Production начинается там, где заканчивается вайбкодинг

Замечаю, что за крупняками по типу OpenAI и Anthropic уже не угнаться)) порой кажется что делая какой то свой инструмент для разработки, они быстрее выкатят набор фичей, с помощью которого “твой тот самый инструмент” либо будет бесполезен, либо - к примеру если твой проект под опенсорс модели, закодится сильно проще чем сейчас)) Но я не сдаюсь) Радует что сейчас сильно проще можно описывать ТЗ, чем пол годом ранее. Ты какими моделями пользуешься?

Production начинается там, где заканчивается вайбкодинг

А чем пользуешься? в плане инструментов Я начинал с использованием spec-kit, но когда финального видения продукта нет - то это превращается в большую рутину, поэтому вся мобилка была написана уже без spec-kit’a. Хотя инструмент достаточно интересный, я на основе него делаю свой инструмент в который закидываешь идею, потом получаешь набор документаций как в вотрефоле, а потом уже итеративная разработка - на всех шагах можно отправить на доработку. Попозже напишу статью про свой инструмент, в нем можно много разных моделей подключать, я как раз провожу эксперимент “какова разница в моделях, если документация и дизайн хорошо подготовлены”.

Production начинается там, где заканчивается вайбкодинг

Эксель для многих был очень сложным)) а после публикации десктоп версии - друзья сказали “вот была бы мобильная версия и совместный бюджет”. Для меня было очень сложно положить такую таблицу в мобильный интерфейс - Figma Make очень выручила, на удивление, с первого раза предложила мне очень удобвный вариант главной страницы, а вот остальные страницы пришлось уже самому делать))) не получил ожидаемого от фигмы. Частично GPT Image 2 тоже нагенерила интересного - вышло комфортнее по токенам, но не так удобно строить продолжение интерфейса как в фигме, думаю что OpenAI скоро дотянет до фигмы свой функционал.

NullClaw под лупой: зачем AI-агенту Zig, маленький бинарь и быстрый запуск

Похоже, это не проблема именно “авторской сборки” — если из исходников то же самое, значит дело в связке nullclaw + ollama.

Скорее всего, ollama в этом случае возвращает не нормальный текстовый ответ, а внутреннюю JSON-ошибку, а nullclaw сейчас показывает это как error.NoResponseContent. Я бы посоветовал проверить так:

1. Работает ли модель напрямую:

ollama run llama3.2:3b "Привет"

2. Если напрямую отвечает, то в nullclaw попробовать отключить native tools для ollama в ~/.nullclaw/config.json:

{
  "providers": [
    {
      "provider": "ollama",
      "native_tools": false
    }
  ]
}

После этого снова запустить:

nullclaw-windows-x86_64.exe agent

Если и прямой вызов ollama run не отвечает, тогда причина уже в самой модели/Ollama. Если отвечает, а в nullclaw всё равно нет, значит это баг в обработке ответа ollama на стороне nullclaw.