Всем привет, первый пост, ура)

Решил начать с темы, которая меня по-настоящему вдохновляет — как ИИ-инструменты могут усиливать процесс разработки: не просто помогать писать код, а системно думать, исследовать, проектировать и доводить идеи до реализации.

Я давно перестал воспринимать LLM как автодополнение. Сегодня это полноценная экосистема, где разные модели, агенты и MCP-сервисы занимают своё место. Делюсь тем, как я выстроил рабочий пайплайн — может, кого-то вдохновит или поможет собрать свой.

🧠 Gemini 2.5 Pro — анализ, дебаг и глубокий ресерч

Эта модель стала для меня базовой, когда нужно погрузиться в сложную тему или найти причину багов. У неё огромное контекстное окно — можно загрузить целую папку кода или репозиторий. Gemini не просто находит ошибки, а даёт подробный анализ архитектуры, уязвимостей и шаг за шагом объясняет, что и почему.

Сильный инструмент для ресерча: агрегирует информацию из разных источников и формирует структурированный обзор. Использую, когда выбираю технологии или формирую понимание новой области. Не требует сложных промптов — понимает задачу по сути. Единственный минус — излишняя «роботизированность» и низкая температура: идеально для анализа, но не для генерации идей.

💡 OpenAI GPT-4o — генератор инсайтов, идей и проектных направлений

Если Gemini — это аналитик, то GPT-4o я воспринимаю как собеседника, с которым можно поразмышлять. Я часто использую её для мозговых штурмов, рефлексии, генерации новых проектных идей. Она не «думает» в классическом смысле, зато именно благодаря этому часто выдаёт неожиданные варианты — такие, которые я бы сам не сформулировал, но которые становятся точкой для размышлений.

Я делюсь с ней своими идеями, прошу предложить что-то со своей стороны — и на стыке рождаются направления, которые хочется развивать. Для ресерча она тоже годится, хотя копает не так глубоко, как Gemini. Но в этом есть свой плюс: она часто приводит материалы из смежных областей, о которых ты ещё даже не знаешь, потому что только начинаешь погружение. И это помогает видеть картину шире.

⚙️ Context7 — MCP-сервер с документацией для Cursor

Во время активной разработки я часто сталкивался с проблемой: модели не в курсе актуальной документации, особенно если речь идёт о библиотеках, которые активно обновляются. Из-за этого приходилось терять время на дебаг, когда модель «выдумывала» поведение функции или неправильно интерпретировала структуру.

Context7 решает эту проблему. В связке с Cursor он позволяет быстро давать нужный контекст агенту и модели — так, чтобы они ориентировались именно в той библиотеке, с которой ты сейчас работаешь.

🧠 Cursor Memory Bank — агентная надстройка над процессом

Memory Bank — это open-source проект, который позволяет добавлять в Cursor агентные режимы с заранее заданной логикой. Есть кастомные режимы: анализ, планирование, билд, документирование, креатив.

Что делает: - хранит текущий статус проекта, задачи, прогресс, этапы; - создаёт «банк памяти» в markdown-файлах, куда всё записывается; - автоматически обновляется, когда я взаимодействую с агентом.

Это позволяет вести разработку как непрерывный диалог с системой, которая помнит, где ты находишься, что ты уже сделал, и какие следующие шаги.

💬 Будет круто, если поделитесь своими инсайтами: - Какие ИИ-инструменты и связки используете вы? - Как организуете разработку, планирование, ресерч? - Есть ли агентные системы или MCP, которые вас впечатлили?