Часть 2: итоги недели разработки вайбкодинга с агентами

Прошлый пост тут

1️⃣ Текущий прогресс по xsoulspace.dev привел к тому, что обнаружил что есть закономерность какие именно модели хороши для использования в проектировании layout страницы (спойлер - не записал какие 🤦‍♂️ кажется использовал Claude 4.0 thinking + Gemini 2.5 Pro).

Что попробовал сделать : нарисовал простой wireframe image -> сконвертировал в ACSII art, и затем скормил LLM для более корректного восприятия layout.

Оказалось что так проще, но относительно (за счет убирания лишних элементов проще понять что где расположено), но с другой стороны LLM все так же тяжело воспринимать layout (если он чересчур кастомный).

2️⃣обновил все flutter библиотеки, last answer, word by word, budget app до flutter 3.8 - пользовался агентами в окошках. В некоторых случаях правил руками, но в большей части работал по принципу PDSA (Plan Do Study Act), где я разрабатывал план, а агент по нему шел, потому изучал результаты и т.д.
Вывод - нужно сильнее нарабатывать промпты.

3️⃣внезапно получил спам-рассылку-письмо с возможностью потестить on device API для того чтобы запускать модели. Чтобы потетстить решил запилить новое приложение для работы с промптами - действовал по принципу:

1. Идея и этические принципы

2. Палитра и дизайн система на основе идеи и принципов

3. План работы

4. Имплементация через агентов + доп ресерчи чтобы агенты понимали какую информацию брать.

Удалось собрать прототип за 12 часов (рабочую, включая все экраны и дизайн систему). Следующий этап - буду модифицировать чтобы можно было тестировать на реальных промптах в проектах.

Опыт: понял как создавать и работать с ролями (опишу в следующем посте про MVP), разобрался как запускать LLM на устройстве.
Недостатки: нужно более точно прописывать тех стак, особенно ключевые места, такие как - синхронизация данных, тип хранилища и т.д. И хорошо если изначально можно давать wireframes, или подгенеривать на основании дизайн системы.

Хотелось сделать нечто среднее между игрой и обычным интерфейсом, но пока не получилось.

4️⃣Создал детальный план и начал прорабатывать новую систему сохранения данных. Для меня это оказалось большой проблемой - потому что Hive, Isar на flutter перестали поддерживаться, а другие библиотеки неудобно использовать (где-то перешел на Sembast).

В результате на мой взгляд завязка на том, что данные хранятся непонятно где для конечного пользователя опасна тем, что в случае прекращения работы с приложением теряются все данные. Это оч больно.

Поэтому решил объединить все идеи и написать одну библиотеку которая будет из коробки давать синхронизацию с гитом, github и папками. Так надеюсь удастся побороть проблему долговечности и надежности хранения данных.
Пока агенты имплементировали 4 этапа из 5 (основную логику провайдеров данных), и как итог - собрал отдельное тестовое приложение (todo), чтобы протестировать работу (отдельный скриншот), понять недостатки и как можно быстрее завершить библиотеку чтобы начать интеграцию во все проекты. Это важно, потому что при одновременной интеграции сразу будет понятно что работает, а что нет, и таким образом будет проще получать feedback и развивать библиотеку качественно.

Спасибо за ваше время и хорошего дня!

p.s.:

Бумаги которые claude нашел по теме и одновременно не по теме)

• Towards Aligned Layout Generation via Diffusion Model with Aesthetic Constraints https://arxiv.org/abs/2402.04754

• CreatiLayout: Siamese Multimodal Diffusion Transformer for Creative Layout-to-Image Generation https://arxiv.org/abs/2412.03859

• Future of edge and on-device AI in gaming https://inworld.ai/blog/ml-advancements-that-will-make-on-device-ai-possible

• MobileExperts: A Dynamic Tool-Enabled Agent Team in Mobile Devices https://arxiv.org/abs/2407.03913

• From Cloud to Edge: Rethinking Generative AI for Low-Resource Design Challenges https://arxiv.org/html/2402.12702v1

• Generative Artificial Intelligence-Enabled Facility Layout Design Paradigm https://www.mdpi.com/2076-3417/15/10/5697