Comments 13
Полтора года в Claude Code
Какой вы мудрый, сумели пользоваться Claude Code даже до того, как его зарелизили!
Странно наблюдать всё это из окопов энтерпрайз легаси. У нас тут своя война
LLM слишком тесно в душных объятиях накопленных каскадных архитектурных ошибок и неоптимальных архитектурных решений по забытым причинам.
Думаете, это вас не касается?
Все будем в легаси и вы тоже.
Полностью переписать можно (если восстановить забытые замыслы и причины решений, что отдельная сложность), переехать нельзя: адаптация пользователей, миграция данных - всё очень дорого.
Стоимость сейчас не в коде, а в: переобучении пользователей и поддержке двух систем, миграции исторических данных с их аномалиями (а аномалии и есть настоящая бизнес-логика), регуляторике и аудиторских следах, интеграциях, где другая сторона не будет мигрировать вместе с тобой
Ну и чтобы 2 раза не вставать добавлю: госы нынче повадились отключать старые системы при наличии новых но плохих, бесит
LLM слишком тесно в душных объятиях накопленных каскадных архитектурных ошибок и неоптимальных архитектурных решений по забытым причинам.
Но ведь и людям с таким работать не легко.
Людям легче.
Для этого нужно подняться на несколько уровней мета описания, рефлексии, абстракции - не знаю как назвать.
Люди это умеют. LLM пока нет.
Даже если научатся, то остаётся ещё непроходимый ров: долговременный контекст задачи который знает только человек, приоритеты, галлюцинации LLM.
Люди это умеют.
Некоторые умеет. А другие - авторы того самого энтерпрайз легаси, накопленных каскадных архитектурных ошибок и неоптимальных архитектурных решений по забытым причинам. И если дать исправлять им - ну они просто добавят еще больше ошибок и неоптимальных решений.
Я не к тому что LLM с этим точно справится лучше, скорее о том, что плохо написанный код это проблема и для ллм и для людей.
«Harness > смена модели» — верно. Кстати, убедиться в этом точно можно только с контрольным набором сценариев и ответов: иначе каждое изменение harness оцениваешь на глаз, а не по факту.
Экспертиза не может накопиться внутри нейросети - переобучаться недорого пока не могут.
Поэтому экспертиза теперь вне.
Можно было бы назвать это огромным промптом работника, который улучшается, но такой промпт не влезет адекватно в контекст, а также будет проседать по качеству для отдельных задач.
Поэтому делаем обвязку.
Спасибо за статью.
Как мне кажется, уже заметна тенденция по сдвигу обвязки "от локальной к серверной". Коллекции skills, agents, plugins etc, практически на любой случай. Уже не надо писать самому, - можно брать готовые и адаптировать (или брать как есть и адаптировать проект).
Клод 4.7 уже умеет создавать суб-агентов и циклы работы, используя встроенные инструменты.
То есть вполне возможно, через пару поколений, LLM сами смогут выбирать оптимальную обвязку, исходя из контекста запроса. Причём в общем случае будут делать это эффективнее локальных программистов.
Год в Claude Code, несколько релизов моделей
Кулстори, бро.
Что там с Cursor, Antigravity/Gemini CLI, Codex CLI/App/App Server, Roo Code, Cline, OpenCode, OpenClaw, Pi, Tmux + <что-то>? Тысячи их.
Где эспертиза-то, собственно? Я тоже твиттер и релизы читать умею.
Harness вокруг LLM: что я понял за год ежедневной работы