AI-агенты пишут код за секунды.
Через месяц этот код начинает ломаться — не из-за багов, а потому что мир вокруг него изменился.

Я столкнулся с этим, когда Express API, сгенерированный Claude, умер через 28 дней.
Перегенерация помогала… ровно до следующего обновления зависимостей.

В итоге я попытался решить не проблему кода, а проблему воспроизводимости AI-решений — и случайно пришёл к идее CI/CD для мира, где код пишет не человек, а модель.

В статье — про «гниение» AI-кода, Execution Plans, проверку смысла вместо проверки файлов и почему в большинстве случаев чинить можно без повторного вызова LLM.

Продолжение статьи о safe-fetch — библиотеке без try/catch для HTTP.

Через день после первой публикации произошла эволюция: stable релиз 1.0 + экспериментальный адаптер для React Query.

Рассказываю, как фидбек сообщества превратил простую обертку в экосистему с монорепо.

Каждый фронтендер знает эту боль: пишешь запрос через fetch - и автоматически добавляешь try/catch. Где-то ловишь TypeError, где-то 500-й статус, где-то подвисший запрос с AbortController. В итоге половина кода в проекте - это обработка ошибок, а не бизнес-логика.

Я прожил с этим годами. Чем больше становился проект, тем больше росла копипаста: таймауты, ретраи, проверки на res.ok, костыли для разных браузеров. Одно и то же, снова и снова.

И вот в какой-то момент я понял: проблема не в том, что ошибки случаются. Проблема в том, что сам fetch вынуждает нас ловить их вручную, каждый раз, в каждом запросе.

Так появилась библиотека @asouei/safe-fetch. Маленькая (3kb), без зависимостей, но с тем, чего нет у самого fetch: общий таймаут, умные ретраи, нормализованные ошибки и поддержка Retry-After.

🌟 Библиотека добавлена в Awesome TypeScript — один из крупнейших мировых списков лучших TypeScript-проектов