Исполняемые спецификации — эффективная работа с кодинг-агентами
Кодинг-агенты умеют быстро генерировать код, но результат часто расходится с ожиданиями. Естественный язык слишком неоднозначен для передачи точных требований, а классические unit-тесты с десятками ассертов тяжело читаемы.Хороший подход для работы с агентами базируется на принципах BDD (Behavior-Driven Development). Нам важно не то, как реализована задача, а как ведет себя система. Лучший способ передать это поведение машине и легко проверить человеку - исполняемые спецификации.Что такое паттерн "Исполняемая спецификация"
Структурно-ориентированная кодовая база для агента
Агент, который ничего не зналПри первом запуске агент не знает структуру проекта. Из-за этого возникают проблемы:Читает слишком много файлов и быстро расходует контекст.Или, наоборот, не находит нужные файлы и места в коде.Справочный файлОдин из способов снизить эти проблемы — создать справочный файл ./docs/reference.md, где описаны ключевые файлы проекта и их назначение.Минусы:Вручную поддерживать сложно.Если генерировать описание агентом, то для конкретной задачи в нём часто не хватает деталей.Кодовая база как собственная справка
Больше моделей, больше возможностей: зачем мы вводим подписки в Kodacode
Больше полугода Kodacode был доступен всем желающим абсолютно бесплатно. За это время мы выпустили множество релизов для VS Code, сделали первого в России CLI-агента и, наконец, зарелизили Kodacode для IntelliJ-based IDE. Кроме наших собственных моделей, без ограничений*, были доступны и SOTA-модели как западные (Gemini), так и восточные (GLM, MiniMax, Qwen...).
Figma и OpenAI объединяют дизайн и код с помощью новой интеграции Codex
OpenAI представила новое соединение своей среды Codex с платформой проектирования Figma. Команды могут автоматически получать редактируемые макеты Figma из кода и превращать макеты в рабочий код. Интеграция работает на открытом стандарте MCP, поддерживает Figma Design, Figma Make и FigJam и настраивается через настольное приложение Codex для macOS.
Декларация (не)зависимостей для ESM
Меня зовут Алекс Гусев и сегодня я расскажу о том, как ChatGPT убедил меня переписать библиотеку @teqfw/di, которую я бережно "выращиваю" с 2019-го года, и почему я всё-таки убедился.Эта JS-библиотека позволяет мне использовать в своих веб-приложениях позднее связывание
Data Structure Protocol (DSP): как дать LLM-агентам «долговременную память» о большом репозитории
Есть паттерн, который видит кажд��й, кто работает с агентами: первые 5–15 минут уходят не на задачу, а на "ориентацию". Где точка входа? Откуда растут зависимости? Почему эта библиотека, а не другая? Кто считает это публичным API? В маленьком проекте раздражает. В большом — превращается в постоянный налог на токены и внимание.DSP (Data Structure Protocol) "выносит карту проекта наружу" — в простой, версионируемый, языковой граф, который живёт рядом с кодом и доступен агенту как постоянная память.k-kolomeitsev/data-structure-protocolЦель в архитектуре сформулирована так:
Как устроен Codex
Подробный разбор того, как команда OpenAI Codex создаёт своего кодового агента, как его используют инженеры и что это может значить для будущего разработки ПО.Лично я проникся этим ассистентом после записи подкаста The Pragmatic Engineer с Петером Штайнбергером, создателем OpenClaw, в котором тот рассказал, что пишет весь код OpenClaw с помощью Codex. Кстати, в понедельник Петер объявил, что присоединяется к OpenAI для работы над агентами нового поколения. Это серьёзная победа для OpenAI, при этом OpenClaw остаётся независимым проектом с открытым исходным кодом. Послушайте мой подкаст с Петером
Я vs. машина
Прошёл примерно год с тех пор, как я начал активно использовать Claude Code для разработки, и, как я уже писал, это существенно изменило мои рабочие процессы. Продуктивность действительно выросла — но в основном по ощущениям, а они у меня примерно такие же надёжные, как мои эстимейты (то есть никакие, и лучше не станут). Так что я решил, что пора проверить своё чутьё абсолютно научно пуленепробиваемым способом (со статистически высокозначимой контрольной группой из меня, себя и моей собственной персоны).Эксперимент, о котором никто не просил
ADSM: 7 уровней проектной документации
Меня зовут Алекс Гусев. Я продолжаю делиться своими наработками в области применения LLM-агентов для разработки приложений. В этот раз я покажу своё мини-приложение для перевода постов из русскоязычного телеграм-канала на английский и испанский, а заодно расскажу про 7 уровней проектной документации в ADSM.LLM как синхронизатор мышленияВ одной из дискуссий на Хабре у меня сформировалось
Битва титанов Claude 4.6 и GPT-5.3, скандалы на Олимпиаде, релизы из Китая и теория заговора ИИ
Привет, это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий. Меня зовут
