Что и зачем?

Есть желание описать свои впечатления от использования некоторых инструментов, в первую очередь, связанных с AI и LLM. Вызвана данная идея тем, что у меня часто (возможно, это личная особенность, и у других все не так) спустя некоторое непродолжительное время после использования какой-то крутой штуки реальные факты стираются из памяти, а остается трудно выразимое словами послевкусие. Очень трудно становится отвечать на вопросы типа: “Чем понравилось?”  или “А какие минусы?”. Еще хуже, если память подкидывает ложные данные в виде плюсов, взятых у других продуктов или которых вообще никогда не было - каждый раз чувствую себя как карточный шулер у которого на стол выпал туз из рукава.

Дисклеймер.

Это, прежде всего, заметки для себя, чтобы аргументировать собственное мнение в жаркой, но дружеской полемике с коллегами. Если кому-то будет полезно, то это - приятный сайд эффект. Сразу оговорюсь, что я:

• не специалист в области AI, а простой дремучий backend разработчик (с образованием в области ядерной физики), поэтому мнение о внутреннем устройстве описываемых штук постараюсь держать при себе.
• не специалист в области написания текстов, поэтому неизбежно буду ошибаться, ведь, не смотря на то, что человечество придумало 100500 инструментов для искоренения ошибок, я, как и большинство, склонен их игнорировать.
• не ставлю перед собой цель полного и объективного сравнения - постараюсь сфокусироваться на собственных болях и “вау”, возникающих в процессе использования (вероятно, неправильного).

Qoder Сайт: https://qoder.com/ Среда для разработки с интеграцией AI от Alibaba.

Пользовался этим чудом инженерной мысли, позиционирующим себя как замена Cursor на протяжении месяца (или  около того) в режиме “покодить вечерами для души после основной работы разработчиком”.

Краткое резюме: Для небольших пет-проектов, есть интересные фичи, ощущение сыроватости - есть бесячие ошибки, неплохо следует инструкциям, немного медленный, редко заходит в тупик.

Тестовая  задача Иногда приходится вести технические собеседования и накопился некоторый пул вопросов, которые обычно задаем, собранный в один md файлик. В ходе собеседования приходится как-то отмечать на какие вопросы и с какой степенью понимания отвечал кандидат, кроме того делать какие-то пометки. Нужно написать консольное приложение, которое позволяет осуществлять быструю навигацию по вопросам и на лету добавлять их в отчет с оценкой и комментариями в свободной форме. По оценке навскидку - это небольшая консольная утилита, которую разработчик средней руки может набросать за пару вечеров. Чтобы немного приземлить полет искусственной фантазии я написал для старта класс, содержащий информацию о вопросе и парсер, который превращает исходный файлик с вопросами в массив объектов. 2 файлика на Python, в сумме чуть больше 160 строк кода.

Особенности работы с Qoder. Поскольку это не первый мой опыт общения с AI помощниками, то я старался реализовывать задачу маленькими последовательными шагами. Если поставить ее целиком, то почти каждая модель напишет код из достоинств которого будет только возможность выполнения. Т.е. если вы хотите что-то приблизительно выполняющее некоторую функцию - разумеется ставьте задачу целиком, но я то хотел то, чем самому будет удобно пользоваться. Поэтому все эти штуки вроде предварительного формирования списка вопросов, которые собираешься задать, или лишних команд и кликов, которые llm-ки обожают вклинивать в проект - нужно было истреблять превентивно и на корню.

ИМХО все эти программки написанные, в один промпт при помощи вайбкодинга часто приводят к тому, что автор сам восхищенно описывает, как удобно чесать левое ухо правой ногой не вставая с дивана: и почесался и растяжка…