Комментарии 6
может дело не в нейронке, а то как пользуешься. Попробуй мою IDE там есть агентсктй режим и embedding индексация проекта, весь контекст передаётся в ИИ и он начинает хорошо понимать проект. Работает на любых моделях
главное не что, а как.
Топовые нейронки упрощают работу, да, но грамотный обвяз и набор скиллов и правил действительно сделают ее структурной.
Потратьте время 1 раз - создайте карты и индексации кода, а в дальнейшем дайте руководство пользоваться ими в работе.
Ошибки и тем более циклические правки-возвраты уйдут на 95%, если дизайны и правила будут прописаны во внутренних доках проектов.
Сам пользуюсь Devin с подпиской на 20$ и их (сейчас фришной) SWE-2
deepsik 4 pro уже несколько месяцев как устарел. Последняя и самая мощная модель - DeepSeek-V4.1-Flash-1017. Лучше всего подключать напрямую через API Deepseek https://api.deepseek.com. Так как через разнообразные агрегаторы, как пишут, те же модели часто работают хуже и медленнее (вполне возможно, что там используются устаревшие или значительно более слабые версии моделей). Сам регулярно использую deepseek-flash в паре с Qwen Code (CLI-агент), качество устраивает. Пробовал kimi 3.1 pro через агрегатор, какого-то более высокого качества не заметил, но дороже и намного медленнее, в отличие от deepseek-flash.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Какая нейронка лучше подходит для фронтенда? Сразу скажу, что ответа тут не будет, тут я сам хотел узнать мнение...