Вероятно, это зависит от стека. Я протестировал аналогичную задачу на Django-стеке с Pytest и бесплатными CLI-моделями. Взял приложение из проекта 7-летней давности, поставил задачу, модель написала тесты (юнит и интеграционные). Часть пришлось поправить вручную, но вместе справились быстрее.
Не подскажу по ценам, пока использую бесплатные ИИ для своих задач. Спросите у автора VelvetShark (найти можно через поиск)
И действительно, от Codex тоже пришла рассылка: "В течение ограниченного времени Codex включен в ваш план ChatGPT без дополнительной оплаты ". Возможно, стоит попробовать.
Способ не идеален, но он действительно давал (и дает) результат. В целом, согласен, стоит искать баланс, а не крайности.
upd. Сейчас я нашел более щадящий и даже интересный способ - смотрю лекции и обучающие материалы во время ходьбы по дорожке. Так и шаги набираю (20-30к в день), и новую информацию усваиваю без перегрузок. Конечно, потом еще нужно попрактиковаться.
Классический цикл «спринт → выгорание → восстановление через турник → новый спринт» — я сам так жил лет 10. И в 30–35 это работало идеально: 3–4 месяца 12–14 часов кода(и обучения) → тело разваливается → месяц‑два турника/бега → форма как у 20-летнего → новый спринт.
Но в 45+ этот цикл ломается по‑жёсткому. Организм уже не успевает восстанавливаться так же быстро:
микротравмы в связках/сухожилиях накапливаются годами
тестостерон и гормон роста падают естественным образом
кортизол от хронического стресса (а 3–4 месяца спринта — это хронический стресс) бьёт по суставам и иммунитету сильнее
Результат: каждый следующий «спринт» будет короче, а восстановление — дольше. Если раньше после «спринта» за 3 месяца с 1–2 подтягиваний до 15, в один момент (обычно 47–52 года) просто не выйдешь из «фазы восстановления». 15 подтягиваний превратятся в 5–8 навсегда, а спины/колени начнут ныть даже от ходьбы.
@DepthSightСпасибо за статью и удачи со стартапом!
Хочу оставить небольшой комментарий в дополнение к ответу @ruslooob2. Недавно я сам анализировал подобные ситуации, когда в процессе разработки собственных проектов возникает соблазн заранее рассказать о своих планах и ожиданиях. Кажется, что финал близок, но часто это приводит к неожиданным сложностям - особенно если слишком рано и слишком эмоционально презентуешь идею, не проверив ее на практике.
Есть интересное наблюдение от Дерека Сиверса - предпринимателя и писателя. Он изучал, как публичные заявления о целях влияют на их реализацию. Его вывод: когда вы рассказываете о своих планах, мозг воспринимает это как преждевременный успех, и мотивация ослабевает. Вот ключевые моменты, которые стоит учесть:
Социальное одобрение подменяет действие. Когда вы озвучиваете цель, мозг получает "ложное чувство прогресса" - вам кажется, что вы уже почти добились результата, хотя на самом деле только начали.
Эффект "социальной реальности". Психолог Курт Левин еще в 1926 году доказал, что публичные заявления снижают внутреннюю мотивацию - слова заменяют реальные шаги.
Практические данные. В экспериментах участники, которые рассказывали о своих целях, тратили на их достижение на 33% меньше времени, чем те, кто просто работал в тишине.
Ловушка имиджа. Похвала и внимание создают иллюзию, что вы уже "человек с целью", - но это только отвлекает от реальных действий.
Практический совет. Если хотите добиться результата, лучше меньше говорите о планах до их реализации. Иначе рискуете подменить работу над проектом его обсуждением.
Это не универсальное правило, а скорее наблюдение, которое может быть полезно. Надеюсь, ваш проект пройдет проверку практикой и докажет свою ценность!
И их стараются сделать настолько дешевыми, насколько возможно.
Например, на производственных предприятиях менеджеры даже используют термин "утоптать", чтобы описать эту практику.
Интересно сравнить, где такая оптимизация затрат проявляется сильнее: в продуктовом ИТ или в промышленном производстве. В первом случае акцент часто делается на скорости разработки и масштабируемости, а во втором — на сокращении издержек на всех этапах, включая трудовые ресурсы и материалы. Где, на Ваш взгляд, это более выражено?
Спасибо за статью! Для похожих задач я использую codanna — инструмент, который можно рассматривать как расширенную версию code2prompt с дополнительными возможностями:
Семантический индекс (быстрый поиск по коду, включая зависимости и вызовы функций).
Графы вызовов (визуализация связей между модулями, что критично для больших проектов).
Интеграция с MCP (протокол для взаимодействия с ИИ, например, Claude), что позволяет не только генерировать промпты, но и получать ответы напрямую от LLM с учётом контекста кода.
Поддержка широкого спектра языков (Rust, Go, Python, JavaScript/TypeScript, Java, C++, C#, PHP, GDScript).
Где это полезно?
Если вам нужно не только сгенерировать документацию или тесты (как в code2prompt), но и анализировать кодовую базу (например, найти все вызовы функции или оценить влияние изменений).
Если вы работаете с большими проектами, где важно понимать зависимости между модулями.
Если вы хотите интегрировать анализ кода напрямую с ИИ (например, через Claude) для более глубокого ревью или ответов на вопросы о коде.
Пример использования:
# Индексирование проекта (однократно)
codanna index src/ --progress
# Поиск всех вызовов функции authenticate
codanna mcp semantic_search query:"where is authenticate called" limit:10
# Анализ воздействия изменений
codanna mcp semantic_search query:"what breaks if I modify UserService interface" limit:5
Вывод:
code2prompt отлично подходит для генерации контента (документация, тесты, промпты).
codanna расширяет этот функционал анализом кода и интеграцией с ИИ, что делает его более универсальным инструментом для сложных проектов.
Если вам нужна генерация промптов + глубокий анализ кода, стоит присмотреться к codanna.
Откуда берутся мидлы? Один путь - качаться на свои средства, пять лет проходить через боль и самообучение. Я прошёл - выжил, но ощущение странное: после такого неясно, зачем вообще идти в найм, особенно теперь, когда есть ИИ.
Отличная статья! Дополнение к комменту автора о FreeCAD : если появится возможность выделить время на изучение, есть бесплатная альтернатива Солиду особенно для мелкоштучного производства - https://github.com/shaise/FreeCAD_SheetMetal библиотека для листовья в FreeCAD
К сожалению, не плевать. Вот ошибка, которая может возникнуть с Claude CLI : 451 Unavailable For Legal Reasons
Если возникла, вот команда проверки IP в powershell: Invoke-RestMethod -Uri 'https://www.cloudflare.com/cdn-cgi/trace' | Select-String -Pattern 'colo' . Если увидите loc=RU, смените DNS
Вероятно, это зависит от стека. Я протестировал аналогичную задачу на Django-стеке с Pytest и бесплатными CLI-моделями. Взял приложение из проекта 7-летней давности, поставил задачу, модель написала тесты (юнит и интеграционные). Часть пришлось поправить вручную, но вместе справились быстрее.
Не подскажу по ценам, пока использую бесплатные ИИ для своих задач. Спросите у автора VelvetShark (найти можно через поиск)
И действительно, от Codex тоже пришла рассылка: "В течение ограниченного времени Codex включен в ваш план ChatGPT без дополнительной оплаты ". Возможно, стоит попробовать.
По калькулятору https://calculator.vlvt.sh/ одного ИИ блогера, с утра до вечера в OpenClaw значительно дороже выйдет
Способ не идеален, но он действительно давал (и дает) результат. В целом, согласен, стоит искать баланс, а не крайности.
upd. Сейчас я нашел более щадящий и даже интересный способ - смотрю лекции и обучающие материалы во время ходьбы по дорожке. Так и шаги набираю (20-30к в день), и новую информацию усваиваю без перегрузок. Конечно, потом еще нужно попрактиковаться.
Классический цикл «спринт → выгорание → восстановление через турник → новый спринт» — я сам так жил лет 10. И в 30–35 это работало идеально: 3–4 месяца 12–14 часов кода(и обучения) → тело разваливается → месяц‑два турника/бега → форма как у 20-летнего → новый спринт.
Но в 45+ этот цикл ломается по‑жёсткому. Организм уже не успевает восстанавливаться так же быстро:
микротравмы в связках/сухожилиях накапливаются годами
тестостерон и гормон роста падают естественным образом
кортизол от хронического стресса (а 3–4 месяца спринта — это хронический стресс) бьёт по суставам и иммунитету сильнее
Результат: каждый следующий «спринт» будет короче, а восстановление — дольше. Если раньше после «спринта» за 3 месяца с 1–2 подтягиваний до 15, в один момент (обычно 47–52 года) просто не выйдешь из «фазы восстановления». 15 подтягиваний превратятся в 5–8 навсегда, а спины/колени начнут ныть даже от ходьбы.
@DepthSightСпасибо за статью и удачи со стартапом!
Хочу оставить небольшой комментарий в дополнение к ответу @ruslooob2. Недавно я сам анализировал подобные ситуации, когда в процессе разработки собственных проектов возникает соблазн заранее рассказать о своих планах и ожиданиях. Кажется, что финал близок, но часто это приводит к неожиданным сложностям - особенно если слишком рано и слишком эмоционально презентуешь идею, не проверив ее на практике.
Есть интересное наблюдение от Дерека Сиверса - предпринимателя и писателя. Он изучал, как публичные заявления о целях влияют на их реализацию. Его вывод: когда вы рассказываете о своих планах, мозг воспринимает это как преждевременный успех, и мотивация ослабевает. Вот ключевые моменты, которые стоит учесть:
Социальное одобрение подменяет действие. Когда вы озвучиваете цель, мозг получает "ложное чувство прогресса" - вам кажется, что вы уже почти добились результата, хотя на самом деле только начали.
Эффект "социальной реальности". Психолог Курт Левин еще в 1926 году доказал, что публичные заявления снижают внутреннюю мотивацию - слова заменяют реальные шаги.
Практические данные. В экспериментах участники, которые рассказывали о своих целях, тратили на их достижение на 33% меньше времени, чем те, кто просто работал в тишине.
Ловушка имиджа. Похвала и внимание создают иллюзию, что вы уже "человек с целью", - но это только отвлекает от реальных действий.
Практический совет. Если хотите добиться результата, лучше меньше говорите о планах до их реализации. Иначе рискуете подменить работу над проектом его обсуждением.
Это не универсальное правило, а скорее наблюдение, которое может быть полезно. Надеюсь, ваш проект пройдет проверку практикой и докажет свою ценность!
И в том числе и не содержать ни одного (пустое множество ∅ содержится в любом множестве).
Например, на производственных предприятиях менеджеры даже используют термин "утоптать", чтобы описать эту практику.
Интересно сравнить, где такая оптимизация затрат проявляется сильнее: в продуктовом ИТ или в промышленном производстве. В первом случае акцент часто делается на скорости разработки и масштабируемости, а во втором — на сокращении издержек на всех этапах, включая трудовые ресурсы и материалы. Где, на Ваш взгляд, это более выражено?
Спасибо за статью! Для похожих задач я использую codanna — инструмент, который можно рассматривать как расширенную версию
code2promptс дополнительными возможностями:Семантический индекс (быстрый поиск по коду, включая зависимости и вызовы функций).
Графы вызовов (визуализация связей между модулями, что критично для больших проектов).
Интеграция с MCP (протокол для взаимодействия с ИИ, например, Claude), что позволяет не только генерировать промпты, но и получать ответы напрямую от LLM с учётом контекста кода.
Поддержка широкого спектра языков (Rust, Go, Python, JavaScript/TypeScript, Java, C++, C#, PHP, GDScript).
Где это полезно?
Если вам нужно не только сгенерировать документацию или тесты (как в
code2prompt), но и анализировать кодовую базу (например, найти все вызовы функции или оценить влияние изменений).Если вы работаете с большими проектами, где важно понимать зависимости между модулями.
Если вы хотите интегрировать анализ кода напрямую с ИИ (например, через Claude) для более глубокого ревью или ответов на вопросы о коде.
Пример использования:
Вывод:
code2promptотлично подходит для генерации контента (документация, тесты, промпты).codannaрасширяет этот функционал анализом кода и интеграцией с ИИ, что делает его более универсальным инструментом для сложных проектов.Если вам нужна генерация промптов + глубокий анализ кода, стоит присмотреться к
codanna.Откуда берутся мидлы? Один путь - качаться на свои средства, пять лет проходить через боль и самообучение. Я прошёл - выжил, но ощущение странное: после такого неясно, зачем вообще идти в найм, особенно теперь, когда есть ИИ.
Qwen
"Microsoft заявила, что Copilot пишет код быстрее, чем люди пьют кофе" они снова забыли добавить "в умелых руках"
Отличная статья! Дополнение к комменту автора о FreeCAD : если появится возможность выделить время на изучение, есть бесплатная альтернатива Солиду особенно для мелкоштучного производства - https://github.com/shaise/FreeCAD_SheetMetal библиотека для листовья в FreeCAD
К сожалению, не плевать. Вот ошибка, которая может возникнуть с Claude CLI : 451 Unavailable For Legal Reasons
Если возникла, вот команда проверки IP в powershell: Invoke-RestMethod -Uri 'https://www.cloudflare.com/cdn-cgi/trace' | Select-String -Pattern 'colo' . Если увидите loc=RU, смените DNS