Про экзешник не понятно - это какое-то самописное решение?
Да.
Что он делает?
Дает доступ к спецификации репозитория, таскам в Bug Tracking System, отслеживает активность и specification drift, просмотр best practices repository ... Объем функций растет по мере реализации, потому и написал что в процессе.
Потуги
Смотрелка спецификации проекта
упрощалка взаимодействия с агентом - выбрал текст, выбрал опцию
автоматически инжектит решение в клипборд с автосабмит (или без)
А вот про Spec Drift Monitoring расскажите подробнее — чем проверяете?
Отдельный экзешник лезет прямо в сессии среды разработки (Курсор). В новой версии тестирую Курсов в дебаг режиме, чтобы можно было контролировать каждое окно, но мониторинг файловой системы более надежный.
Задачу для AI можно упростить, используя High-Level Building Blocks.
На внутренней разработке и тестировании: 1. Spec-Driven Design and Development; 2. Архитектура на базе Best Practices: репозиторий Best Practices; 3. Набор UI Components вместо Low-Level UI Coding; 4. Spec Drift Monitoring.
Знакомая боль. Когда я запросил Антропик проанализировать все сессии проектов и выдать рекомендации, он пожаловался, что 60% моего общения - это матерные frustrations. :) У меня локальный ASR и все "факи" передаются без авто-коррекции.
За полтора года плотной работы с ИИ, появилась определенная "гигиена". Например: - собираемый контекст и факты/выводы, которые делает модель в ходе общения, сейчас черный ящик. Было бы удобно в рамках каждой сессии видеть набор ключевых фактов, на основании которых модель принимает решения. - Specification-driven design and development - чем детальнее инструкции, тем более предсказуемый результат. - отслеживание Specification Drift. Дополнительный агент должен следить, чтобы исполнителя спецификации не понесло.
Идея интересная, но некоторые архитектурные моменты могут послужить препятствием для adoption: 1. Custom JSX. Я бы рассматривал это как основной шоу-стоппер. 2. WASM - Зачастую пользователям нужно легковесное стендалон решение в одном файле.
Конструктивная критика: 1. я бы не отходил от JSX стандарта. 2. Рассмотрите вариант Standalone JSX Viewer. Размер файла особой роли не играет до тех пор, пока концепция 1 JSX viewer и multiple JSX configurations работает.
Со своей стороны: также создал JSX Viewer и тестирую последние полгода. Формат JSX не менял, но пользовательский интерфейс строю на UI Framework, то есть из высокоуровневых UI компонентов. Прямо в JSX Viewer встроил MCP-сервер, к которому можно подключиться из любой среды разработки, типа Cursor, и сказать AI Agent: customize the JSX configuration. Получилось прикольно - один экзешник и куча конфигураций. Вовнутрь JSX Viewer интегрированы поддержки соединений с разными базами данных, RBAC, Mermaid и другая фигня, которая бывает полезна при быстром прототипировании.
ИИ-роутер — это единое окно доступа к 300+ генеративным ИИ-моделям.
слегка misleading. воспринял как agentic AI routing. Может более точно: "AI API Gateway" ? Я видел, что у вас уже построена документация на этом термине, но всё равно confusing.
Насчет MCP, я просто не очень понимаю, какой в этом смысл? Ну сгенерит он тебе сет, а при чем тут разработка в ide? Как буд-то более логичная история, это через токены напрячь Иишки подбирать сеты для конкретного сайта в рабочем b4 инстансе, но даже тут возникает куча проблем.
Рассматривай IDE не как среду разработки, а как чат-бот, который может прочитать все возможности конфигурирования твоего сета через MCP, понять назначение каждой опции и сгенерить/исправить Сет. Сет меняется: - либо с автоматическим сабмитом в твоё приложение, - либо с выдачей тебе некоторого файла для импорта вручную.
Рассматривай MCP как API для чат-бота. Чат-бот может запросить возможности твоего приложения через MCP, получить от тебя задачу в чате и сгенерить согласно задачи и возможностей обратно через MCP новую настройку (Сет), либо подправить текущую или целую группу текучих настроек (Сет).
Browser Extension открывает настройки твоего приложения через бесплатный чат-бот. Я могу показать чат-бот, который управляет серверами через SSH и работает с базами через сиквельные запросы, но эта задача чуток сложнее.
Их есть у меня. Весь этот веб-интерфейс - на самом деле просто клиент поверх REST API. Всё, что вы делаете кнопками, точно так же делается обычными HTTP-запросами. А значит, B4 можно не только настраивать руками, но и встраивать во что угодно своё - скрипты, автоматизацию, мониторинг, свою собственную морду, если моя вам не по душе.
А слабо еще встроить MCP сервер, чтобы можно было создавать 'Сеты' в среде разработки, типа Cursor или Claude Code?
Я бы еще и Browser Extension подтащил для интеграции с чат-ботом, но это уже более сложная задача.
ИИ сильно снижает порог входа в соседние области, поэтому умение быстро переключаться между ними снова становится конкурентным преимуществом.
Именно это имел в виду.
Cейчас больше время опытных разработчиков и архитекторов. Джунам, без глубокого понимания архитектуры и прикладных областей, особенно нужна помощь становиться на рельсы. И менторинг должен сильно отличаться в сторону critical thinking и понимания общей картины архитектуры, и прикладной задачи.
Главная мысль простая: CI/CD надо проектировать так же внимательно, как продакшен-инфраструктуру. Потому что для современного проекта CI/CD и есть одна из дорог к продакшену.
Проблема - эти практики внедрять и поддерживать.
Решение, которое нашел для себя - интегрированный в среду разрабтки AI Agent.
Да.
Дает доступ к спецификации репозитория, таскам в Bug Tracking System, отслеживает активность и specification drift, просмотр best practices repository ...
Объем функций растет по мере реализации, потому и написал что в процессе.
Потуги
автоматически инжектит решение в клипборд с автосабмит (или без)
Отдельный экзешник лезет прямо в сессии среды разработки (Курсор).
В новой версии тестирую Курсов в дебаг режиме, чтобы можно было контролировать каждое окно, но мониторинг файловой системы более надежный.
Задачу для AI можно упростить, используя High-Level Building Blocks.
На внутренней разработке и тестировании:
1. Spec-Driven Design and Development;
2. Архитектура на базе Best Practices: репозиторий Best Practices;
3. Набор UI Components вместо Low-Level UI Coding;
4. Spec Drift Monitoring.
Разгребать после сотни и будет наш хлеб.
Знакомая боль.
Когда я запросил Антропик проанализировать все сессии проектов и выдать рекомендации,
он пожаловался, что 60% моего общения - это матерные frustrations. :)
У меня локальный ASR и все "факи" передаются без авто-коррекции.
За полтора года плотной работы с ИИ, появилась определенная "гигиена".
Например:
- собираемый контекст и факты/выводы, которые делает модель в ходе общения, сейчас черный ящик.
Было бы удобно в рамках каждой сессии видеть набор ключевых фактов, на основании которых модель принимает решения.
- Specification-driven design and development - чем детальнее инструкции, тем более предсказуемый результат.
- отслеживание Specification Drift.
Дополнительный агент должен следить, чтобы исполнителя спецификации не понесло.
Идея интересная, но некоторые архитектурные моменты могут послужить препятствием для adoption:
1. Custom JSX. Я бы рассматривал это как основной шоу-стоппер.
2. WASM - Зачастую пользователям нужно легковесное стендалон решение в одном файле.
Конструктивная критика:
1. я бы не отходил от JSX стандарта.
2. Рассмотрите вариант Standalone JSX Viewer. Размер файла особой роли не играет до тех пор, пока концепция 1 JSX viewer и multiple JSX configurations работает.
Со своей стороны: также создал JSX Viewer и тестирую последние полгода.
Формат JSX не менял, но пользовательский интерфейс строю на UI Framework, то есть из высокоуровневых UI компонентов.
Прямо в JSX Viewer встроил MCP-сервер, к которому можно подключиться из любой среды разработки, типа Cursor, и сказать AI Agent: customize the JSX configuration.
Получилось прикольно - один экзешник и куча конфигураций. Вовнутрь JSX Viewer интегрированы поддержки соединений с разными базами данных, RBAC, Mermaid и другая фигня, которая бывает полезна при быстром прототипировании.
Удачи.
Было бы удобно иметь полную таблицу доступных моделей с расценками, скоростью и уровнем интеллекта.
что-то типа этого
слегка misleading.
воспринял как agentic AI routing.
Может более точно: "AI API Gateway" ?
Я видел, что у вас уже построена документация на этом термине, но всё равно confusing.
А если таблица неприлично большая?
Вопрос не праздный.
Работаю с трансформацией законов.
Попадаются большие и/или вложенные друг в друга таблицы.
Как посоветуете готовить этих монстров?
Рассматривай IDE не как среду разработки, а как чат-бот, который может прочитать все возможности конфигурирования твоего сета через MCP, понять назначение каждой опции и сгенерить/исправить Сет.
Сет меняется:
- либо с автоматическим сабмитом в твоё приложение,
- либо с выдачей тебе некоторого файла для импорта вручную.
Рассматривай MCP как API для чат-бота.
Чат-бот может запросить возможности твоего приложения через MCP, получить от тебя задачу в чате и сгенерить согласно задачи и возможностей обратно через MCP новую настройку (Сет), либо подправить текущую или целую группу текучих настроек (Сет).
Browser Extension открывает настройки твоего приложения через бесплатный чат-бот.
Я могу показать чат-бот, который управляет серверами через SSH и работает с базами через сиквельные запросы, но эта задача чуток сложнее.
А слабо еще встроить MCP сервер, чтобы можно было создавать 'Сеты' в среде разработки, типа Cursor или Claude Code?
Я бы еще и Browser Extension подтащил для интеграции с чат-ботом, но это уже более сложная задача.
Обязательный инструмент во все школы.
Именно это имел в виду.
Cейчас больше время опытных разработчиков и архитекторов.
Джунам, без глубокого понимания архитектуры и прикладных областей, особенно нужна помощь становиться на рельсы.
И менторинг должен сильно отличаться в сторону critical thinking и понимания общей картины архитектуры, и прикладной задачи.
В 90-х Full-Stack был скорее нормой.
В нулевых началось расслоение и достигло своего пика до момента появления AI.
Сейчас, я словно вернулся в девяностые и мне чертовски нравится это изменение.
Движок базы данных - это фундамент любой системы.
Как Вы преодолеваете недоверие клиентов построить фундамент на песчаном грунте?
Тоже с базами данных 30+ лет, и некоторые красные флаги, типа OLTP + OLAP в одной бочке, не могу принять на веру.
Вот бы мне это в школе показали, на тригонометрии и по физике.
Согласен. Грамотное формирование follow-up вопросов - это отдельная экспертиза, которая требует времени и полировки.
Основная мысль - автоматический анализ резюме и дополнительные вопросы вместо слепой отфильтровки кандидата.
Проблема - эти практики внедрять и поддерживать.
Решение, которое нашел для себя - интегрированный в среду разрабтки AI Agent.
Так, заботятся о вашем здоровье: там же холодная вентиляция с пола.
Босые ноги будут мерзнуть.
Во!
А вы простите, про какие нейронки?
Я про обычные AI API на любую AI модель с интеллектом выше улитки.
Пример выбра модели из прошлогодней работы