Production начинается там, где заканчивается вайбкодинг

мне важно чтобы был шаренный доступ, чтобы семейный бюджет был действительно семейным. Очень не удобно когда кто то один заполняет траты по нескольким картам

Production начинается там, где заканчивается вайбкодинг

Глаза боятся, а Claude / Codex - делает))

Production начинается там, где заканчивается вайбкодинг

я видел несколько статей по сравниванию моделей, но убедился что результат у каждого может быть иной) это как в рулетку крутить - в моменте повезло и у тебя умный AI агент который с тобой на одной волне, вот ты уходишь поспать, а с утра уже какой то неопытный сотрудник, который даже не хочет напрячься чтобы понять твои потребности)

поэтому делаю свой инструмент, в котором одна и таже задача пройдется по определенному флоу на разных моделях, позже напишу статью про это

Production начинается там, где заканчивается вайбкодинг

а сколько времени у тебя уже прошло с момента отказа от моделей? просто сейчас почти каждую неделю апдейты подъезжают и сильно все лучше становится

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.