AI Coding - итоги разработки ERC3 платформы Итак, платформа для соревновательного тестирования агентов запущена, и получилась достаточно сложная (глянуть тут). Там есть бенчмарки, визуализация, API c SDK. Всем этим пользуются команды (521 регистраций). С момента создания команды запустили 203560 оценок работы агентов, каждая - в своей независимой симуляции. Все это я разработал сам. Но без AI Coding все вытянуть бы не получилось. Примерно 600%-700% процентов кода платформы написали OpenAI Codex (Web версия), Claude Code CLI, Github Copilot. Почему 600-700%? Потому, что много переписывалось просто потому, что мне казалось, что новая версия будет чище, проще или элегантнее. Вручную это делать бы лень, но когда есть AI инструменты - все идет проще. У нас было такое разделение обязанностей в команде: (1) Человек - показывает, как правильно делать. Следит за тем, чтобы архитектура, инструкции были четкими и непротиворечивыми. Держит агентов на очень коротком поводке. Если нужно - чистит тех долг. (2) OpenAI Codex - анализ сложных задач, работа с инфраструктурой и backend, планирование. Всегда работает в режиме x4 (запуск 4х версий), а я выбираю лучшую. (3) Claude Code - работа с интерфейсами, мелкие фичи и повседневная разработка. Обычно в параллели крутятся 2-3 сессии, которые работают над своими задачами. (4) Github Copilot - исключительно как умный autocomplete. При этом человек всегда несет ответственность за код, который отправляется в main. Жизнь упрощал стэк, который я подобрал экспериментально именно под такой командный состав и мои хотелки про эргономику работы. Go для backend (gin/SQLite), HTMX для интерактивности и тестируемости агентами, Python для SDK и аналитики. Вся платформа компилируется в один единственный бинарь и деплоится под NixOS с Caddy (c ARM64 процессорами из интереса). Стили свои с нуля - Claude cобрал Style guide, превратил в фреймворк и натянул на платформу. Инструкций особенных не было. Только AICODE-* заметки, использование планов в сложных задачах и императив на “будьте практичными, используйте только те паттерны, которые уже есть в коде, не тащите всякую каку из интернета”. Но и несмотря на такую инструкцию, агенты периодически начинали лить воду - городили ненужные абстракции, функции и классы. Приходилось периодически засучивать рукава и чистить все это. Чем больше развивался проект, тем это нужно было реже, т.к. накапливалась критическая масса примеров того, как нужно делать правильно. После выкатки платформы, ее внезапно все начали использовать очень активно. Пошел быстрый feedback по глюкам и ошибкам. Тут очень хорошо помог настроенный комбайн. Достаточно было скопировать хотелку, баг репорт или stack trace в агента, чтобы быстро увидеть причину, а потом и быстро ее пофиксить и выкатить. Самым приятном хайлайтом было, когда в определенный момент нагрузка на сервер достигла 25%, и я сказал “Клод, дорогой, вот тебе строка для подключения go pprof. Выясни, что так грузит сервер и предложи мне минимальный фикс для этого”. Спустя минут пять нагрузка упала до приемлемых для меня 6% Дальше я собираюсь переписать все с нуля, чтобы заложить большую масштабируемость, упростить архитектуру и добавить возможность запускать более разнообразные бенчмарки. Год назад я бы не рискнул, а теперь AI существенно меняет экономику разработки. Одно переписывание больше погоды не делает. Не человеку же писать весь этот код. А вычитывать - сильно проще. Особенно, когда архитектура и стэк позволяют ужимать код. А у вас заходит AI Coding/Vibe Coding? Расскажите про свои проекты, в которых вам помогал AI. Какие инструменты использовали, какой стэк там был, и как этими проектами теперь пользуются люди? Сколько токенов уходит в месяц? Ваш, @llm_under_hood 🤗