ai_product_chat

Все советы Anthropic по разработке за "лето" Студентам советую раз в неделю читать что выходило свежего у OpenAI/Anthropic по разработке с помощью ИИ. На мой взгляд это сейчас самый передний край и проверенное. Лучше всяких ютюб-блогеров. Внутри у них ~80% смерженного кода уже пишет ИИ, инженеры шипят в 8 раз больше, чем в 2021–2025. И они довольно подробно рассказывают, как это устроено. Вот что, имхо, самое полезное было (в PDF подробно, можете почитать и отдать ИИ) 1. Узкое место теперь не написание кода, а проверка. Агенты генерят быстрее, чем люди ревьюят, поэтому все инвестиции – в верификацию. Практически: выписываете всё, что повторно исправляете за моделью, и кодируете в скиллы-проверки (.claude/skills) – агент сам гоняет тесты и чинит до сдачи. Сама команда Claude Code гоняет цепочку /code-review → /simplify → /verify, а потом те же проверки гейтом на каждый PR. 2. CLAUDE.md – короче 200 строк и без очевидного. Только точные команды тестов по подкаталогам (иначе модель запускает полный сьют на 40 минут) и то, что противоречит дефолтам модели. И пересматривать раз в 3–6 месяцев – правила под старые модели душат новые. 3. Разделение простое: пожелание – в CLAUDE.md, процедура – в скилл, закон – в хук. Линтер после каждой правки и блокировка rm -rf – только хуками, скилл модель может и забыть вызвать. 4. Ревью переразделили: ИИ – стиль, линтинг, отлов багов, тесты (несколько узких агентов, с каждой находки требуют доказательств – доля содержательных комментариев выросла с 16% до 54%). Люди – security, границы доверия, продукт. Автономному агенту – минимум прав: их инцидент-бот умеет писать доки и читать логи, деплоить – нет. 5. Самый огненный кейс – миграции. Bun перевели с Zig на Rust: миллион строк за 2 недели и ~$165k в токенах (раньше такое стоило $3–4 млн и 4 года). Рецепт: сначала тесты против обеих кодовых баз, потом rulebook правил перевода, дальше дешёвые модели переводят, дорогие ревьюят. Главный принцип – повторяющийся фейл это баг правила,