Сообщение Re[2]: CODEX (OpenAI - презентация) - что там про 2027 говор от 17.05.2025 11:58
Изменено 17.05.2025 12:02 bnk
Re[2]: CODEX (OpenAI - презентация) - что там про 2027 говор
Здравствуйте, Артём, Вы писали:
Аё>Я получил бизнес-лицензию на Cursor и пытался объяснить Claude 3.5, чтоб он добавил Cypress — выхлопа ноль. Чё-то нагенерил, которое не проходит ни одного теста. Напрягает, что научиться объеснить LLM-у дольше, чем самому сделать.
Я пользую в основном VS Code (с copilot, gpt 4.1). Это лучше чем cursor (IMHO).
Мне представляется что текущий уровень — это такой продвинутый автокомплит или редактирование джуном, когда можно давать небольшие задания,
реализация которых у меня самого заняла бы сильно больше времени, в силу того что надо смотреть какие в библиотеках параметры,
куда их подставлять ну и прочее, в общем, читать документацию, несмотря на то задача в целом тривиальна
В видосике речь о том что ты показываешь этому агенту на репозиторий GitHub и даешь задание (в примере был баг репорт в diff)
Он сам выявляет что нужно сделать (какие файлы поменять и как), и делает, в результате получаешь готовый PR.
То что контекст все еще недостаточен для обработки всего проекта за раз обходится так же,
как это делаем мы — агент натренерован находить зависимости.
Аё>Я получил бизнес-лицензию на Cursor и пытался объяснить Claude 3.5, чтоб он добавил Cypress — выхлопа ноль. Чё-то нагенерил, которое не проходит ни одного теста. Напрягает, что научиться объеснить LLM-у дольше, чем самому сделать.
Я пользую в основном VS Code (с copilot, gpt 4.1). Это лучше чем cursor (IMHO).
Мне представляется что текущий уровень — это такой продвинутый автокомплит или редактирование джуном, когда можно давать небольшие задания,
реализация которых у меня самого заняла бы сильно больше времени, в силу того что надо смотреть какие в библиотеках параметры,
куда их подставлять ну и прочее, в общем, читать документацию, несмотря на то задача в целом тривиальна
В видосике речь о том что ты показываешь этому агенту на репозиторий GitHub и даешь задание (в примере был баг репорт в diff)
Он сам выявляет что нужно сделать (какие файлы поменять и как), и делает, в результате получаешь готовый PR.
То что контекст все еще недостаточен для обработки всего проекта за раз обходится так же,
как это делаем мы — агент натренерован находить зависимости.
Re[2]: CODEX (OpenAI - презентация) - что там про 2027 говор
Здравствуйте, Артём, Вы писали:
Аё>Я получил бизнес-лицензию на Cursor и пытался объяснить Claude 3.5, чтоб он добавил Cypress — выхлопа ноль. Чё-то нагенерил, которое не проходит ни одного теста. Напрягает, что научиться объеснить LLM-у дольше, чем самому сделать.
Я пользую в основном VS Code (с copilot, gpt 4.1). Это лучше чем cursor (IMHO).
Мне представляется что текущий уровень — это такой продвинутый автокомплит или редактирование джуном, когда можно давать небольшие задания,
реализация которых у меня самого заняла бы сильно больше времени, в силу того что надо смотреть какие в библиотеках параметры,
куда их подставлять ну и прочее, в общем, читать документацию, несмотря на то задача в целом тривиальна
В видосике речь о том что ты показываешь этому агенту на репозиторий GitHub и даешь задание (в примере был баг репорт в diff)
Он сам выявляет что нужно сделать (какие файлы поменять и как), и делает, тестирует, в результате получаешь готовый PR.
То что контекст все еще недостаточен для обработки всего проекта за раз обходится так же,
как это делаем мы — агент натренерован находить зависимости.
Аё>Я получил бизнес-лицензию на Cursor и пытался объяснить Claude 3.5, чтоб он добавил Cypress — выхлопа ноль. Чё-то нагенерил, которое не проходит ни одного теста. Напрягает, что научиться объеснить LLM-у дольше, чем самому сделать.
Я пользую в основном VS Code (с copilot, gpt 4.1). Это лучше чем cursor (IMHO).
Мне представляется что текущий уровень — это такой продвинутый автокомплит или редактирование джуном, когда можно давать небольшие задания,
реализация которых у меня самого заняла бы сильно больше времени, в силу того что надо смотреть какие в библиотеках параметры,
куда их подставлять ну и прочее, в общем, читать документацию, несмотря на то задача в целом тривиальна
В видосике речь о том что ты показываешь этому агенту на репозиторий GitHub и даешь задание (в примере был баг репорт в diff)
Он сам выявляет что нужно сделать (какие файлы поменять и как), и делает, тестирует, в результате получаешь готовый PR.
То что контекст все еще недостаточен для обработки всего проекта за раз обходится так же,
как это делаем мы — агент натренерован находить зависимости.