За прошедшие две недели я узнал, что сначала Anthropic, а потом Open AI запустили программы поддержки open source проектов: Claude for Open Source и Codex for Open Source. Я подал заявку в обе программы со своим open source проектом и мои заявки одобрили.
Какие были требования, что это даёт и как я буду применять новые инструменты — ниже.
Содержание:
Что за проект?
Что за программы поддержки open source проектов и как я на них подавался?
Дисклеймер про использование AI в разработке
Как я буду применять все эти инструменты в разработке проекта?
Заключение
Что за проект?
Я e;t писал про свой OSS проект Databasus тут, тут и немного тут. В двух словах, Databasus — это open source инструмент для резервного копирования баз данных. Главная задача проекта: делать копии баз данных по расписанию и сохранять их как локально, так и во внешних хранилищах. При этом уведомлять пользователя о статусе: когда копирование закончилось или провалилось.
Проект разворачивается одной командой в Docker. Его можно установить через shell скрипт, Docker команду, docker-compose.yml и теперь через Helm для Kubernetes. Детальнее о способах установки.
Функции:
Поддержка баз данных PostgreSQL (основной фокус проекта), MySQL, MariaDB и MongoDB.
Сохранение резервных копий локально, в S3, CloudFlare R2, Google Drive, Azure Blob Storage, NAS, через SFTP и rclone. Детальнее здесь.
Отправка уведомлений о статусе в Slack, Discord, Telegram, MS Teams, по почте и в настраиваемый вебхук. Детальнее здесь.
Разделение баз по проектам, выдача доступов другим пользователям и хранение аудит логов. Детальнее здесь.
Шифрование резервных копий и чувствительной информации (пароли, секреты и т.д.). Детальнее здесь.
Поддержка как self hosted баз, так и облачных.
Сайт - https://databasus.com
GitHub - https://github.com/databasus/databasus
Интерфейс выглядит вот так:
В декабре проект сменил название с Postgresus на Databasus.
С ~июня у проекта следующие метрики:
⭐️ ~6k звёзд на GitHub
~300k загрузок из Docker Hub (с учётом старого образа и нового)
~200 человек в сообществе в Telegram
Что за программы поддержки open source проектов и как я на них подавался?
Сначала Anthropic запустили программу Claude for Open Source. По условиям программы на неё могут податься мейнтейнеры проектов, которые:
имеют от 5к звёзд ⭐️ на GitHub;
или имею от 1 млн установок в месяц в npm;
или могут обосновать, почему проект важен для open source'a.
Программа открыта до 30-го июня или до момента, когда будет одобрено 10к заявок.
Одобренным проектам выдают подписку Claude Code Max за $200. Что для обычной разработки, фактически, безлимит.
Я подал заявку 27-го февраля. В заявке я просто указал ссылку на репозиторий, на свой GitHub и почту, на которую у меня зарегистрирован Claude аккаунт.
Получил письмо счастья 3-го марта (спустя 5 дней, включая выходные):
Затем Open AI запустил похожую программу Codex for Open Source. Насколько я понял, программу запустили ~7 марта. Критерии для проектов не прописаны. Только обозначено, что проект должен:
активно поддерживаться;
иметь широкое распространение;
либо иметь явную важность для OSS экосистемы.
Если проект принимают, мейнтейнеру дают:
ChatGPT Pro (это тот, который за $200);
Codex в рамках подписки на ChatGPT Pro;
Возможность использовать Codex Security для ревью PRов;
кредиты для покупки API токенов;
Сроки окончания программы тоже не указаны.
Я решил, что пусть я и скромный, но подать заявку не будет лишним — и подал. В заявке для Open AI уже больше полей. Помимо ссылки на репозиторий и свой GitHub, нужно было объяснить:
почему проект важен и его нужно принять в программу;
что именно мне нужно от программы (Codex, Security, токены);
как я планирую использовать то, что прошу.
Плюс, в отдельном поле я честно написал, что:
буквально пару дней назад получил поддержку от Anthropic;
для разработки я использую Claude Code с моделями от Anthropic и не буду их менять;
Codex Security мне нужен, т.к. проект работает с sensitive данными, лишняя перепроверка во время PR мне пригодится;
API токены постараюсь использовать для скрининга issues;
ChatGPT использую просто как базовую AIшку для повседневных вопросов.
Заявку подал 7-го марта (@NikoX, спасибо за ссылку), письмо счастья получил 11-го марта (спустя 4 дня, включая выходные):
Дисклеймер про использование AI в разработке
Для начала уточню, что AI для меня — это обычный инструмент наравне с IDE. Он ускоряет работу, но не отменяет необходимость думать и не даёт возможность скидывать ответственность за результат.
Поскольку к тем, кто хоть что-то пишет про AI, часто предвзятое отношение — нужен дисклеймер. В предыдущей статье уже писал, почему мне кажется, что я понимаю, как работать с AI. Просто прикреплю скриншот этого куска:
У Databasus прямо в README.md есть отдельная секция про то, как AI используется, а как нет. В двух словах:
вайбкодить — нельзя;
каждая строка должна проверяться человеком;
проект покрывается тестами для всех важных функций (в адекватных рамках, не на 100%, без фанатизма);
в CI \ CD стоят quality gates: форматер, линтер, автозапуск тестов и т.д.
если код плохой, он не пройдет ни от AI, ни от человека — требования к любому PR одинаковые вне зависимости от того, кто его делал.
Как конкретно я работаю с AI и как рекомендую другим разработчикам, можно посмотреть в этом параграфе в той же статье.
Как я буду применять все эти инструменты в разработке проекта?
1) Переключился с Cursor IDE + Sonnet на Claude Code + Opus
Раньше я использовал Cursor IDE ��ля разработки, т.к. пока что — это самая удобная IDE для работы с AI: кодовая база индексируется, удобно планировать, удобно смотреть diff'ы, всё под рукой.
Единственное, я всегда использовал Sonnet Thinking для планирования и обычный Sonnet для написания рутинного кода в соответствии с планом. Лишь иногда переключаясь на Opus, если мне действительно нужно помочь поресерчить что-то сложное. Иначе дорого, лимиты сжигаются примерно за неделю на Ultra подписке и нужно идти покупать вторую.
Сейчас я переключился на Claude Code и использую Opus Thinking по умолчанию вообще для всего. Субъективно, разница в эффективности мышления относительно Sonnet — не более 10%-20%. Просто чуть меньше нужно корректировать план и Opus подмечает чуть больше деталей, чем Sonnet.
Правда пришлось написать расширение для VS Code, чтобы удобнее работать с Claude Code (иначе ну слишком большой контраст с Cursor IDE, к хорошему UX привыкаешь быстро). Об этом можно почитать тут — "Я навайбкодил расширение для VS Code, чтобы не вайбкодить с Claude Code (и пример, как вообще нужно разрабатывать с AI)"
2) Подключу Codex Security к ревью PR'ов на GitHub
Собственно, для этого Codex Security и был придуман (насколько я понял).
Все фичи я проверяю глазами. Если что-то специфическое, прошу Claude перепроверить, когда проверил сам. Теперь третьим уровнем защиты станет Codex Security уже на GitHub.
Не думаю, что уровень проверки сделает качественный скачок, т.к. иначе бы это означало, что до этого я плохо проверял код и Databasus вообще не появился бы. Но даже лишние +10% процентов к эффективности и удобству пойду во благо.
3) Попробую подключить ChatGPT через API для скрининга issues
Когда репозиторий большой, в нем создают много issues со след. проблемами:
это дубль, на который уже есть ответ;
issue создан не в соответствии с шаблоном (что заставит дополнительно уточнять информацию);
вопрос не относится к проекту;
проблему можно решить, просто спросив умный AI;
Чтобы убрать часть таких вопросов, я попробую подключить ChatGPT по API, который будет отвечать на дубли, отвечать на вопросы, которые можно решить без меня и проверять, что issues соответствует шаблону.
Надеюсь, что получиться свести false positives к минимуму. Если окажется, что AI больше отвлекает, чем помогает — тогда откажусь и вернусь к 100% ручным ответам.
Заключение
До сих многие несогласны, но реальность такова, что AI изменили мир разработки. Особенно за последний год. Нет смысла отрицать, что Open AI первыми изменили способ поиска информации в интернете и, в целом, довели LLMки до уровня, когда они полезны. Anthropic первые вывели свои модели на уровень качества, когда они действительно стали полезными для рутинной разработки.
Несмотря на внутреннюю конкуренцию, эти компании не забывают про open source и стараются помочь — меня это радует. Для меня и моего проекта такая поддержка полезна. У меня уменьшатся мои личные траты на подписки и я не буду жадничать перейду на более качественные модели.
Плюс, я более, чем уверен, что полно других open source проектов, где такая поддержка окажется в разы более существенной. Ведь много разработчиков, которые не могут спонсировать разработку самостоятельно и нет бюджета для покупки максимальных подписок. Все-таки open source — обычно вообще неприбыльное занятие, хотя на нём базируется практически вся разработка в мире.
Если у вас open source проект, не забывайте податься на программы выше. Ещё раз ссылки:
Claude for Open Source — https://claude.com/contact-sales/claude-for-oss
Codex for Open Source — https://openai.com/form/codex-for-oss/
Ну и не забывайте: используйте AI с умом, это просто инструмент наравне с IDE, а не возможность халтурить и меньше думать. Просто теперь можно думать с более высоким КПД на единицу времени 🙂.
У меня есть Telegram канал, где я сейчас пишу в основном про разработку Databasus и open source.
Также может быть интересно:
