Claude Code 2.0.0
https://www.npmjs.com/package/@anthropic-ai/claude-code
Оновлений дизайн. Ctrl-R для пошуку в історії. Tab для перемикання режиму мислення (зберігається між сесіями). Команда /usage для перегляду обмежень плану. Команда /rewind для відкату змін у коді - нарешті чекпоїнти нативно.

Додали нативне розширення для VS Code. Claude Code SDK тепер називається Claude Agent SDK та дозволяє іншим створювати власних розумних «агентів» на основі цієї технології.

Claude Sonnet 4.5
https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-4-5
Пишуть, що це найкраща модель для програмування на сьогодні. Окремо наголошується на безпеці: модель стала «слухнянішою» і менш схильною до помилок чи шкідливих дій. Важливо, що ця нова, потужніша версія вже доступна для всіх за тією ж ціною, що й попередня.

#claudecode #newllmmodel

Коментарі

Університет AI-програмуваня
https://cline.bot/learn
У cline теж є ресурс для навчання новачків у цій галузі. Курс складається з двох основних модулів, які послідовно знайомлять з ключовими концепціями.

Перший модуль, «Prompting» (Створення запитів), присвячений спілкування з ШІ-асистентами. Тут про чіткі та конкретні запити (промпти) для отримання результатів: написання запитів, їх поступове вдосконалення, а також використання системних промптів для налаштування стилю кодування, безпеки та робочих процесів.

Другий модуль, «LLM Fundamentals» (Основи великих мовних моделей), занурює у технічні аспекти роботи ШІ. Пояснює, що таке великі мовні моделі (LLM), як вони обробляють та генерують код. Вчить оцінювати та вибирати найкращу модель для конкретних завдань, враховуючи такі критерії, як швидкість, вартість, точність та приватність.

#cline

Коментарі

Основи ШІ
https://www.youtube.com/playlist?list=PLuI2ZfvGpzwCEXrl_K6bW5OqNpZq3HkMa
Cursor після ще більшого спрощення дизайну сайту наступним кроком виклали у себе на ютуб каналі цикл відео "для тих хто нічого не розуміє" під назвою "AI Foundations" - схоже шукають нових клієнтів.

Теми кожного відео:

1. "How AI Models Work" (Як працюють моделі ШІ): Це відео пояснює базові принципи функціонування моделей штучного інтелекту, наприклад, як вони обробляють інформацію та генерують відповіді.
2. "Hallucinations" (Галюцинації): Тут розглядається явище "галюцинацій" в ШІ — коли модель генерує впевнену, але неправдиву або вигадану інформацію, яка не ґрунтується на вхідних даних.
3. "Tokens & Pricing" (Токени та ціноутворення): Відео присвячене токенам — одиницям, на які розбивається текст для обробки моделлю. Також пояснюється, як кількість токенів впливає на вартість використання моделей ШІ через API.
4. "Context" (Контекст): Розповідається про важливість контексту для моделей ШІ. Ймовірно, йдеться про "контекстне вікно" — обсяг інформації (попередніх повідомлень), який модель може пам'ятати під час розмови для надання релевантних відповідей.
5. "Tool Calling" (Виклик інструментів): Це відео пояснює, як сучасні моделі ШІ можуть взаємодіяти із зовнішніми інструментами та API (наприклад, пошуковими системами, калькуляторами, базами даних) для виконання складніших завдань.
6. "Agents" (Агенти): Останнє відео розкриває концепцію ШІ-агентів — автономних систем, які можуть самостійно планувати та виконувати послідовність дій для досягнення поставленої мети, використовуючи різні інструменти.

#cursor

Коментарі

GitHub Copilot CLI
https://github.com/github/copilot-cli
https://github.blog/changelog/2025-09-25-github-copilot-cli-is-now-in-public-preview/
GitHub Copilot тепер теж можна використовувати з терміналу. CLI зараз у Public Preview. ОС Linux, macOS, а Windows експериментально (через PowerShell v6+).

За замовчуванням модель Claude Sonnet 4, але також підтримує GPT-5 через змінну середовища COPILOT_MODEL=gpt-5, слеш команди для перемикання моделі немає. Через Ctrl+r можна розгортати блоки відповідей від ШІ.

Використовує сервер MCP GitHub за замовчуванням. Надає доступ до репозиторіїв, питань (issues) та запитів на злиття (pull requests) за допомогою запитів агенту.

https://www.youtube.com/watch?v=7tjmA_0pl2c

GitHub Spec Kit та Copilot CLI можна використовувати разом. У відео як зробити собі кастомні слеш команди за допомогою додаткових файлів з інструкціями.

#githubcopilot #cli #autonomousagents

Коментарі

llmswap
https://github.com/sreenathmmenon/llmswap
Універсальний інструмент (SDK та CLI) для розробників, який дозволяє легко працювати з різними провайдерами ШІ (OpenAI/GPT-4o, Claude, Gemini, Groq та ін.) з терміналу.

Це пайтон проект - інсталяція pip install llmswap.

Прямо з терміналу можна: Генерувати код та команди, наприклад llmswap generate "відсортувати файли за розміром" видасть du -sh * | sort -hr. Створювати функції та цілі скрипти, наприклад llmswap generate "Python функція для читання JSON" згенерує готовий код з обробкою помилок. Робити код-рев'ю, дебажити помилки, аналізувати логи.

Кейси та приклади
https://sreenathmenon.com/blog/2025-09-04-stopped-alt-tabbing-chatgpt-while-coding/
Автор статті підкреслює головну перевагу: llmswap переносить ШІ прямо у термінал. Замість того, щоб постійно перемикатися між редактором коду, браузером з ChatGPT, пошуковиком та іншими асистентами, ви отримуєте відповіді миттєво, не втрачаючи концентрації.

Кілер-фіча: Інтеграція з Vim (та іншими редакторами). За допомогою команди :r ! у Vim можна вставити результат будь-якої консольної команди прямо у файл. llmswap робить це неймовірно корисним - може вставляти шматки коду там, де стоїть курсор.

Інструмент може бути частиною робочого процесу для:

• DevOps: Генерація docker-compose.yml, конфігурацій Kubernetes, systemd-сервісів.
• Адміністрування баз даних: Створення складних SQL-запитів (знайти дублікати email у таблиці), команд для MongoDB.
• Аналізу логів: Створення команд для awk, grep, zgrep для аналізу звичайних та архівованих логів.
• та багато іншого.

#cli

Коментарі

Оновлення Codex та GPT‑5-Codex
https://openai.com/index/introducing-upgrades-to-codex/
OpenAI уніфікувала Codex в єдину екосистему: оновлення торкнулися інструменту командного рядка (CLI), розширення для IDE (VS Code) та хмарної версії. Доступ до оновленого інструменту включено у підписки ChatGPT Plus, Pro, Business, Edu та Enterprise. Безкоштовно використовувати не можна.

Тепер Codex доступний у терміналі (Codex CLI), як The Codex IDE extension, вебі (Codex cloud), на GitHub і у мобільному додатку ChatGPT. Також є вибір перейти на модель GPT-5-Codex.

https://www.youtube.com/watch?v=yqtujbev9zI

Нова версія моделі GPT-5 - GPT-5-Codex спеціально оптимізована для самостійного виконання складних та довгих завдань (тестували на 7 годин), таких як створення проєктів з нуля, рефакторинг та виправлення помилок. Особливу увагу приділено ревю коду (code review).

https://news.ycombinator.com/item?id=45252301
https://news.ycombinator.com/item?id=45253458
Люди сперечаються, чи Codex CLI нарешті краща за Claude Code. Здається GPT-5 все ж краще слухається інструкцій та пише більш ясний та простий код.

#newllmmodel #openaicodex

Коментарі

ARM пакетний менеджер
https://github.com/jomadu/ai-rules-manager
Доволі проста ідея, подивимося потім на розвиток. Менеджер пакетів для правил ШІ. Однакові набори правил у різних проєктах і підтримка їх автоматично синхронізованими з джерелом істини. Можна використовувати Git на кшталт awesome-cursorrules або іншої колекцій правил.

Чомусь я не побачив згадку https://agents.md/ який пропонує стандартний варіант підключення правил та контексту для різних ШІ систем.

#airules

Коментарі

У 2023 році Google виглядали дуже розгубленими в темі ШІ генерації коду, але за 2024 та 2025 роки їм вдалося виступити як з хорошими моделями, так і покрити своїми інструментами кожну з ніш ШІ програмування. Код можна генерувати як з базового, так і розширеного веб-інтерфейсу Gemini чату. Є дві власні IDE (хоча браузерні), плагіни для популярних IDE, агент у терміналі та агент у хмарі.

Gemini веб-чат
https://gemini.google.com/
Веб чат може генерувати код, обмежено доступна модель 2.5 Pro. Якщо обрати Canvas з Інструментів, то чат буде зліва, а весь екран це код та режим перегляду. Можна також відобразити консоль. В режимі перегляду є можливість з панелі обрати (А) додати ШІ функціонал (Б) виділяти мишкою елемент чи частину екрану, щодо якого писати наступні запити.

Підходить для: простих візуалізацій, інтерактивних пояснень, прототипів сайтів на одну сторінку.

Build apps with Gemini
https://aistudio.google.com/apps
Значно краща веб-версія, схожа на режим Canvas. Використовує модель 2.5 Pro та React & Tailwind без можливості це змінити. Є можливість відкрити програму на повний екран та задеплоїти на Google Cloud.

Підходить для: дуже класно генерує UI, маленьких апів.

Stitch з Google Експериментів
https://stitch.withgoogle.com/ з https://labs.google/
Інструмент в обмеженому доступі. Генерує мобільні та десктоп інтерфейси з текстового опису чи сектчу-зображення. Після запиту система проаналізує вимоги та запропоную кількість та контент екранів з можливістю експорту як код (HTML з tailwind класами) та зображення, також схоже є експорт у Figma.

Opal з Google Експериментів
https://opal.withgoogle.com/
Якщо намалювати алгоритм-діаграму це стає міні-програмою, якою можна поділитися.

Gemini Code Assist
https://codeassist.google/
Це сторінка для багатьох проектів. Окрім безкоштовного доступні Standard ($19) та Enterprise ($45) плани з більшими лімітами для Gemini CLI та Agent Mode. Google за замовчуванням збирає та використовує дані для тренування AI-моделей у безкоштовному плані.

• https://github.com/marketplace/gemini-code-assist у GitHub коли відкривається новий запит на злиття (pull request), Gemini Code Assist надає початковий огляд (review) та резюме (summary) - бот автоматично додається як рецензент до запиту на злиття.
• https://github.com/google-github-actions/run-gemini-cli run-gemini-cli — це GitHub Action, який інтегрує Gemini CLI у робочий процес розробки
• Також у платних планах є Gemini in Cloud Run та Gemini Cloud Assist.

https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=Google.geminicodeassist та https://plugins.jetbrains.com/plugin/24198-gemini-code-assist
Використання з України заблоковано (доступні країни).
Плагін для VSC та JetBrains сумісних систем (а також Android Studio) у Agent Mode може виконувати багатоетапні завдання, де користувач може переглядати та затверджувати план дій. Тепер підтримує MCP.

Підходить для: покращення ручної роботи з кодом, питань та генерації потрібних фрагментів, тестів.

Gemini CLI https://github.com/google-gemini/gemini-cli
В Україні працює чи через Gemini API Key чи з додатковим GOOGLE_CLOUD_PROJECT env з активованим Gemini for Google Cloud API.
Відповідь на Claude Code - автономний агент, який працює у терміналі з команди gemini. Код відкритий. Підтримує macOS, Linux, та Windows. Може оброблювати PDF та зображення, ходити у пошуковик Google та підтягувати додаткові інструкції з GEMINI.md. Робить тіньовий git-репозиторій ~/.gemini/history/<project_hash> де пише фінал кожної стадії розробки - за замовченням вимкнене, можна додати у налаштування.

Підходить для: покрокової автоматичної генерації проектів, з перевірками на кожному кроці й додатковими правками.

Jules
https://jules.google.com/
З України треба заходити через VPN.
Був запущений як експеримент, доволі швидко перейшов у бета, з 6 серпня 2025 доступна вже підписка. Це автономний агент (точніше два - виконувач та критик), який працює у віртуальній машині Google з диском на 20Гб - його ідея в тому, щоб він сам створив собі план, та покроково довго працював з обраним GitHub репозиторієм й потім закидав нам звіт в браузер.

Підходить для: в мене мало досвіду, тут треба розуміти який рівень складності завдань на репозиторії не заплутає автономну систему й ставити саме такі завдання.

Cloud Shell Editor
https://shell.cloud.google.com/
IDE, яка не потребує локального налаштування та доступна безпосередньо з браузера. Інтегровано з Google Cloud Platform. VM має 5Гб диску. На тому місці де у VSC кнопка Copilot тут кнопка для активації Gemini Code Assist панелі. З терміналу можна визвати Gemini CLI.

Підходить для: ручної та автоматичної роботи з кодом, якщо треба Google Cloud Platform.

Firebase Studio (колись IDX)
https://studio.firebase.google.com
Project IDX виник як експериментальна браузерна IDE. Анонсований 8 серпня 2023 року для закритого тестування, з 14 травня 2024 року в відкритому тестуванні, 9 квітня 2025 року - ребрендинг у Firebase Studio. Це повноцінна IDE де у нас є повний доступ до коду та його модифікації.

Запит можна автоматично покращувати, спочатку буде розроблений план та документація, а потім вже згенерований код. Доступні шаблони для Astro, Go, Python/Flask, Solid.js, Node.js, підтримка Flutter і React Native. Інтеграція з GitHub та сервісами Google Cloud.

Підходить для: як IDE для ручної так й автоматичної роботи з кодом складних проектів.

#google #gemini #geminicodeassist #agentmode #autonomousagents

Коментарі

GLM план для програмування
https://docs.z.ai/devpack/overview
Передплатний пакет, створений спеціально для програмування за допомогою штучного інтелекту. Він надає доступ до потужної моделі GLM-4.5 та GLM-4.5-Air у популярних інструментах як Claude Code, Cline-Roo-Kilo, OpenCode та інш.

Вартість починається від $3 на місяць. Значно вищі ліміти використання порівняно зі стандартними планами як Claude Pro. Квота оновлюється кожні 5 годин. Сервіси компанії розташовані в Сінгапурі. Z.ai не зберігає запити чи згенеровані дані користувачів.

DeepSeek у Claude Code
https://api-docs.deepseek.com/guides/anthropic_api
Задавши ANTHROPIC_BASE_URL як https://api.deepseek.com/anthropic можна використовувати моделі від DeepSeek.

#newllmmodel #claudecode

Коментарі

OpenAI Codex
На своєму каналі в ютуб OpenAI у серії віртуальних подій "Build Hours" виклади відео про Codex.

https://www.youtube.com/watch?v=WvMqA4Xwx_k

Мета OpenAI – зробити Codex єдиним, універсальним агентом для генерації коду. Рекомендується розглядати Codex як повноцінного члена команди або навіть делегувати йому завдання, діючи як архітектор або менеджер.

Codex може працювати у двох основних режимах: локально та у хмарі. Обидва середовища інтегровані через акаунт ChatGPT та синхронізуються з репозиторіями GitHub. Делегування завдань доступне через веб-інтерфейс та мобільний додаток ChatGPT (iOS), що дає змогу "запускати завдання, коли приходить натхнення", навіть поза робочим місцем.

Нове розширення, сумісне з VS Code, Cursor та іншими форками. Codex може автоматично перевіряти pull-requests на GitHub. Ця функція не обмежується статичним аналізом – агент може запускати код, перевіряти логіку та валідувати зміни.

Рекомендується організовувати репозиторій меншими файлами. Наявність тестів, лінтерів та форматерів дозволяє агенту самостійно виявляти та виправляти помилки. Для складних завдань краще згенерувати детальні плани у Markdown (plan.md). Використання файлу agents.md для документування архітектурних рішень допомагає Codex відразу розуміти з чим він працює.

#openaicodex

Коментарі

Розробка, керована специфікаціями
https://github.com/github/spec-kit
Github запропонував нову парадигму створення ПЗ, під ШІ розробку. Та інструмент для її реалізації, який працює на Linux/macOS (чи WSL2 під Windows) з агентами Claude Code, GitHub Copilot, Gemini CLI.

До ери ШІ зазвичай ми спочатку писали код й це була «справжня робота», а потім "збоку" дороблювали специфікації та документацію. Spec-Driven Development (розробка, керована специфікаціями) говорить, що саме специфікації стають первинними, безпосередньо генеруючи робочі реалізації. Специфікації визначають «що» перед тим, як «як».

Kiro від Amazon має схожий підхід (режим Spec), який спочатку пише вимоги до проекту, а тільки потім генерує код. Також у Qoder е Quest mode зі схожою логікою.

https://www.youtube.com/watch?v=LA_HqmiGvsE

Детальний документ
https://github.com/github/spec-kit/blob/main/spec-driven.md
Основна ідея SDD полягає в усуненні розриву між задумом (специфікацією) та виконанням (кодом). Це досягається завдяки тому, що специфікації (такі як документи вимог до продукту – PRD – та плани реалізації) стають настільки точними, повними та однозначними, що їх можна використовувати для автоматичної генерації робочого коду. SDD забезпечує систематичне узгодження всіх компонентів складної системи.

Якість специфікацій забезпечується структурованими шаблонами, які запобігають передчасним деталям реалізації, вимагають позначок для невизначеностей, включають контрольні списки, а також забезпечують відповідність "конституції" проєкту. "Конституція" містить незмінні архітектурні принципи (наприклад, "Бібліотека по-перше", "CLI-інтерфейс обов'язковий", "Розробка через тестування (Test-First)", "Простота", "Без надмірної абстракції"), які гарантують узгодженість, простоту та якість згенерованого коду.

#claudecode #githubcopilot #gemini #sdd

Коментарі

Agent Client Protocol (ACP)
https://agentclientprotocol.com
https://github.com/zed-industries/agent-client-protocol
Новий відкритий стандарт, розроблений компанією Zed Industries, який має на меті стандартизувати зв'язок між редакторами коду (IDE, текстовими редакторами) та ШІ агентами. Підхід аналогічний тому, як Language Server Protocol (LSP) стандартизував інтеграцію мовних серверів.

Агенти запускаються як дочірні процеси редактора коду та обмінюються даними за допомогою JSON-RPC через стандартні потоки введення/виведення (stdio). Протокол все ще перебуває на стадії розробки.

https://zed.dev/blog/claude-code-via-acp
Редактор Zed тепер підтримує інтеграцію з Claude Code через ACP та працює у сайдбарі. Адаптер випущений з відкритим вихідним кодом під ліцензією Apache, що дозволяє іншим редакторам також використовувати його. Допоміг в реалізації https://github.com/Xuanwo.

#agentclientprotocol #zed #claudecode

Коментарі

Практичні техніки для Claude Code та Codex CLI
https://coding-with-ai.dev/
https://github.com/inmve/coding-with-ai
Сайт містить практичні техніки для ефективної роботи з AI-асистентами. Кожен етап має чек-ліст.

Підняти такі теми-розділи:
1. Планування (підготовка до роботи з AI),
2. UI & Prototype (швидке створення інтерфейсів та прототипів),
3. Coding (ефективна генерація та маніпуляція кодом),
4. Debugging (виявлення та виправлення помилок з AI),
5. Testing & QA (забезпечення якості коду через тести),
6. Review (перевірка та вдосконалення AI-генерованого коду)
та Cross-stage (загальні поради для всіх етапів).

Головна ідея: "Brain First, AI Second" тобто спочатку мислити самостійно, а потім використовувати AI для прототипування інтерфейсів та делегування нудних, систематичних завдань.

Починати роботу з AI з ретельного планування - обирати стабільні "нудні" бібліотеки та надавати надзвичайно детальні специфікації. Хоча б намалювати інтерфейс. Краще починати хоч з якогось коду, можна самому написати головний алгоритм. Та написати на початку тести.

Важливо створювати файл контексту-пам'яті (наприклад, `AGENTS.md`). Активно керувати контекстом, переривати агента, якщо він відхиляється від курсу, та використовувати як партнера для навчання, ставлячи відкриті запитання щоб обрати одну з декількох опцій. Максимально все пишемо у логі. Використовувати скрішоти для пояснення проблем.

Запускати кілька агентів паралельно на окремих завданнях без конфліктів. Підтримувати код максимально простим, просити раз за разом робити рефакторінг та спрощення. Краще генерувати власний код, замість того щоб підключати все більше сторонніх бібліотек.

Завжди читати генерований код! Використовувати другого агента без історії чату для перевірки коду. Ніколи не делегувати тестування повністю AI, завжди перевіряйте код самостійно та ретельно переглядайте всі зміни (diff).

Починати з дешевших моделей (Sonnet 4), переходячи до складніших (Opus 4.1) лише за потреби. Моделі Claude можуть корегувати зусилля за допомогою слів think < think hard < think harder < ultrathink.. Для інтерфейсів працює зроби more beautiful чи more elegant.

#claudecode #openaicodex

Коментарі

Досвід інтеграції ШІ у виробничі процеси
https://www.sanity.io/blog/first-attempt-will-be-95-garbage
Автор використовував 18 місяців Cursor для генерації коду, а останні 6 тижнів – Claude Code. Перехід до Claude Code зайняв лише години щоб зрозуміти як з ним працювати.

Ментальна модель автора: ШІ це молодший розробник, який ніколи не вчиться. Витрати на Claude Code можуть становити значний відсоток від місячної зарплати інженера (1000-1500 доларів на місяць).

Висновки:

• Правило трьох спроб: Забудьте про ідеальний код з першої спроби - там буде 95% сміття, що допомагає виявити агенту справжні задачі та обмеження. Друга спроба може на 50% видати добрий код, а от на третій раз скоріше за все він реалізує щось, що можна ітерувати та вдосконалювати.
• Зберігати знання між сесіями: дописувати Claude.md архітектурними рішеннями, типовими шаблонами коду, "підводними каменями" та посиланнями на документацію. Та налаштувати MCP для отримання даних з Linear, Notion/Canvas, Git/GitHub історії та інш.
• Команди та ШІ-агенти: використовує linear. Важливо ніколи не запускати декілька агентів на один і той же проблемний простір. Явно позначати правильний код, редагований людиною.
• Рев'ю коду: агенти --> наглядачі за агентами --> команда. Завжди перевіряти, особливо для складного управління станом, критичних до продуктивності та безпеки секцій.

Головна проблема на сьогодні, що ШІ не вчиться на помилках. Рішення: краща документація, чіткіші інструкції.

Автор статті підкреслює, що відмова від "володіння" кодом (оскільки його написав ШІ) призводить до більш об'єктивних рев'ю, швидшого видалення невдалих рішень та відсутності его при рефакторингу.

Обговорення на ХН
https://news.ycombinator.com/item?id=45107962
LLM стали вже стандартним інструментом для інженерів. Підтверджується, що кілька ітерацій з LLM (3 і більше) для досягнення прийнятного результату – це типово. LLM не дуже добре пишуть складний код самостійно, якщо це не надзвичайно проста або шаблонна задача. Код, написаний LLM, завжди потребує ретельного моніторингу та редагування.

Існує занепокоєння, що надмірне використання LLM може зменшити власні навички "мислення" розробника. Якщо молодший розробник просто "вайбить" код за допомогою LLM без глибокого розуміння, це підриває довіру старших колег.

Постійно згадується важливість створення дуже детальних запитів та використання контекстних файлів (наприклад, Claude.md) для передачі архітектури, стилю та "підводних каменів". Розбиття складних завдань на малі, керовані частини є ключовим для успіху. Використання TDD з LLM дуже добре працює.

Деякі користувачі створюють додаткових "критичних агентів" (LLM, натренованих на пошук помилок), щоб перевіряти код, написаний основним агентом.

#claudecode

Коментарі

Приклад файлу інструкцій CLAUDE.md є у https://www.dzombak.com/blog/2025/08/getting-good-results-from-claude-code/

Але точиться дискусія щодо ефективності цього файлу для надання контексту: деякі вважають його корисним для довгострокової пам'яті ШІ, інші стверджують, що ШІ часто ігнорує його зміст. З Обговорення можна зробити ще висновки, що:

• Найкращі результати досягаються, коли розробник витрачає значний час на створення дуже чітких, покрокових специфікацій (документів, що описують, як саме має бути реалізований проєкт). Це вимагає більше початкових зусиль, але дозволяє Claude Code слідувати чітким інструкціям і генерувати більш точний та організований код.
  • Деякі користувачі використовують інші ШІ (наприклад, ChatGPT, Gemini) для мозкового штурму, створення специфікацій, їх критики та вдосконалення перед тим, як передати остаточний документ Claude Code.
  •  Інтеграція з інструментами якості коду (husky, lint-staged, commitlint) допомагає підтримувати стандарти.
• Claude Code, попри маркетинг, не "думає" у людському розумінні, на будь-якому кроці він може робити дивні помилки або "галюцинувати".
  • Оскільки в нас є обмеження контекстного вікна, то краще працювати з Claude Code невеликими, послідовними кроками. Просити написати одну функцію або зробити одну зміну, потім перевірити результат, виправити помилки, закомітити і тільки потім переходити до наступного кроку.
  • Деякі успішно використовують Claude для написання юніт-тестів, а потім просять його написати мінімальний код, щоб ці тести пройшли як у TDD (Test-Driven Development).
• Деякі користувачі помітили, що прохання Claude переглянути власну роботу може бути дивно плідним, оскільки він часто сам вказує на недоліки.

Розбір як працює Claude Code
https://minusx.ai/blog/decoding-claude-code/
Автор вважає що файл CLAUDE.md є ключовим для передачі контексту користувача та його вподобань (наприклад, які папки ігнорувати, які бібліотеки використовувати). Його вміст надсилається з кожним запитом користувача. Фрази IMPORTANT, VERY IMPORTANT, NEVER та ALWAYS для запобігання небажаній поведінці все ще ефективно використовувати.

Checkpoints для Claude Code
https://claude-checkpoints.com/
Проект додає у Claude Code чекпоїнти на зразок як у Cursor. Головна мета – забезпечити, щоб ми не втрачали правильно згенерований код завдяки відстеженню змін та можливості відновлення попередніх станів проєкту. Є візуальний перегляд відмінностей (Diff Viewer).

Контрольні точки створюються самостійно після завершення завдань Claude. Інтегрується з Claude Desktop через протокол MCP (Model Context Protocol).

#claudecode

Коментарі

Auggie
https://www.augmentcode.com/product/CLI
Augment Code CLI - це одна недолуга спроба скопіювати Claude Code, цього разу від розробників Augment Code. Як самостійний продукт складно сказати чи має якусь цінність, скоріше як доповнення до їхнього основного продукту й підв'язано під його тарифні плани.

З цікавого це хоткей для покращення запиту. А так базові функції термінального агента, є як всюди зараз підтримка MCP. Моделі це Claude Sonnet 4 та GPT-5.

#augmentcode

Коментарі

Режим конфіденційності у TRAE IDE v2.1.0
https://docs.trae.ai/ide/privacy-mode?_lang=en
Одним з питань, чому я не використовував китайську TRAE від ByteDance була їх незрозуміла політика "що хочемо, то й робимо з вашим кодом". Тепер вони додали можливість активувати режим конфіденційності у налаштуваннях. Думаю це відповідь на Qoder від Alibaba.

Режим конфіденційності діє лише тоді, коли ваш обліковий запис TRAE активний. Після виходу з системи режим конфіденційності перестає бути активним. Режим конфіденційності не застосовується до SOLO режиму, який ще знаходиться на етапі тестування.

SOLO mode
https://docs.trae.ai/ide/solo-mode
З'явився у TRAE v2.0.0. Доступний лише для користувачів з Pro-підпискою та SOLO Code. Це високоавтоматизований режим, який самостійно планує та виконує весь цикл розробки: від аналізу вимог, генерації коду та тестування до прев'ю результатів і деплою. Працює з Figma / Vercel / Supabase / Stripe.

https://www.youtube.com/watch?v=4JObEIIK8Uo

SOLO Builder це агент для створення веб-додатків. Аналізує вимоги → генерує PRD → пише код → надає прев'ю. При розробці ШI самостійно оркеструє інструменти, такі як editor, browser, terminal та doc viewer (опис проекту з схемами). Іноді треба натискати кнопки підтвердження.

#trae

Коментарі