Cursor выпустил гайд с лучшими практиками по использованию ИИ агентов в разработке. Рекомендации все довольно понятные, я бы даже сказал что очевидные для опытных разработчиков, но могут быть не настолько очевидными для кого-то ещё.

Важный акцент там на стадии планирования и вопросам к ассистенту до реализации фич или исправления багов.

А я бы добавил к этому следующее:
1. Планирование через OpenSpec или его аналоги. Очень хорошо структурирует процесс проектирования и коммуникации с ИИ агентом. Для сложного и унаследованного кода - это просто необходимо. В принципе разделять планирование и реализацию, на стадии планирования не меняется код, а результаты - спеки и планы.
2. Cursor и аналогичные инструменты (Antigravity, Copilot и тд.) могут выполнять роль инструментов исследовательской поддержки и аналитики. Например, формируz отчеты по конкурентам, проектируя инструменты бенчмарков с ними, подготовка аналитики по разным функциям, проектирование верхнеуровневой архитектуры и тд.
3. ИИ ассистент - это не только объект проверки (а не кривой ли код он написал?), но и сам является контуром контроля качества. Поэтому на каждой итерации внедрения фич необходим контур создания и проверки тестов, линтинга кода, обновления документации и тд. Это частично решается уже сейчас на стадиях планирования и спеков, но опыт показывает что явное указание этих обязательных проверок дает больше гарантии что код будет не поломан и документация будет актуальной.
4. Инструменты для разработки вполне способны не только писать код, но и писать документы. Подход такой же может быть как к репозиториям кода с использованием спецификаций, планирования и тд. Иначе говоря при проектировании больших ИТ продуктов можно создать отдельный репозиторий с архитектурой продуктов и от него создавать все остальные. Например, если надо условно с нуля сделать продукт у которого есть фронтэнд, бэкэнд, REST API, SDK, интеграционные модули и тд., то вместо того чтобы все засовывать в один репозиторий или сразу разбивать на множество, имеет смысл собрать архитектурный репозиторий с документами.

#ai #coding #thoughts #readings

Полезные ссылки про данные, технологии и не только:
- Open Responses открытая спецификация на API для LLM на базе OpenAI Responses API. Вообще API OpenAI и так уже было стандартом де-факто, а тут уже и формализированный и описанный стандарт. Не вижу какой-то конкретной организации за его разработкой, похоже на частную инициативу
- Using AI as a Design Engineer о работе дизайн инженера с использованием ИИ, многое похоже на разработку ПО в целом, но есть свои особенности вроде интеграции с Figma MCP
- Can A.I. Generate New Ideas? может ли ИИ генерировать новые идеи? Статья в NYT, под пэйволом. Краткое изложение можно прочитать тут
- How UK museums are embracing citizens’ assemblies to help frame their futures интересное явление когда британские музеи начали создавать общественные советы которые должны помогать им определять их будущее

#uk #museums #ai #llms #design #ideas #readings

Фонд Викимедиа анонсировал партнерство с ещё несколькими ИИ бигтехами - это Amazon, Meta, Microsoft и Mistral AI, вдобавок к уже имевшимся партнерствам с Google, Ecosia, Nomic, Pleias, ProRata и Reef Media. Можно сказать что, вполне возможно, у Википедии появится таки устойчивое финансирование и проект будет жить. Это с одной стороны, с другой стороны не превратится ли в Викимедиа в коммерческий продукт под видом некоммерческого и не оттолкнет ли это многих редакторов от вклада в её тексты? Я слишком мало знаю о том что происходит там внутри, так что интересно. Что еще интересно так то что AI крупняк, не считая X.ai с его Грокипедией, не пытается воспроизвести продукты Фонда, а заключает соглашения с ним. Полагаю что причиной может быть и то что у Фонда Викимедиа есть техническая возможность ограничивать ИИ краулеры, а одни лишь дампы Википроектов содержат только текстовый контент и не в реальном времени.

#opendata #API #wikipedia #data #ai

MiroThinker Хорошая открытая альтернатива многим функциям Manus'а и этапам планирования для ИИ ассистентом для программирования.

По моим экспериментам он дает лучший результат чем если те же промпты погружать в Manus или в модели интегрированные в Cursor.

Более-менее серьёзный режим разработки с ИИ ассистентом включает:
- исследование
- ревью результатов
- запросы на корректировку исследования и уточнения
...
- планирование на основе исследования
- ревью плана
- запросы на корректировку плана или ручная правка
...
- реализация плана (чаще в несколько шагов)
...
- автоматическое и ручное тестирование
- ревью
—
И вот первую стадию можно делать не внутри ИИ ассистента для разработки, можно использовать внешний инструменты, а ещё чаще инструменты поскольку они дают разные инсайты. Самые "глупые" то как поправить текущий код, самые "продвинутые" о том как похожие задачи решаются в других инструментах.

Всё это к тому что MiroThinker очень неплохо выступает на стадии исследования проектирования новых фич. Ему бы больше интеграции в другие инструменты и было бы ещё лучше. А учитывая что Manus теперь приобретён Meta предсказать вектор его развития однозначно нельзя, нужны альтернативы.

Ну и открытый код - это всегда плюс

#coding #ai #aiagents #opensource

Я, кстати, пропустил эту новость, а тем временем NVIDIA обвинили в получении 500ТБ пиратских книг из Anna's Archive. Это к вопросу о роли пиратских библиотек в скорости роста бума ИИ. Если представить себе какой-то другой мир с гораздо более правовой моделью распространения информации то такой стремительный взлёт ИИ инструментов был бы просто невозможен. Но это какая-то альтернативная вселенная была бы, а де-факто пиратскими материалами пользуются если не весь AI бигтех, то большинство.

#ai #piracy #books