Улучшения в AI прототипировании В общем, сейчас набирает популярность такой класс AI-тулинга, как Prompt Coding - причем, в отличие от вайб кодинга, предполагается, что юзер в принципе не будет смотреть код (он тупо скрыт за какой-то дальней вкладкой). Аудиторию таких инструментов - это либо не программисты, которые хотят сделать какой-то программный продукт в кратчайшие сроки (в т. ч. сайт), либо программисты, которые быстро хотят что-то запрототипировать. В общем, на этом поприще за последнюю неделю накопилось ряд значимых новостей, которыми я с вами и поделюсь. 1. ReplIt AI выпустили вторую версию своего билдера, которая по их завялениям стала ~~быстрее, выше, сильнее~~ лучше. Подробнее в посте Игоря на канале @ai_product. 2. lovable.dev - обновили свою платформу и дали возможность программистам не только промпт-кодить, но и просто кодить (Dev Mode), т. е. прямо по старинке ручками вносить правки в сгенерированный код. А также, дали возможность регистрировать домены прямо внутри lovable - я подозреваю, для не-IT пользователей регистрация и парковка домена стали основной проблемой) И они ее решили таким вот образом. 3. И, наконец, Google разразились кучей новинок, в т. ч. выпустили свою No Code платформу-убийцу всех остальных No Code платформ: Firebase Studio. Из приятного - код генерит очень быстро, заметно быстрее конкурентов. Но код этот у меня нормально пока не заработал, см. эксперимент ниже. Еще, Валерий Ковальский тоже попробовал новый инструмент и подробнее описал свой опыт тут. А кто лучший? Смотря как сравнивать. Я попросил все вышеперечисленные сервисы сгенерировать тулзу для подсчета кол-ва строк кода в репозитории. С первой попытки не справился ни один сервис. Промпт специально сделал максимально простым и не очень точным, как если бы писал обычный пользователь: Implement an app that takes a URL to GitHub repo, analyzes it and returns total code lines count and its size in bytes Но только lovable как-то худо-бедно справился после 3-х ошибок и 3-х моих комментариев (на самом деле, все равно считает не очень точно) - по сути, я просто пробовал сканировать репо через получившееся приложение и писал текст ошибки в чат - всю эту работу AI-агент мог бы делать сам. Вот ссылка на получившееся приложение: https://code-size-inspector.lovable.app/ Саму историю чата не нашел как там пошерить. Кстати, самый стильный дизайн получился у bolt.new. Но вот только логика подсчета кол-ва строк так и не заработала правильно. В итоге, опираясь только на результаты этого субъективного эксперимента, для чего-то более-менее функционального можно рекомендовать lovable.dev, а если нужно просто, чтоб получилось красиво (лендинг, например), похоже, что с bolt.new эту цель достичь можно быстрее, чем с остальными. Первый скрин - lovable, второй - bolt. Есть еще v0.dev, storm.dev - они в моей задачи тоже оказались слабы. Чего не хватает всем этим инструментам? Агентности. При возникновении багов о ошибок, агент сам может их отлавливать в браузере и итеративно фиксить. Но что-то мне подсказывает, что через пол года-год мы и такую автономность тоже увидим. В общем, конкуренция среди AI тулинга нарастает и гиганты тоже не дремлют. Очень интересно наблюдать за этой гонкой, какие из этих сервисов (кроме гигантов) выживут через год или, тем более, через два - загадка. А используете ли вы что-то для No Code прототипирования? И как вообще относитесь к таким тулзам? Похоже, что все идет к тому, что несложные сайты и приложения будут генерироваться AI, вообще без участия программистов и любой желающий сможет создавать PoC / MVP своего продукта. #nocode #lovable #bolt #replit
Улучшения в AI прототипировании В общем, сейчас набирает популярность такой…
Источник
https://t.me/ai_driven/88Канал AI-Driven Development. Родион Мостовой · опубликовано 10 апр. 2025 г.
Из этого канала
- #92ChatGPT 4.1 Не знаю, интересно ли читать про сомнительные релизы моделей, но,…
ChatGPT 4.1 Не знаю, интересно ли читать про сомнительные релизы моделей, но, может, кому сэкономлю время.
- #93Не без ложки дёгтя для OpenAI в свежем тесте Aider polyglot coding benchmark: –…
Не без ложки дёгтя для OpenAI в свежем тесте Aider polyglot coding benchmark: – o3 дал 79,6% правильных ответов — выше, чем Gemini 2.5 Pro (72,9%), но стоит в…
- #94А у вас какие результаты показали новые модели? Чувствуется прирост в качестве?
А у вас какие результаты показали новые модели? Чувствуется прирост в качестве?
- #87"LiveSWEBench: Реальный бенчмарк SWE-агентов для народа Пока все пишут о новой…
"LiveSWEBench: Реальный бенчмарк SWE-агентов для народа Пока все пишут о новой лламе, AI-2027 и картинках в Гибли-стиле, расскажу вам про новый интересный…
- #86"Идея: Автоматизация проектирования в AutoCAD через MCP Для тех, кто впервые…
"Идея: Автоматизация проектирования в AutoCAD через MCP Для тех, кто впервые видит аббревиатуру MCP (написала GPT 4.5): Model Context Protocol (MCP) — это…