Что бы я сделал по-другому Самое очевидное — это банальный prompt engineering. Вы видели мой наивный запрос. Что попросил, то и получил. Причём к самой инфраструктуре почти нет вопросов. А вот там, где уже надо включать голову, оказалось сложнее. Если бы я взял свой prompt и с помощью LLM сделал чёткий и конкретный план, я бы получил совсем другой результат. Обязательно надо прописывать критерии успеха и пути тестирования. К сожалению, я не сделал YOLO режим, и нужно было раз 100 нажать accept. В каком-то смысле агенты работают со своей Spec, планируют и выполняют задачи последовательно, как если бы я использовал OpenSpec и запускал задачи сам. В реальных задачах я бы ещё не доверил end-to-end агентам, но у меня просто нет такой необходимости и таких задач. Я всё ещё сам хочу контролировать архитектуру, инструменты. Но прогресс налицо. Цена вопроса Так как я гонял Opus 4.6 ещё и на рабочие задачки, то сложно сказать конкретно стоимость этого упражнения. Я использую Anthropic API, и там нет привычных лимитов. За вечер я сжёг $40 и потратил 55 млн токенов. Хотя если посмотреть Claude stat, то видно, что больше половины токенов — это cache-токены, которые дешевле. Цена Azure-ресурсов — $2 в день для моего стенда. Что можно ещё сделать Таким образом можно создать готовые решения на Azure, AWS, GCP в целях обучения и pet-проектов. Можно тестировать batch/streaming и моделирование хранилища данных. Следующее упражнение я хочу сделать на Open Source, чтобы всё деплоилось на локальном Docker или Kubernetes, но уже скормить хороший spec на вход. PS Я реально получил удовольствие от процесса, и в какой-то степени сессии с Claude Code заменили потребность в doom scrolling и социальных сетях. PPS Если вы недавно стали работать инженером/аналитиком (не только DE, любым), то вы в опасности. Нет, не потому, что вас AI заменит, а потому, что теперь можно, не напрягаясь, очень легко получить хороший результат, при этом совершенно не понимая, что происходит. Вот мне AI сохранил пароль в pipelines и другие ляпы, а для новичка это непонятно. Вы можете работать месяцами, и AI будет делать за вас работу, но вы не будете развиваться и не будете понимать основ, таким образом годы опыта не будут считаться реальным опытом. Так что поаккуратнее там с AI. Почему я такой эффективный с AI? Это не только потому, что AI такой крутой, а потому, что у меня 15 лет опыта, и первые лет 12-13 я всё делал руками и гуглил каждую ошибку. Поэтому сейчас AI мне помогает делать быстрее то, что я знаю и умею. И это ключевое отличие на данном этапе. Возможно, в будущем и этот эффект пропадёт, и мои знания тоже обесценятся, а пока можно кайфовать - золотое время матерых инженеров📈 #aidev