это вы ещё скалу не смотрели, в любом случае там начинается стадия, когда когнитивная нагрузка очень высока, и от одной строчки кода начинает плавится мозг, тк там под капотом как раз то, что в java красиво и нативно раскладывается в несколько и сразу понятно что происходит.
Там тулы нативные/поиск из идеи+они кучу своих всяких лайвхаков и команд понадобавляли+запускают приложение через идею и читают логи тоже из консоли рантайм конфигурации, кароче более полная интеграция с Intelij. Мне больше нравится.
На самом деле не понимаю, зачем вообще привлекать стороннего специалиста для работы с LLM, там нет никакого rocket science, дёргаешь себе api через sdk, используешь готовые фрэймворки, MCP сервера если надо дописываешь. Возможно люди просто ленивы или не знают английского чтобы почитать, все уже давно по полочкам разложено.
В кило к сожалению контекст засирается за минуту, плюс он не нативный и жутко глючит отрисовка. Сейчас перешёл на veai и почти все задачи через него делаю, хотя иногда и в кило запускаю.
Как раз сейчас в эпоху ИИ когда проблемы в скорости написания кода нет на первый план выходят архитектурные решения, "best practice", опыт предыдущих лет, задание ограничений и тд. Т.е. вещи где нужно думать, а колбасит сейчас ИИ килотонны кода. И если в стартапе люди до сих пор сначала делают, а потом думаю делать нечего, оттуда надо бежать даже в любую аутсорс галеру, и то пользы будет больше.
Стартап хуже аутсорса: там куча говнокода, всё надо чтобы было ещё вчера и ноль процессов. Ничему там особо не научишься. Зато атмосфера будет весёлая, пока не выгоришь.
таких проектов уже миллион, весь реддит ими забит, раз в неделю появляется кто-то с кодовой раг системой которая ну вот точно решит все проблемы) только толку от таких проектов пока что немного, проще перед задачей сказать LLM изучи как работает вот эта фича, запиши все в md файл, а в новом чате уже задавать задачу и подсунуть сгенеренный md файл с описанием фичи.
Сейчас собесы стали настолько жёсткими, что это перешло в отдельный вид искусства подготовки и лотерею: повезет тебе что ты учил именно этот пул вопросов или нет, и пока готовишься уже забываешь как кодить. Поэтому только испытательный срок и мотивация сотрудника вникать в проект решают.
Вы путаете продукты написанные вайбкодерами, а не программистами, которые задают четкие границы, правила, ревьювят код и тд.
Плюс инженер никогда не нес мат ответственность за продукт, если он не имеет доли конечно, но такого не встречал за свою карьеру в 17+ лет, положить сервис можно и без ИИ, тут криворукость никто не отменял.
Не проще ли сделать форк от kilo/roo/open code? В чем смысл собственной разработки с нуля? Это же глупо и трудозатратно, тем более в кризисные времена.
Раньше ты продумывал интерактивно/итеративно, держа в голове верхнеуровневое решение и дописывая на ходу детали, сейчас надо полностью в деталях план, а ии уже его реализует, используя заданные рулы и пэттерны. Я про это и говорю, что не волшебная пуля, но скорость работы возрастает. Если написал говноплан, то потом все выкинул и переписал с нуля, руками такое не прокатит.
Ну мне например влом печатать и копировать код из 100500 мест уже)
Сейчас без работы, просто для обучения пишу проекты, использую kilo code для агентной разработки, взял developer subscription z.ai и minimax (где-то 20 долларов в месяц за все). Z.ai не справляется с нагрузкой и очень медленный, но он умнее, поэтому его использую как архитектора и оркестратора, а для кодирования использую minimax+у него контекстное окно больше. Китайцы немного отстают от западных аналогов, но надо добавлять/дописывать MCP серверы для предоставления им информации о последних измененияз во фрэймворках и подходах, добавлять rules, workflows и тд. И в принципе результат получается годный, но на это первоначально времени уйдет не меньше, если бы вы с нуля сами всё написали, зато потом идёт все в разы быстрее, те я к тому что не надо бросать все, тк период настройки под себя занимает время измеримые с "ручной" разработкой какого-то функционала.
На данный момент очень плотно изучаю эту тему, тк много свободного времени и скажу вы абсолютно правы: ИИ шагнул далеко вперёд и надо изучать инструменты и новые подходы. Ещё в прошлом году по сути был глупый и тупой копайлот и ему подобные, сейчас уже есть набор агентов, которые проектируют, разбивают на задачи, кодируют, дебажат и тд. Если их использовать втупую, то получается ерунда, если подстраивать под себя, то получается уже переход к фича разработке, где за один присест ИИ выдает готовый функционал. Но тут меняется именно подход: планированию и архитектуре будущей фичи уделяется 70% времени, затем ИИ выдает результат и уже 30% идёт на ручную отладку+опять же ИИ код ревью, проверка и доработка. Скорость разработки растёт, ты превращается в архитектора+надо заранее всё продумать. Ну и из плюсов, если результат плохой, можно все откатить и сделать новую версию, вручную такое обычно лень делать, либо сразу можно запустить реализацию двух вариантов и посмотреть какой лучше по итогу. В общем я очень впечатлен, но с инструментами реально надо учиться работать и понимать что к чему, это конечно не рокет сайнс, но какое-то время на адаптацию придется потратить.
это вы ещё скалу не смотрели, в любом случае там начинается стадия, когда когнитивная нагрузка очень высока, и от одной строчки кода начинает плавится мозг, тк там под капотом как раз то, что в java красиво и нативно раскладывается в несколько и сразу понятно что происходит.
Там тулы нативные/поиск из идеи+они кучу своих всяких лайвхаков и команд понадобавляли+запускают приложение через идею и читают логи тоже из консоли рантайм конфигурации, кароче более полная интеграция с Intelij. Мне больше нравится.
На самом деле не понимаю, зачем вообще привлекать стороннего специалиста для работы с LLM, там нет никакого rocket science, дёргаешь себе api через sdk, используешь готовые фрэймворки, MCP сервера если надо дописываешь. Возможно люди просто ленивы или не знают английского чтобы почитать, все уже давно по полочкам разложено.
В кило к сожалению контекст засирается за минуту, плюс он не нативный и жутко глючит отрисовка. Сейчас перешёл на veai и почти все задачи через него делаю, хотя иногда и в кило запускаю.
Да, попадал на такие собесы, задаётся максимально абстрактный вопрос и ожидается именно тот ответ, который хочет собеседующий
Как раз сейчас в эпоху ИИ когда проблемы в скорости написания кода нет на первый план выходят архитектурные решения, "best practice", опыт предыдущих лет, задание ограничений и тд. Т.е. вещи где нужно думать, а колбасит сейчас ИИ килотонны кода. И если в стартапе люди до сих пор сначала делают, а потом думаю делать нечего, оттуда надо бежать даже в любую аутсорс галеру, и то пользы будет больше.
Надо поверх писать агентный MCP/tool который обрабатывает запрос, дёргает MCP несколько раз и отдает финальный ответ
Стартап хуже аутсорса: там куча говнокода, всё надо чтобы было ещё вчера и ноль процессов. Ничему там особо не научишься. Зато атмосфера будет весёлая, пока не выгоришь.
таких проектов уже миллион, весь реддит ими забит, раз в неделю появляется кто-то с кодовой раг системой которая ну вот точно решит все проблемы) только толку от таких проектов пока что немного, проще перед задачей сказать LLM изучи как работает вот эта фича, запиши все в md файл, а в новом чате уже задавать задачу и подсунуть сгенеренный md файл с описанием фичи.
Может, вроде windsurf Enterprise так делает, и в целом до обучить модель стоит 500-1000 долларов.
Согласен, glm модель классная, но сам провайдер просто ужасный, они постоянно тротлят и нерфят модель, чтобы выделять мощности на тренировку модели.
Соглашусь, тут нужен Graph RAG с ранжированием, и хватило бы обычного Postgres.
Сейчас собесы стали настолько жёсткими, что это перешло в отдельный вид искусства подготовки и лотерею: повезет тебе что ты учил именно этот пул вопросов или нет, и пока готовишься уже забываешь как кодить. Поэтому только испытательный срок и мотивация сотрудника вникать в проект решают.
Вы путаете продукты написанные вайбкодерами, а не программистами, которые задают четкие границы, правила, ревьювят код и тд.
Плюс инженер никогда не нес мат ответственность за продукт, если он не имеет доли конечно, но такого не встречал за свою карьеру в 17+ лет, положить сервис можно и без ИИ, тут криворукость никто не отменял.
Функционал меньше чем в kilo code, ещё и за подписку платить, в чем смысл?
Сделайте тул для просмотра логов от run_configurstions иначе эта тула бесполезная
Не проще ли сделать форк от kilo/roo/open code? В чем смысл собственной разработки с нуля? Это же глупо и трудозатратно, тем более в кризисные времена.
Раньше ты продумывал интерактивно/итеративно, держа в голове верхнеуровневое решение и дописывая на ходу детали, сейчас надо полностью в деталях план, а ии уже его реализует, используя заданные рулы и пэттерны. Я про это и говорю, что не волшебная пуля, но скорость работы возрастает. Если написал говноплан, то потом все выкинул и переписал с нуля, руками такое не прокатит.
Ну мне например влом печатать и копировать код из 100500 мест уже)
Сейчас без работы, просто для обучения пишу проекты, использую kilo code для агентной разработки, взял developer subscription z.ai и minimax (где-то 20 долларов в месяц за все). Z.ai не справляется с нагрузкой и очень медленный, но он умнее, поэтому его использую как архитектора и оркестратора, а для кодирования использую minimax+у него контекстное окно больше. Китайцы немного отстают от западных аналогов, но надо добавлять/дописывать MCP серверы для предоставления им информации о последних измененияз во фрэймворках и подходах, добавлять rules, workflows и тд. И в принципе результат получается годный, но на это первоначально времени уйдет не меньше, если бы вы с нуля сами всё написали, зато потом идёт все в разы быстрее, те я к тому что не надо бросать все, тк период настройки под себя занимает время измеримые с "ручной" разработкой какого-то функционала.
На данный момент очень плотно изучаю эту тему, тк много свободного времени и скажу вы абсолютно правы: ИИ шагнул далеко вперёд и надо изучать инструменты и новые подходы. Ещё в прошлом году по сути был глупый и тупой копайлот и ему подобные, сейчас уже есть набор агентов, которые проектируют, разбивают на задачи, кодируют, дебажат и тд. Если их использовать втупую, то получается ерунда, если подстраивать под себя, то получается уже переход к фича разработке, где за один присест ИИ выдает готовый функционал. Но тут меняется именно подход: планированию и архитектуре будущей фичи уделяется 70% времени, затем ИИ выдает результат и уже 30% идёт на ручную отладку+опять же ИИ код ревью, проверка и доработка. Скорость разработки растёт, ты превращается в архитектора+надо заранее всё продумать. Ну и из плюсов, если результат плохой, можно все откатить и сделать новую версию, вручную такое обычно лень делать, либо сразу можно запустить реализацию двух вариантов и посмотреть какой лучше по итогу. В общем я очень впечатлен, но с инструментами реально надо учиться работать и понимать что к чему, это конечно не рокет сайнс, но какое-то время на адаптацию придется потратить.