале курса вы фиксируете свой текущий уровень, а в конце сравниваете. Сделать это можно только до старта. 👉 AI Coding для Разрабов: Advanced Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Интересные изменения происходят в мире ПО История от Мэтта Безымянный CTO компании с отрицательным денежным потоком обсуждал увольнения. Он говорит: «Не хочу дизморалить, увольнять не буду». Через несколько месяцев рассказывает на подкасте, что у них всё классно и компания зарабатывает больше чем тратит! Как это произошло? - оказалось, компания лицензировала у стороннего вендора компонент, критичный для всего бизнеса. - один разработчик предлагает: «а что, если попросить агента написать свой?» - агент справился настолько хорошо, что они получили ЛУЧШУЮ и БЫСТРУЮ версию того самого лицензируемого компонента. - они стали подумывать над open source и спросили вендора его мнения - вендор запаниковал: «мы заплатим вам, чтобы вы НЕ открывали исходники» - и добавил: «и ещё доплатим — чтобы мы сами могли лицензировать её обратно» - так крупная статья расходов превратилась в постоянный поток дохода — благодаря находчивости одного разработчика, задавшего правильный вопрос. Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Ухожу из найма Почти 5 лет я проработал в аутсорс-компании: мы делали софт на заказ. Начинал backend-разработчиком на Node.js, а со временем занимался уже всем подряд: архитектурой, инфрой, фронтендом, клиентами, процессами, внедрением AI. Последний год мне всё сильнее хотелось заниматься только своими проектами. Работу в компании я перерос, а мои проекты стали приносить ощутимые деньги. Я понимаю, что сейчас не лучшее время отказываться от стабильного дохода. Но если получится, отдача будет больше, чем в спокойное время. Поэтому делаю то, что для меня сейчас разумнее всего: рассказываю, что умею, и знакомлюсь с людьми, которым могу быть полезен. Итак, чем я занимаюсь 👇 1. Курс "AI Coding для разработчиков" Учу разработчиков доводить с AI-агентами до результата большие задачи в реальном проекте и проверять, что сделано на самом деле. Подход называется Agentic SDLC: исследование → план → реализация → независимое ревью → приёмка. 2. KIT Partners: консалтинг по внедрению AI в разработку Недавно мы объединились с Костей Дорониным и Ильёй Румянцевым. У каждого за плечами годы в разработке, руководстве командами и работе с AI-агентами. Теперь собрали этот опыт в общую практику. Помогаем компаниям перейти от разрозненных экспериментов с AI к работе, которую команда может повторять: – диагностика процессов и выбор того, что менять; – обучение на реальных задачах команды; – настройка агентных процессов, контекста и проверок качества; – передача практики, чтобы команда дальше работала сама. Сейчас ищем первые компании, с которыми пройдём этот путь вместе. Для первых проектов готовы начать с небольшого пилота на одной команде, чтобы вы проверили подход до больших решений. 3. Открыт к предложениям – Проекты: внедрение AI Coding в команду, аудит процессов, корпоративное обучение. – Штатная роль: рассмотрю позицию Head of AI, AI Transformation Lead или AI-консультанта внутри компании. То есть роль, где я отвечаю за то, как команда работает с AI. На позицию разработчика пока что очень не хотелось бы идти 🙏. – Выступления и коллаборации: (12 ноября выступаю на AI Dev Live) – зовите на подкасты, митапы, внутренние доклады. Если вам или вашей компании это актуально, пишите в личку @yatimur. Если знаете, кому это может пригодиться, перешлите ему пост 🙏 И да, давно хотел сделать это: давайте знакомиться в комментариях 👇 Расскажите в паре строк, кто вы, чем занимаетесь и что ищете: работу, клиентов, команду, партнёров. Оставьте ссылки на свои каналы, сайты и LinkedIn. Здесь собралось много сильных людей, и кому-то из них вы наверняка будете полезны. Мой linkedin: https://www.linkedin.com/in/timur-khakhalev

Мы с ребятами из тусовочки блоггеров-технарей по AI снова организовываем конфу AI Dev Live! С момента первой конфы прошло уже несколько поколений Claude – 13 месяцев! О чем конфа? О разработке с AI-агентами. Поговорим о текущем состоянии индустрии и о трендах будущего. Год назад мы для нашей аудитории открыли кучу всего интересного и полезного из мира AI, предсказали тренды на 2026й год: - больше llm с 1M контекста - сильное развитие стандартов (SDD) - развитие оркестраторов - планирование задач при постановке - снижение стоимости разработки и подорожание дистрибуции Многие старожилы моего канала пришли именно с этой конфы, так что я бы на вашем месте не захотел пропустить это событие! Ну и помимо наших широко известных лиц в узких кругах мы решили позвать звёзд бОльшего масштаба, чтобы вам было интереснее (тут ограниченный список): - Алекс Волочнев, DevRel, CodeRabbit - AI-ревью здорового человека - Александр Поломодов, ex-CTO Т-банк - AI ускорил разработку: как понять, что это правда - Егор Толстой, Podlodka - кому нужен Spec-Driven Development в brownfield-проектах - Павел Комаровский, RationalAnswer – AI нас всех убьёт? Давайте разбираться - Кирилл Мокевнин, Hexlet – Внедряем AI в легаси-проект: пошаговый план - Николай Шейко, AI Grably - Агентный сетап на осень 2026: без субагентов, MCP, памяти и CLI - Екатерина Фирсова, Altenar - После AI: почему старые грейды и собеседования больше не работают как прежде (Екатерину я вам рекомендовал ещё на конфе AI Native и не прогадал! на её доклад на той конфе собрался полный зал, так что я НЕ рекомендую вам пропускать её доклад!) Когда? 11-12 ноября с 14:00 до 20:00 МСК Сколько стоит? - бесплатно, но нужно подписаться на часть каналов спикеров - платно, за 10 000 р, подписываться не нужно И поверьте, каналы спикеров стоят того Ссылка Сохраните себе и перешлите другу!

очень много людей пишут в моего тг бота вопросы, думая что там AI 😅 я с этим боролся и везде писал что в боте я отвечаю сам, но люди всё равно продолжают писать, думая, что им ответит AI)) чтож, я сдаюсь и подключаю в моего миниапп бота tool получения данных с лендинга! так что теперь, бот может видеть актуальный контнент с лендинга и отвечтаь на вопросы! добавил на лендинг ссылки. открыть mini app ссылка на лендинг: https://ai.khakhalev.com/course/

Про фидбек Сейчас многие пытаются всё автоматизировать с AI и меньше работать руками и включать голову, но на самом деле, есть некоторые сферы, где важен человек. Одно из них - это общение с людьми. Я тоже натыкаюсь на эти грабли частенько. Короче, при созданием первого потока курса ещё весной, я понял, что мне надо как то собирать отзывы моих учеников. Что я сделал? Побрейнштормил с кодексом вопросы и составил форму. Народ заходил, отвечал, но по окончанию курса мне это на самом деле ничего не дало, потому что вопросы оказались плохими и выводов из них никаких сделать не вышло. Поэтому, я понял, что надо всё же писать самому и запрашивать фидбек лично. Я так и сделал. Сначала, запросил фидбек для того чтобы можно было опубликовать отзывы, а потом написал через пару месяцев и спросил ещё раз как у них дела. И вот второй заход на фидбек мне показался прям сильно полезным. Если кратко, то я был ОЧЕНЬ приятно удивлён, что я смог помочь людям решить их проблемы и что курс стал кикстартером для них в мире AI coding! До курса кому-то не хватало пинка, чтобы начать что-то делать. Кому-то – не хватало разложить по полочкам в голове инфу, как эффективно работать с агентами и не тратить лишнее время на бесполезные действия. А кому-то – понимания того, как работают топовые чуваки, типа меня (хаха, один ученик реально так написал мне, спасибо), тем самым успокаивая FOMO. Про FOMO, кстати думаю, довольно актуально для многих. Курс помог ребятам успокоиться и не переживать, что у AI отберет у него работу или что его сократят взамен подписки на клод. И вот некоторые цитаты: > самое полезное для меня было не в отдельных инструментах, а в подходе > до курса я чувствовал, что использую AI вполсилы и сиджу в узкой области. Теперь беру задачи во фронте, бэке и DevOps, а рабочие тикеты стало легче делать. > раньше всё делал вручную. теперь, агент разбирает логи, работает с несколькими репозиториями и сам готовит PR, а решения и приёмку я оставил для себя. доля реализации в моем времени, по ощущениям, упала с 50–60% до 2-5%. > у меня AI вошёл в ежедневную работу, код и ревью делают агенты > ценность курса для себя увидел не в "секретных приемах", а в нормализации происходящего. Благодаря этим чувакам я понял, что очень важно сохранить текущий state (уровень знаний) ученика перед стартом курса, потом сохранить его после прохождения курса и посмотреть на дельту – ученику будет наглядно видно, чего он достиг и как продвинулся. Я буду лучше понимать, как я помогаю людям решать их проблемы и смогу лучше позиционировать мои следующие потоки. В итоге так и сделал. Сейчас у вас есть возможность после покупки курса сохранить ваш текущий уровень знаний по AI и сравнить его после прохождения курса. Детали курса

Памятка на случай бана Claude По Xвиттору гуляет якобы скоринг система антропиков, которая определяет, кто следующим получит бан. Я изучил эту информацию, и судя по всему, это компиляция практик и эвристик наших китайских бро, а не реальный взлом внутрянки антропиков. Тем не менее, правила вполне логичны и скорее вполне сходятся с реальностью, так что я решил собрать их все в одном месте, чтобы в случае чего, было понятно, как действовать. TLDR: 1. Чистый IP — это 80% дела. Не обязательно домашний, но чистый. Прокси — глобальный режим + TUN, и никогда его не менять: даже переезд в другую /24 подсеть — уже минус. 2. Почта Protonmail / iCloud / Outlook. Gmail уже не топ. Одноразовая почта — сразу минус, кастомный домен — плюс. 3. Не платите в первые сутки. Зарегались — подождите 2 дня, возьмите Pro, на Max апгрейдьтесь потом. Карта — реальная, зарубежная. Виртуалка и gift card с серого источника режут счёт. 4. Один компьютер — один клиент. Desktop и мобильный дают плюс, web — ноль. Три устройства на аккаунте — почти приговор. 5. Не выгребайте лимит в ноль и не гоняйте 24/7. Параллельные сессии, повторяющиеся промпты, частые логины — всё это детект автоматизации. Остальные подробности по ссылке. Сохрани себе и передай другу! Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Мобильным аппкам от вендоров скоро придёт конец Пока я готовился к открытию курса, мне нужно было время от времени отдыхать от этого и отвлекаться. Я делал всякие интересные штуки чисто for fun. Одной из таких штук была своя версия клиента от приложения представительства моего китайского автомобиля, которое даёт возможность использовать телеметрию авто и управлять им удалённо – завести двигатель, включить кондёр, открыть окна, посмотреть уровень топлива и т. д. Зачем? Сначала меня достала реклама и идиотские UX решения: типа, свой способ смахивания уведомлений. Не как на айфоне вверх, а вправо. Вы скажите - это мелочь, а я скажу, что в 2026 году, когда у тебя есть возможность взять подписку на клод за $100 и сделать хорошо и убрать такие мелочи, не делать этого, ну это какой то лютый кринж. Последней каплей был их факап после происшествия с дата-центрами *ндекс клауда. Их приложение (а значит и телеметрия автомобиля) сначала лежало буквально 14!!! дней (и при этом никак не подсвечивало, что там что-то не так с продакшеном, а просто не реагировало никак на авторизацию). А потом, когда они смогли поднять бэкенды, то юзерам пришлось авторизовываться по логин/паролю, которые выдавали у дилера, а не те, которые юзер себе ставил после выдачи от дилера. Я сделал вывод, что они хранили бэкапы на одном сервере с бэкендами))) Короче, я вооружился glm-5.3-flash (openai/claude в таких делах лучше не использовать) и дал ему задачу порисерчить, как можно сделать клон клиента. Сначала, мы посниффали http трафик с моего айфона, потом дело дошло и до скачивания .ipa оригинального приложения и разбора его кишчков вплоть до sdk и вытаскивания контрактов эндпоинтов. Тут уже подключались astra (для расковыривания sdk) и claude (для создания хорошего UI/UX для PWA). И они даже не жаловались, потому что в в AGENTS.md я прописал, что этим приложением пользуюсь только я сам и вообще нам надо решить проблему с лежачим продакшеном у вендора (да, они повелись на это). В итоге, за один вечер я накидал простой PWA для управления автомобилем и он даже кое-как работает и отсылает команды на авто. Но, до готового результата я не довёл, потому что тут нужно приложить больше времени, т. к. судя по всему, оригинальное приложение построено на костылях, а мне нужно их воспроизвести. ——— Тем временем, в новостях вы могли видеть, что народ: - пошёл вайбкодить лаунчеры для своих телевизоров: вырезать телеметрию и рекламный шлак - вырезать тащ майора из *ндекс станции Эти задачи у меня тоже в планах. ——— Итог Вижу, что в будущем, компании, которые создают приложения под мобилки, завизжат от того, что юзеры то и дело расковыривают их приложения и создают себе альтернативные клиенты без телеметрии и рекламного шлака. Только представьте себе суперапп, который включает в себя всю вашу рутину: - вызвать такси - арендовать самокат - заказать кошачий корм на wb/ozon - заказать аксессуары для айфона и всё это без рекламы и телеметрии, с удобным для вас интерфейсом и возможностью дать эти инструменты вашим личным агентам. И вам даже не нужно выкладывать приложение в app store, потому что для большинства задач хорошо подходит формат PWA. Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

AI Coding для Разрабов: Advanced Пересобрал курс, выпускаю новую версию. Старт: 10 ноября Для кого? Для разрабов в командах и соло-билдеров, которые: - хотят отдавать агентам больше сложных задач - при этом не хотят терять понимание проекта - устали от когнитивной нагрузки после ревью PR Что получите после прохождения курса? - научитесь строить надёжный workflow для работы с агентами - сможете оптимизировать процесс проверок работы после агентов - лучшие подходы по контролю работы агентов - систематизируете имеющиеся знания и получите новые Как устроен курс? - 3 модуля и 20+ уроков. Включает в себя advanced часть роадмапа agentic SDLC, который я публиковал раннее. - Занятость примерно 4-5 часов в неделю с учётом практики. - Длится 5 недель. - Есть созвоны с обсуждением уроков и домашней работы. Есть оплата картами банков РФ и иностранными, есть СБП, яндекс.сплит. Количество мест ограничено! Вопросы можно задать в боте. Если что, там отвечаю лично я, а не AI 🌚 Остальные детали по кнопке ниже! 👇🏻 Детали

Собрал график моих расходов по подпискам Codex $100 и Claude $20 за последние 4 недели На подписке клода я пока ни разу не доходил до 100% usage недельного лимита, даже до 80% не доходил)) Вывод – Anthropic очень щедры сейчас, боюсь как бы этот аттракцион не закончился Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Для программистов наступают трудные времена Объём и сложность программ возрастают, непропорционально по отношению к зарплате. Романтический ореол непостижимости этой профессии, если он когда-либо и существовал, начинает меркнуть. На Западе софтверхаусы тают как вчерашний снег, а программисты начинают пополнять армию безработных. Оспаривается даже само стремление рассматривать программистов как профессионалов особого рода. Главное же — это то, что вольная армия программистов постепенно попадает в «плен» к администраторам и руководителям, которые стремятся сделать труд программиста планируемым, измеряемым, однородным и обезличенным. "О человеческом и эстетическом факторах в программировании", А. П. Ершов, 1972 😄 Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Промпт недели: Посмотри свежие CVE за последние 7 дней на oss-security (openwall). Проведи ревью проектов на этой машине и в доступных мне репозиториях GitHub/GitLab. Сверяй не только lockfile, но и то, что реально задеплоено: production-образы, контейнеры, venv, пакеты ОС на серверах. Для каждого совпадения проверь, воспроизводится ли проблема в наших условиях: используется ли уязвимая функция, доступна ли она извне, prod это или только dev. Воспроизводи только локально или в изолированном контейнере, никаких проверок на production. Ничего не меняй и не пушь — только анализ. Итог — матрица: проект | пакет | текущая → исправленная версия | CVE (ссылка) | применимость (подтверждено / нужны условия / не применимо) | prod/dev | приоритет | оценка работ. Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

анонс-пост курса tldr: анонсирую пересобранный курс "AI Coding для Разрабов", в конце промокод. чат, привет! я сейчас занимаюсь подготовкой новой версии курса по ai coding для разрабов если кто не знал, то за этот год я провёл уже 2 потока курса, его прошли 70+ чел. материал на двух курсах был одинаковым, но всё ещё актуальным. и вот к третьему потоку я думал, как бы мне пересобрать этот курс, чтоб сделать его более эффективным – охватить то, что реально важно для моих кастомеров и убрать то, что не нужно. (подробнее про то, что поменялось в работе спустя пару месяцев после курса тех, кто прошёл его, я расскажу позже) так мне пришла в голову мысль собрать курс вокруг SDLC. В целом весь контент и так уже был, просто надо его подсветить именно с этой точки зрения. так вот, раннее я делал agentic sdlc roadmap, который вам зашёл (на ~400% больше шейров чем обычно). там я показал, какими знаниями нужно обладать, чтобы применить AI во все части SDLC цикла. на курсе мы покроем advanced часть этого roadmap + ещё немножечко сверху. Для кого это вообще? Я ориентируюсь на три сегмента: - разработчики (бэкенд/фронтенд, миддлы, синьоры, джуны – не важно) - тимлиды и тех. менеджеры (им обычно интересно узнать как это должно быть и потом внедрить тоже самое у себя) - соло-билдеры, индихакеры (люди-оркестры, которые на себе закрывают очень много ролей и хотят делать это ещё оптимальнее. я и сам такой). главное правило – понимать как устроен весь цикл разработки изнутри. если вам интересно поучаствовать в таком курсе – жмите на ссылку и подтверждайте участие. как только откроются продажи, я скину вам промокод на скидку.

Tim Sweeney, Epic Games founder: Когда я писал Unreal Engine 1, моё время делилось так: - ~30% — по-настоящему глубокий кодинг над сложными задачами: текстурные мапперы на ассемблере, BSP-деревья на C++, персистентность данных, OO-дизайн систем и сетевой код. - ~70% — просто набор и рефакторинг огромных объёмов кода, которые нужны для полного набора фич движка. Это не было сложно: пока руки стучали, голова была в более глубоких темах — думал и планировал, что дальше. Ощущения почти как от вайбкодинга сегодня — с той разницей, что код набирал я сам на клавиатуре IBM Model M, а не промптил и не ревьюил результат. Так что для меня всегда было абсолютно логично отдать эти 70% AI — как только он сможет делать их с примерно тем же качеством, что и мы. А это качество никогда не было идеальным. Неудивительно, что через несколько лет эволюции моделей AI забрал эти 70% на себя и освободил программистам время под более ценные задачи. Настоящий сюрприз — другое: AI вырос в некоего insta-Кармака, который изящно и часто чисто решает сложные технические задачи — и умеет рассуждать о сложных 3D-сценах и работать с ними, и через инструменты, и напрямую читая сырые файлы данных. Я ушёл с ассемблера ещё в 1998-м, когда out-of-order CPU сделали куда более простой код на C/C++ быстрее, — и ни разу не пожалел. А если промптинг через архдокументы, концепт-арт и дизайн-планы заменит набор кода и правку вершин — разработчики смогут тратить время на более высокоуровневые и более ценные технические и креативные задачи. В конечном счёте важен продукт — игра или движок. Всё, что помогает разработчикам пробовать больше идей и быстрее делать софт и игры лучше, — это выигрыш для всех. Источник ——— Абсолютно согласен с Тимом! AI позволяет нам перейти на уровень абстракции повыше и заниматься немного другими задачами, а не набором кода. Дизайн, продумывание продукта, трейдоффов – вот, чем должны заниматься разработчики. И один из частых страхов разработчиков – "а не отупею ли я при работе с AI?". Я всегда отвечаю так – отупевают ли тех. менеджеры и архитекторы от того, что они уже не набирают код каждый день? Не думаю. У них просто фронт работы другой. И при смене работы, повышенная когнитивная нагрузка на вас это норм. Со временем мы привыкаем и это уже ощущается рутиной. Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Гайс, кажется, Opus 5.5 лучше GPT... Вы знаете меня как фаната Codex, но вынужден признать, что последние недели 2 я очень много использую и Opus.. Как то так вышло, что у Anthropic вышёл потрясающий релиз этого Opus и он хорош в очень многих задачах – особенно это понимание стратегии (и маркетинг и продукт и разработка) и, что меня удивило, он сильно прокачался в понимании того, как работают AI агенты – промпты, скиллы и всё такое это прям очень хорошее преимущество новой базы Claude по сравнению с текущими GPT. А их лимиты это вообще что-то невообразимое. Я уже месяц сижу на подписке за $20 и только раза 2-3 упирался в 5h лимит, а недельный лимит пока что не удалось ни разу прикончить. Я Claude использую как второстоепенного агента. Основной у меня это всё ещё Codex. Видимо поэтому мне очень хватает лимитов. При этом, в некоторых задачах GPT всё ещё лучше Claude, а 6.1 Sol мой ежедневный агент, к тому же очень дешевый. И душа тянется купить подписку за $100, но мозг понимает, что т. к. я пока ещё не упёрся в лимиты, Fable 5.5 не вышел, а ситуация с банами напрягает, то подписку апгрейдить пока что смысла нет. Интересно, как долго я ещё протяну.. Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Купил новый домик для агентов! В начале этого года был дикий хайп на Mac Mini на котором работает OpenClaw. Тогда этот хайп прошёл мимо меня, но железку под home lab хотелось взять давно! Зачем? Во-первых, хостить различные сервисы, типа Forgejo (это git). Зачем? Ну, у меня есть личные проекты и мне понравилось хранить артефакты по ним в git, а в Github грузить это как то не очень хочется. Во-вторых, мне надоело ходить по городу с приоткрытым макбуком! Летом я прилетел в Москву на конфу и увидел много народа который ходит с открытыми ноутбуками. Я тогда подумал, нафига это? А потом вернулся домой и понял, что крутить агентов 24/7 и жечь токены это прикольная затея, так что тоже столкнулся с этой проблемой и какое то время ходил и даже ездил за рулем с открытым ноутбуком. Даже жену сделал личным водителем, а сам пару раз ездил на заднем сиденье с ноутбуком! Прикольно, но не совсем то. Я сижу на codex и bb и в bb есть возможность организовать несколько хостов в сервер-клиент. Я попробовал подключить VPS в качестве клиента и гонял там агентов под opencode. Мне понравилось, но доверять это на VPS тоже не хотелось. Короче, какое-то время назад я прям загорелся идеей приобрести мини-пк, ориентировался на Beelink. Облазил авито и наконец-то нашёл подходящий лот за очень хорошую стоимость: Beelink SER5, Ryzen 7 5800H, 16 GB RAM, 500 GB Storage за 24к рублей! Настроил его с кодексом, организовал репо по управлению этой home lab, накатил туда Proxmox с двумя VM – services (для хостинга Forgejo и другого) и vibecoderskaya (для агентов), перенёс сервер bb на vibecoderskaya и теперь сгружаю туда задачи, которые нужно крутить несколько часов и удобно не быть привязанным к макбуку! А у вас есть home lab по такие цели? Рассказывайте Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Эфиру быть! По опросу из прошлого поста вижу, что желающих много, так что прямой эфир организую! 24 октября, суббота, в 18:30 я проведу эфир на 1-2 часа и покажу как работаю с агентами над проектом Gristmill. За время эфира надеюсь успеть завезти 1-2 фичи и поотвечать на ваши вопросы. Приходите, будет полезно! Зарегистрировать на эфир можно в боте, по ссылке.

Продолжение истории с заменой Granola Вернувшись из отпуска, завершил переезд JS->TS (ушло где то 35 PRs на это) Я начал улучшать UI (это моё любимое), понравилось как оно стало улучшаться и тут уже разыгрался азарт! Решил, что нужно придумать название. Gristmill – «meeting notes, milled fine» Главная идея: артефакты митинга принадлежат вам и вы можете обрабатывать их любыми инструментами. Помните мой фейл в авто, когда отвалился мобильный хотспот и Granola потеряла 20 минут речи собеседника? В Gristmill архитектура построена ровно наоборот: 1. Запись локально. Микрофон и системное аудио пишутся в два раздельных трека (Ogg/Opus) нативно через Swift/FFmpeg. Едешь в лифте, переключаешь VPN, падает Wi-Fi — пофиг, звук пишется прямо на диск и никуда не пропадет. 2. Record then process. Никакого ненадежного стриминга на лету. После созвона нажал «Stop» — готовый звук уходит на транскрибацию и диаризацию. 3. Транскрипт и саммари — это всего лишь артефакты. Не понравился результат или модель затупила? Нажал одну кнопку и пересобрал транскрипт другой моделью (хоть Gemini, хоть Deepgram, ElevenLabs, OpenAI или локальным Whisper/Llama/Sherpa). А исходное аудио всегда у тебя под рукой. Я пока что пользуюсь Deepgram, мне хватает. Ещё по фичам: - Speaker labels Это фича, которая соотносит распарсенных спикеров в аудиозаписи с участниками созвона. Как это сделать? Расковырять Granola! Именно расковырять, а не сделать реверс-инжениринг! Это важно! Иначе, можно словить письмо счастья от OpenAI)) Я сначала думал, что такие крутые чуваки как Granola парсят участников как то по умному и хитром, но оказалось, что у них есть просто парсилка интерфейсов, и при этом даже не любых, а только Zoom (работает через MacOS Accessibility API), Google Meet (работает через Google Chrome extension) и Microsoft Teams (слава богу мне это чудо инженерной мысли не нужно, так что я с ним не разбирался). Короче, расковырял это и стащил себе. Добавил ещё поддержку Телемоста, так же через такой же Chrome Extension. Теперь, приложение должно понимать, кто в какой момент какую фразу сказал. - Чат Для чата я решил, что хочу использовать имеющуюся охапку подписок – opencode go, clinepass, z.ai, codex. Но как сделать это проще? Выход – bb Я пользуюсь им уже около месяца, оч нравится. Добавил в Gristmill поддержку bb очень быстро и теперь есть возможность использовать любой harness, в том числе и даже claude code! - Внешний доступ Для доступа агентов к материалам созвона я решил, что сделаю cli + skill и его будут использовать как внутренние агенты (через bb), так и любые внешние, получилось очень удобно! Ещё топовая фича - нескучные обои цветовые схемы: добавил в настройках возможность переключать акцентные цвета. По самым крутым фичам пока что всё, но вот что ещё агенты делали: - Strict TypeScript + Zod везде Полностью убрали нетипизированный IPC-ад между процессами Electron. Все вызовы строго валидируются через контракты. - Переезд на Oxlint / Oxfmt Линтинг и форматирование теперь летают за миллисекунды, агенты не спотыкаются о кривые конфиги. Тут кстати тоже очень много времени ушло - около 4 дней работы, 27 issues, +77k / -23k LOC. Но зато теперь у меня есть: - архитектурные границы в каждом из модулей (бэк, UI, chrome extension и т. д.) - дефолтные no any, as unknown as T и т. д. - кастомные правила под проект - и ещё куча других правил, которые я стащил откуда-то Сегодня я делаю репозиторий публичным. 📱 Gristmill ❗️Тут ещё важно проговорить дисклеймер – продукт сырой, но я вычистил его настолько, чтобы мне самому было комфортно пользоваться. Тут всё ещё можно наткнуться на неприятные особенности, а всевозможные комбинации настроек я не использовал, так что не могу гарантировать идеальный результат. Это мой первый опыт опенсорса, так что принимаю issues и PRs. ❓ И вот ещё думаю, стоит ли делать прямой эфир с обзором проекта и запилом какой-нибудь фичи прям в лайве? Что думаете? Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Я же состою в программном комитете конференции AI Native Conf, Онтико и эта конфа пройдёт 20 октября в Москве. Я там буду вести один из залов, так что приходите, пообщаемся в живую! А чтоб было интереснее, вот список докладов, которые хотелось бы подсветить для вас: - Андрей Усенко, Райффайзен Банк — Не ускорять старую организацию, а построить новую: опыт AI-native трансформации бизнес-юнита. Как перестроить работу команды с AI, чтобы фичи проходили путь от задачи до прода за часы вместо недель. ! Слухи говорят, что самый интересный RnD в ИИ-зации компании проходит сейчас в Райффе, так что оч рекомендую попасть на этот доклад! - Олег Федоткин, Циан — Как освободить себе два дня в неделю с помощью ИИ, если ты менеджер. Как превратить записи встреч в задачи и решения — и не дать AI выдумать договорённости за участников. - Сергей Шилков, Альфа-банк — Миграция с Pega силами ИИ: реверс-инжиниринг логики и агентная разработка. Как с помощью LLM вытащить бизнес-логику из Pega и перенести её на новый стек: с метриками, стоимостью и граблями. - Константин Волков, Veai — Карта AI-инструментов разработки: от GPU до агентики, без слепых зон. Как выбрать модели и железо для coding-агентов, запустить всё в проде и посчитать реальную стоимость. Мне лично будет очень интересно послушать этот доклад, я как раз буду вести этот зал: - Екатерина Фирсова, Altenar — Проблема сопротивления сотрудников внедрению AI: почему AI-трансформация буксует. Почему внедрение AI буксует: безопасники запрещают, инженеры боятся замены, а менеджмент уже считает, сколько людей сократить. А также про иизацию волчистости (sic!), новый уровень осознанной ии меркантильности и геймификацию процесса. Посмотреть детали и приобрести билет можно тут. Кстати, мне дали промокод на 10%: AIWAVE10. Не забудьте применить! Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

good-css skill Я знаю, как вы любите skills, так что вот вам ещё один для аудита css! Суть: с помощью этого skill, агент делает аудит css и дает список того, что нужно исправить, чтобы было хорошо! npx skills@latest add vojtaholik/good-css Сайт: good-css.com Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

1. Блин, ИИ делает мою работу лучше меня 2. Software engineering мёртв, разработчики не нужны! 3. Теперь я могу вайбкодить сколько угодно slop! 4. Ой, что-то не идёт. Fable/Sol/Opus — всё полный отстой 5. А что, если ограничить агента? Надеть на него поводок? 6. О, результаты уже вполне приличные. Как копнуть глубже? 7. Заказывает 12 книг по разработке на Ozon 8. Software engineering жив! Я сверну горы! Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Без текста

Без текста

Выступал тут с презентацией по тому, как правильно работать с AI агентами и решил выделить парочку полезных слайдов. 1. Memory bank даёт 80% результата при 20% затратах. 1) Что хранить в memory bank? Храните ту информацию, которую сложно или невозможно было бы добыть из кода – C4, infra, детали имплементации, бизнес процессы, user stories и т. д. 2) Как хранить? Можно прям в репозитории создать папку .memory-bank и разложить там по папочкам и файликам Потратьте пару часов на то, чтобы привести документацию вашего проекта в порядок. После этого, в каждом новом чате у агента будет хорошая структура вашего проекта. Ему не нужно будет долго ковырять и грепать ваш проект. 2. Попробуйте ASD-STE100 Это контролируемый вариант английского языка, разработанный для написания технической документации. Он основан на ограниченном словаре (около 900-1000 слов) и наборе правил, которые делают тексты однозначными и понятными. Изначально стандарт был разработан для авиационной промышленности. (Статья на хабре) Помогает делать инструкции более однозначными и писать сразу в нужном контексте. Достаточно просто попросить LLM использовать этот стандарт при написании документации. Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Без текста

OpenAI GPT vs Anthropic Claude Платиновый вопрос – что выбрать, какая модель лучше? Одно из различий – на скриншоте. У одной модели есть какая-то эмпатие, умение читать между строк, а другой нужно явно проговаривать инструкции словами через рот)) GPT слева или справа?

Продолжение про мою версию OpenWhispr Пока переписывал код с JS на TS, из репо openwhispr ко мне перекочевал github action 'pr-quality' – оно на каждый пуш в гитхаб запускает джобу, которая прогоняет все тесты и аудиты по всему репо. Полезно, но дорого. В итоге, за несколько дней у меня впервые в жизни закончилась квота Github Actions. Отключил запуск тестов в gh actions и решил запускать их локально. В один момент столкнулся с тем, что мак раскалился как сковородка, так что проишлось попросить codex сократить количество параллельных тестов и продолжил работать. Спустя время заметил, что тесты занимают чудовищно много времени на один запуск - минут 17. А z.ai glm 5.3 flash, который переписывал код, любил запускать полный набор тестов после каждой мелочи! Терпение кончилось и решил вместе с кодексом оптимизировать эти тесты. Вот самые интересные чекпоинты того, как это происходило: было 17:18 мин → стало 12:25 мин - добавили кеш модулей для swift кода: 162 с → 4,6 с - фальшивый ONNX worker не отвечал на завершение, поэтому 5 сценариев ждали настоящий таймаут: 25 → около 0,1 с. - убрали лишнюю работу в двух проверках TypeScript-контрактов: 48 → 10,6 с. - в тестах миграции настроек перестали после каждого сценария перезагружать весь граф Vite. Две дорогие группы сократились примерно с 30,6 до 4,3 с и с 17 до 3,9 с. 12:25 мин → 5:03 мин - перенастроили запуск тестов - разделение по доменам, типам и условиям - запуск тестов в два потока - убрали проверки кода, который больше не используется. - тесты, проверявшие скопированную в них логику, заменили проверками настоящего кода приложения. - 57 проверок TypeScript-контрактов объединили в один запуск компилятора, вместо повторной компиляции для каждого файла. - переиспользование запущенного vite server Было 5:03 мин → стало 1:06 мин - профилирование показало, что мы запускали с низким приоритетом не только тесты, но и сборку с компилятором. Раньше так пытались снизить нагрузку на Mac. - убрали низкий приоритет: одна и та же сборка сократилась с 21,45 с до 2,90 с. Ограничение в два тестовых процесса сохранили. - убрали ещё один лишний пятсекундный таймер и повторную подготовку нескольких тестов. - полный прогон занял 60,43 с Вывод такой – быстрая итерация для эффективной разработки очень сильно важна. И без агентов я бы скорее всего забил бы на эту оптимизацию, потому что это отняло бы у меня точно несколько рабочих дней Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Статистика по использованию моделей в Codex Ребята добавили стату в Codex, вот мои данные. Мне оч нравится GPT 6 Astra, но стоит очень дорого! Поэтому, я стараюсь использовать её для диагностики проблем и аналитики, а имплементацию делаю с GPT 6 Sol. По reasoning – Astra работаем в основном в Low reasoning и этого хватает в 90% случаев, а Sol крутится на Medium - High. Помимо Codex, я ещё использую z.ai GLM-5.3-Flash через opencode в bb. Тоже довольно хорошая рабочая моделька для несложных задач. Недавно взял подписку Claude за $20 чтоб потестировать Opus 5.5 на задачах дизайна – пока что это лучшее, что вообще существует для дизайна. Экономит очень сильно времени чтобы получить желаемый результат с первого раза. А у вас как? Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Когнитивное искажение в мире AI Многие ошибочно считают, что любой учебный материал по AI устаревает через несколько недель после выхода. Расскажу, как появилось это когнитивное искажение. 1. Примерно в 2023, когда AI стал хайповать, появился промпт-инжиниринг – в самом начале это были особенные заклинания, которые позволяли выдавать из тогдашних llm полезный импакт. 2. Каждый месяц-два, с выходом очередной llm, эти заклинания менялись. 3. В это же время выходило много книг и даже DVD-дисков в которых авторы рассказывали какие заклинания для каких ситуаций лучше использовать. 4. Многие подметили факт, что за период с начала написания книги и до старта продаж, эти заклинания успевали устареть. 5. У людей в головах закрепилась мысль, что в мире AI всё настолько быстро меняется, что нет смысла покупать какие-то книги, курсы или другие обучающие материалы – инфа там всё равно уже давно неактуальна. 6. В итоге, появляется "куриная слепота" на любые учебные материалы. И что не так? Нужно понимать различие между "сборником заклинаний" и материалами с фундаментальными знаниями. Сегодня мы активно используем тот фундамент, который "был открыт" для нас в 2024-25 годах – tools, context, agents и т. д. Ничего из этого не устарело. Всё это, либо стало основой для новых решений, либо вдохновением, либо используется как есть и по сей день. Всё новое это хорошо забытое старое, а креативность – это компиляция существующих идей. Я полистал книгу AI Engineering: Building Applications with Foundation Models, Chip Huyen которая вышла в 2025 году и вижу, что она в целом до сих пор актуальна. Существует ли хоть один человек, который прочитал эту книгу в 2025 и жалеет об этом сейчас? Я в это не верю. Я думаю, что он наоборот рад тому, что раньше смог познакомиться с фундаментальным устройством мира AI и раньше смог получать больше бенефитов от AI. Так что если вы сомневались в своих знаниях об устройстве AI, но всегда отвергали идею почитать книги или другие материалы – рекомендую пересмотреть своё мнение :) Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!

Интересные инсайты по skills Тут недавно на Hacker News появился тред с вопросом "Как вы менеджите ваши skills". Почитал весь тред и решил выписать интересные на мой взгляд инсайты и добавить немного от себя. Skill – это кэш рабочего процесса: "как уже делали эту задачу". Должен отвечать на вопрос "как сделать X". 1. Когда skill действительно нужен - нужно хранить то, чего нет в обучающих данных модели: - внутренние сервисы; - нестандартные конфигурации; - инфраструктуру и связи между репозиториями; - правила доступа к окружениям. - принятые в команде гайдлайны - один и тот же процесс повторяется несколько раз в день или в неделю; - процесс должен выполняться одним и тем же способом; например: - нужно не забывать тесты, документацию, ревью или другие обязательные шаги; - нужно выполнять compliance-проверку; - часто требуется один и тот же способ работы с Jira, Git, CI, инфраструктурой или браузером; При этом, если действие можно выразить обычным кодом, лучше выразить его кодом. Модели оставить принятие решений и задачи, которые трудно формализовать. 2. Как создавать skills - не начинать с поиска готовых skills. - сначала попросить агента выполнить задачу. - попросить агента упаковать процесс выполнения задачи в skill. Тут рекомендую использовать skill-creator от Anthropic – там есть evals для проверки skill. - попробовать skill в новом чате 3. Улучшение skill - после каждой сессии со скиллом анализировать, что можно вынести в skill; - собирать статистику повторяющихся рабочих процессов для создания новых скиллов; - просить другой frontier-моделью уменьшить и упростить текст skill. - проводить ежемесячный аудит неиспользуемых skills; 4. Безопасность - Рассматривать каждый skill как код, которому агент доверяет. - Проверять происхождение и содержимое. - Не устанавливать случайные skills из интернета без ревью. В комментах добавьте ваши инсайты по скиллам! inb4: скиллы не нужны Лайк, репост, ✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!