Канал Алексея Куличевского

https://www.youtube.com/watch?v=Y9Wz2PV404E Ну че, пацаны, погнали 🙂

Эволюция Symphony (моего оркестратора AI-агентов для разработки). Раньше я переживал о том, не упадет ли воркфлоу где-то по середине пути. То есть я делаю тикет, агент подхватывает, начинает делать, а потом что-то где-то ломается. Теперь новый этап. Ничего не ломается, но надо отслеживать потребление токенов и искать баланс между расходами и качеством получаемого кода. На выходных запилил дешборд, показывающий сколько токенов потратил на каждый тикет. Теперь могу экспериментировать с промптами и архитектурой, и сразу видеть, как влияет на расходы. Красота :)

Популярная мысль у AI-инфлюенсеров: модели настолько умные, что архитектурные решения лучше отдать им. «Не спрашивай меня, делай как считаешь лучше». Звучит логично, но, кажется, это ловушка. Раньше путь к решённой задаче был такой: 1. хочу решить задачу, но не понимаю, как 2. прокачиваю понимание 3. решаю задачу На выходе задача решена — и я понимаю, как именно. Теперь в ту же точку можно прийти иначе: 1. хочу решить задачу, не понимаю, как — но у меня есть AI 2. AI решает задачу 3. я разбираюсь, как оно работает На практике третий шаг мы, конечно же, почти всегда пропускаем. Получаем решение, которое прямо сейчас работает — вот и ладушки. Раньше понимание выдавали в комплекте с результатом, а теперь оно стало опциональным. Но даже если AI принял правильное решение — приняли его не мы. А чинить и развивать эту штуку потом всё равно нам. Получаем comprehension debt — долг непонимания. Расскажу на своих граблях. Я пишу сейчас Symphony — оркестратор для агентов: он сам берёт задачи из трекера, запускает AI-агента в отдельной ветке, открывает пулл-реквест, гоняет ревью и мёржит. Удобно. Я его собрал одним промптом — взял спеку и попросил AI сделать систему целиком. И оно даже заработало! Я был в восторге ровно до момента, пока оно не начало падать (сразу же). А падало оно изобретательно. Например, иногда агент, вроде запускался, но ничего не делал, и через 10 минут просто умирал. Я перезапускал, и там 50-50. Иногда все работало, иногда такой же таймаут. Почему - непонятно. И вот сижу я над собственной системой, которая падает, и не знаю, с чего начать. Потому что проектировал её не я. В голове — пусто. Целый месяц я с этим возился. Тут важно: код-то не сломался сам по себе. Сломалась моя способность его исправлять. Даже если сначала все работает, любой живой продукт меняется: новые требования, обновились библиотеки, поехали данные. Пока всё работает, долг копится тихо. Счёт приходит в первый же момент, когда надо что-то поменять. Я для себя разложил понимание на уровни — сверху вниз: понимаю проблему → задачу → решение → архитектуру системы → код. Как будто, низ этой лестницы AI и правда отдавать — пусть пишет код, я не обязан помнить каждую строку. Беда в том, что долг ползёт вверх. Сначала перестаём читать код. Потом — не вникаем в архитектуру. А в какой-то момент ловим себя на том, что не понимаем уже саму задачу. Как будто решение — осознанно себя замедлять. AI дал скорость, и часть этой скорости я возвращаю обратно в понимание: прописываю детальное продуктовое видение, описываю архитектуру, основные сущности, состояния, переходы системы и тп. Если же продукт уже сделан без этих документов, как в моем случае в Symphony, круто помог интерактивный учебник. Звучит абсурдно — но именно после этого стало легче чинить. В общем, вывод такой: AI можно отдать решение. Но нельзя отдавать понимание. А где вы проводите эту красную линию с AI — что отдаёте не глядя, а во что обязательно вникаете сами? Напишите, интересно.

Сегодня делал воркшоп по git для студентов Вайбкэмпа. Слайды вчера за вечер собрал в Claude. Рассказываю, как делал. Главная мысль: не просить AI «сделай мне слайды», а отделить содержание от оформления. Сначала я проработал оформление: 1. Я заранее собрал дизайн-систему в Claude Design — цвета, шрифты, размеры, отступы. 2. Там же на основе системы сделал базовые шаблоны слайдов. Потом содержание: 3. В Claude Code проработал структуру. На входе — образовательные цели и задачи, на выходе — аутлайн. Наконец, собрал все вместе. 4. Снова в Claude Code соединил структуру и шаблоны из Claude Design. На выходе — готовые слайды в моём дизайне, сразу в HTML. 5. Задеплоил как мини-сайт на GitHub Pages. Декомпозиция решает. С четкими атомарными задача AI справляется гораздо круче, чем с общими аморфными задачами типа «собери мне презентацию» Сами слайды вот такие получились: https://kulichevskiy.github.io/vibe-todo/slides.html#1

Все-таки какой же кайф иметь свою платформу. Важная часть курса - это еженедельные живые созвоны с группой. Раньше приходилось планировать возвоны и выкладывать записи просто в группе в телеге. Студенты забывали, когда воркшоп. Я забывал выложить запись — в общем всем неудобно. В какой-то момент меня это окончательно выбесило, и три часа спустя у воркшопов появился свой дом. Красота! Следующий шаг — прокачать раздел, где студенты прорабатывают свой проект от сырой идеи до финального результата.

Подробнее про Ralph Loops Год назад Джеффри Хантли придумал офигенно простую идею: просить AI делать одну и ту же задачу много раз подряд. На каждом проходе агент видит прошлый результат и думает: «раз просят ещё раз — значит что-то не так, надо улучшить». И правда улучшает, снова и снова. Я пользуюсь когда нужно глубоко покопаться. Например: > Хочу сделать UX для студентов, чтобы они могли планировать работу по своем проекту: описать цель, разбить на майлстоуны, всегда понимать следующий шаг. Важно видеть вопросы студентов, чтобы разбирать на воркшопах. Сейчас есть примитивный прототип, предложи, как улушчить. > Пройдись по всем путям на сайте с десктопа и мобильного, найди все UX-косяки — криво, косо, не видно, мелко. Опиши в файл для тикетов. > Исследуй проект на технический долг и неэффективности, предложи улучшения. Запускаю, ухожу заниматься своим — возвращаюсь к готовому результату 🤯 Если хотите попробовать, вот плагин от Anthropic: https://claude.com/plugins/ralph-loop

Моя эволюция работы с AI. Моменты, когда жизнь менялась на «до» и «после»: 1. Первый раз открыл ChatGPT — тогда ещё GPT-3 2. Начал писать код с помощью AI (копировал-вставлял из чата) 2. AI (сначала Cursor, потом Claude Code) начал напрямую редактировать файлы на компьютере 4. Открыл для себя Ralph loops — агентный цикл, где Claude сам итерирует задачу, пока не получит нужный результат 5. Запустил Symphony — полный цикл: я формулирую идею и разбиваю на тикеты, Codex пишет код, проходит ревью и деплоит сам Сейчас мой процесс выглядит так: → Прожариваю идею через скилл grill-me → Разбиваю на тикеты через to-issues → Symphony берёт тикеты, пишет код, создаёт pull request → Codex делает ревью, публикует комментарии → Symphony обрабатывает замечания, пушит новый код — и так по кругу, пока все недочёты не закрыты → Symphony тегает меня («можно деплоить») или деплоит сама, если я ленивый Скиллы grill-me и to-issues — из коллекции Мэта Покока. В итоге круг замкнулся: Раньше я прорабатывал задачи → разработчики имплементировали. Потом начал вайбкодить сам → имплементация съела почти всё время. Теперь снова прорабатываю задачи → имплементирует команда агентов. Рано говорить, что всё работает идеально — я не всегда контролирую качество кода, и через месяц может начать сыпаться. Посмотрим 🙂 Какие моменты были у вас?

Все-таки, я еще не привык к тому, какие возможности дает AI. Я два года мечтал сделать свой отдельный учебный кабинет для курса, но откладывал потому что «гемор». Вчера вечером решил перестал откладывать. Сегодня утром — готовый продукт. Больше никакой Тильды. Своя платформа теперь развязывает руки: можно делать свой тренажер, прикручивать AI-помощника для студентов, собирать сообщество выпускников, давать полезные сервисы и т.п. Оч доволен. Кстати, курс last call, сегодня начинаем учиться. AI, Python, агенты. https://vibecamp.ru

Забавный артефакт у Claude. При оценке задачи он любит использовать время, при этом берет шкалу из мира кожанных мешков типа «чувак, это сложная задача, тут работы на две недели минимум». Естественно, ему самому работы там на час, включая code review.

Начинаем через 3 минуты Закончили