Transcription
Добро пожаловать в Archon, ваш командный центр для AI-кодирования. Это ваш инструмент для управления всеми вашими знаниями и задачами для вашего AI-ассистента по кодированию. Большая цель Archon — стать единым инструментом, который обеспечивает глубокое взаимодействие между AI и человеком. Это то, чего сейчас очень не хватает в сфере AI-кодирования. Таким образом, Archon — это инструмент, который заполнит этот пробел для вас. для вас как пользователя. Это красивый пользовательский интерфейс для управления всеми вашими проектами и задачами, а также всеми знаниями, которые вы курируете для своих кодовых баз, используемых вами библиотек. А для AI-ассистента по кодированию это сервер MCP для управления всеми теми же вещами. Так что очень легко подключить это к любому AI-ассистенту по кодированию. И тогда вы мгновенно предоставите ему доступ через MCP для поиска всей документации, которую вы курировали, и управления теми же проектами и задачами на этой канбан-доске. И вот для этого видео прямо сейчас у меня есть три вещи для вас. Прежде всего, я хочу рассказать, почему мы вообще заботимся об использовании Archon. Затем — быстрое начало работы. Я просто хочу помочь вам за пару минут полностью настроить Archon и подключить его к вашему AI-ассистенту по кодированию. А затем последнее, что я хочу пройти с вами, — это практическое руководство по использованию Archon в ваших AI-рабочих процессах кодирования, чтобы вы могли значительно улучшить качество кода, выдаваемого вашими ассистентами по кодированию, и насколько легко вам управлять вашими AI-ассистентами по кодированию. Таким образом, вы сами садитесь за руль, одновременно позволяя вашим AI-ассистентам по кодированию заходить очень далеко. Теперь, прежде всего, почему мы вообще заботимся об использовании Archon? Я имею в виду, это главный вопрос, который возникает у вас, когда вы смотрите на новый инструмент, особенно когда он связан с AI, а инструментов там миллионы. Ну, большая проблема, с которой мы сталкиваемся с AI-ассистентами по кодированию прямо сейчас, заключается в том, что они слишком много всего делают "под капотом". Вот что я имею в виду. В наших инструментах, таких как Kirao, Cloud Code или Codeex, все эти ассистенты по кодированию имеют возможность искать в Интернете. Это их способ получения внешней документации. прямо сейчас поиск в Интернете для lang chain или pideantic AI, всех этих библиотек, которые мы используем, и у них также есть возможность создавать свои собственные внутренние списки задач, чтобы они могли организовывать свою работу и выполнять задачи одну за другой, и это все нормально, и эти возможности довольно мощные, но проблема в том, что у нас нет реального способа сотрудничать с AI-ассистентом по кодированию по этим вопросам, мы не можем по-настоящему выбирать знания, которые он ищет, потому что он просто будет искать весь Интернет, мы не можем по-настоящему взаимодействовать с этим списком задач. Это скорее внутренний инструмент. Вы видите проблему здесь? Он берет на себя много вещей для нас, что в некотором смысле выводит нас из-за руля, когда мы действительно хотим быть частью процесса, фактически определяя задачи и выбирая различные источники, которые наш AI-ассистент по кодированию будет искать, чтобы понять библиотеки, с которыми мы строим. И именно с этим помогает Archon. Итак, у меня есть небольшая демонстрация слева. Это скорее просто имитация вызовов, чтобы показать вам, как Archon работает на высоком уровне. Мы действительно углубимся в рабочий процесс AI-кодирования чуть позже. И, прежде всего, он ищет мою документацию, все, что я уже курировал для него в пользовательском интерфейсе Archon. Итак, я указываю ему, где искать. И, таким образом, он извлекает определенные страницы из документации. Он выполняет rag "под капотом" как для поиска по ключевым словам, так и для семантического поиска. Очень, очень мощные стратегии rag, которые у нас есть для этого. А затем я также настроил его для управления задачами здесь. здесь. Итак, мы увидим чуть позже, что он начнет перемещать эти задачи, и это будут обновления в реальном времени для нас. Таким образом, когда он использует Archon MCP для перемещения этих задач, нам даже не нужно обновлять наш пользовательский интерфейс, и мы можем наблюдать, как он работает в реальном времени. И мы можем даже создавать свои собственные задачи здесь, не прерывая Cloud Code. Мы можем сотрудничать с ним, потому что в следующий раз, когда он посмотрит на задачи, которые ему нужно выполнить, он найдет эти новые задачи, которые мы создали для него. Итак, взгляните на это через секунду. Мы увидим, как он переместит первую задачу в "в процессе". Бум. Вот так. Обновления в реальном времени. И он просто продолжит перемещать все эти задачи. Это своего рода симуляция того, что мы делаем в реальном рабочем процессе разработки AI. Итак, вот так. Он переместил ее в "на проверку". И затем он продолжит и продолжит и продолжит. Очень, очень круто. И у нас есть еще так много всего в запасе для Archon. Возможность фактически запускать наши AI-ассистенты по кодированию в качестве фоновых задач в Archon для нашего планирования или проверки, например, проверки наших pull request. У нас есть так много разных вещей в запасе для Archon. Это только начало для управления знаниями и задачами, но все же очень, очень мощное. И поэтому, имея это, теперь, когда у вас есть хорошее понимание того, как Archon работает на высоком уровне, позвольте мне помочь вам настроить его сейчас, подключить к вашему AI-ассистенту по кодированию всего за несколько минут. Итак, начать работу с Archon довольно просто, и большая часть настройки выполняется в пользовательском интерфейсе, как только приложение будет запущено и работать. Я покажу вам это чуть позже. И есть только пара предварительных условий, которые у нас есть в этом readme, которое, конечно, я свяжу в описании. Вам понадобится Docker или Docker Desktop, предпочтительно, потому что Archon работает как несколько разных контейнеров. Вам понадобится Superbase, потому что это база данных, которая обеспечивает работу всего Archon. Есть бесплатный уровень для облачного Superbase. Вам даже не придется платить ничего. Это то, что я использую для этой демонстрации. А также локальный Superbase работает. Если вы хотите разместить его самостоятельно, вы можете сделать это тоже. А затем вам, очевидно, понадобится API-ключ для поставщика LLM, OpenAI. А затем мы также поддерживаем Gemini и Olama. Так что, если вы хотите запускать вещи на 100% локально, чтобы иметь свою собственную частную базу знаний, вы можете сделать это с помощью Olama. И это еще одно действительно потрясающее преимущество Archon. А затем, чтобы начать, все, что нам нужно сделать, это начать с клонирования репозитория Archon. И мы используем стабильную ветку, потому что именно там у нас есть официальные релизы. И поэтому вы можете использовать основную ветку, если хотите что-то более экспериментальное, но я бы рекомендовал начать со стабильной ветки. Затем мы просто меняем каталог на archon. И теперь вы можете открыть эту папку в своем любимом редакторе кода. Например, вы можете использовать Visual Studio Code, Windsurf или Cursor, что угодно. Откройте это. А затем мы можем настроить наши переменные среды. Единственные два значения, которые нам нужно установить прямо сейчас, это наш URL Superbase и ключ сервисной роли. все остальное, например, наш API-ключ OpenAI, например, мы фактически устанавливаем в пользовательском интерфейсе Archon на странице настроек, мы увидим это чуть позже. И поэтому, переходя к моей панели управления Superbase, способ получить эти два значения для облачного Superbase — это перейти в ваш проект после его создания, перейти в настройки проекта слева, а затем, когда вы перейдете к API данных, здесь вы можете получить URL вашего проекта, так что скопируйте это и вставьте это для URL Superbase, а затем, чтобы получить ваш ключ сервисной роли, перейдите в API-ключи. И затем вы хотите раскрыть и скопировать секрет сервисной роли. И мы хотим быть на вкладке "Устаревшие API-ключи". Так что скопируйте оба этих значения прямо здесь. Если вы используете локальный Superbase, то обычно ваш URL Superbase будет таким. Так что host.doccker.in, указывающий за пределы контейнера archon, затем с портом для вашего контейнера Superbase Kong. А затем этот ключ сервисной роли. Вы устанавливаете его самостоятельно в переменных среды, когда вы самостоятельно размещаете Superbase. Это все, что вам нужно сделать. Теперь наши переменные среды настроены. Убедитесь, что вы действительно сделали это в файле .env. Так что вы скопируете. Переименуйте его в .env, настройте эти значения. А теперь мы можем запустить контейнеры Archon. И на самом деле, последнее, прежде чем мы запустим Archon, нам нужно настроить нашу базу данных. И, возвращаясь к инструкциям в readme, мы только что закончили настройку среды. Теперь нам нужно выполнить настройку базы данных. И поэтому я вызываю конкретный файл прямо здесь, который содержит весь SQL, который вам нужно выполнить. Так что вам просто нужно перейти к migrations complete setup.sql. Скопируйте содержимое здесь. А затем мы перейдем в наш SQL-редактор в Superbase. И, возвращаясь к Superbase, это вкладка здесь вверху слева для SQL-редактора. Создайте новый фрагмент. Вставьте его и запустите. Это создаст все наши таблицы Archon. И вам не нужно знать каждую таблицу, которую нам нужно создать здесь, но я бы рекомендовал просто перейти в редактор таблиц и убедиться, что вы видите много таблиц Archon после запуска этого SQL. Так что, здорово. И все это будет пусто, но мы заполним это чуть позже, когда я покажу вам практически, как на самом деле использовать Archon. Итак, возвращаясь к руководству здесь, после того, как мы настроили нашу базу данных, теперь мы можем перейти к фактическому запуску контейнеров. И это всего лишь одна команда. Вам нужно убедиться, что у вас установлен Docker. Как только вы это сделаете, это всего лишь одна команда для запуска всего. И поэтому я перейду в свой терминал здесь, обратно в нашу папку archon. Вставьте это docker compose up build-d. Это построит все наши контейнеры Archon одновременно. У нас есть один для нашего пользовательского интерфейса, один для сервера MCP и один для всех конечных точек API. И это займет некоторое время для сборки. Так что будьте терпеливы. Вернитесь через 10-15 минут, и тогда мы сможем двигаться дальше. Итак, наши контейнеры собраны. Вот как должны выглядеть ваши журналы, если все работает хорошо. Вы также можете проверить, что три контейнера запущены и работают в Docker Desktop. Затем, с этим, мы можем перейти прямо к пользовательскому интерфейсу Archon localhost порт 3737 по умолчанию. Эти порты также настраиваются. Так что вы хотите перейти прямо на страницу настроек, потому что вы хотите настроить учетные данные для поставщиков LLM, которых вы хотите использовать. И поэтому все эти поля пусты по умолчанию. Я просто начну с использования OpenAI прямо сейчас. Так что я сохраню все свои изменения. А затем я могу выбрать поставщика, которого я хочу использовать как для моей большой языковой модели, так и для моей модели встраивания. Archon использует оба "под капотом" для сканирования всей документации, которую мы храним в нашей базе знаний. И поэтому у нас есть довольно много различных поставщиков чата, которые доступны. Я просто использую OpenAI. Вы можете выбрать свою модель, а затем нажать "Сохранить настройки". Не забудьте сделать это. А затем после того, как мы сохраним настройки для LLM, мы перейдем к нашему поставщику встраивания. Здесь меньше вариантов, потому что некоторые поставщики, такие как open router, на самом деле не имеют моделей встраивания, но мы можем настроить каждый из них отдельно. Я могу использовать OpenAI для чата, а затем я могу использовать Olama для встраивания, например. Так что выберите своего поставщика здесь снова, установите модель, а затем сохраните настройки, и тогда бум, мы готовы к работе. Это все, что нам нужно настроить в настройках здесь. А затем, переходя на вкладку MCP, у нас есть инструкции о том, как подключить Archon практически к любому AI-ассистенту по кодированию. Я имею в виду, у нас нет явных инструкций для каждого ассистента по кодированию здесь, но у нас много чего охвачено. И любой AI-ассистент по кодированию, совместимый с MCP, может подключиться к Archon. Так что вы можете просто скопировать инструкции, которые у нас есть для одного из других ассистентов по кодированию. Так, например, для Cloud Code, я пойду сюда. Я скопирую одну строку. Это буквально все, что мне нужно сделать. Затем я вернусь в свой редактор. Все, что мне нужно сделать, это вставить эту команду в свой терминал. И бум, я теперь подключен к Archon. Это так просто. Я получаю эту ошибку, потому что я уже подключен. Но затем я могу сделать claude mcp list, и это фактически проверит мое подключение к Archon. Выглядит очень, очень хорошо. Так что вам просто нужно следовать любому процессу, который у нас есть здесь, в зависимости от вашего AI-ассистента по кодированию, и тогда вы готовы к работе. Последнее, что я бы рекомендовал сделать, это вернуться к настройкам и скопировать рекомендуемые глобальные правила, которые у нас есть для вашего ассистента по кодированию. Так что у вас есть одно для Cloud Code, а затем одно, которое применяется к любому другому AI-ассистенту по кодированию. Так что скопируйте это, а затем, например, для Cloud Code, вы просто переходите в свой cloud.md. Я уже вставил это сюда. А затем для другого AI-ассистента по кодированию, такого как Codeex, это будет что-то вроде вашего agents.mmd. Так что просто следуйте инструкциям, чтобы настроить глобальные правила для вашего ассистента по кодированию и вставьте это. И это все, что вам нужно. Ваш ассистент по кодированию теперь понимает, как использовать Archon для управления знаниями и задачами. А затем обновление Archon также очень простое. Когда появятся новые изменения, которые вы захотите внести для новых релизов, которые у нас есть, вам просто нужно будет получить последние изменения с помощью git. Запустите ту же команду docker compose, которую вы запускали для запуска вещей в первый раз. А затем последнее — это раздел на странице настроек, который уведомит вас о любых миграциях, которые вам нужно выполнить. Так что вы можете нажать на кнопку здесь, скопировать SQL для запуска этих миграций, а затем перейти в SQL-редактор, как мы делали раньше, запустив это, чтобы ваша база данных также была в актуальном состоянии. Это все. Очень легко обновить. Итак, с этим у вас полностью настроен Archon. Теперь краткое слово от нашего спонсора, которое очень тематично для Archon, кстати. Затем мы перейдем к тому, как вы можете практически использовать Archon в рабочем процессе AI-кодирования. Я покажу вам, как я подхожу к совершенно новому проекту, как я интегрирую Archon в него. Спонсором сегодняшнего видео является никто иной, как сам Superbase, чему я очень рад, потому что очень долгое время они были основной частью моего технологического стека и базой данных, которая обеспечивает работу всего Archon. Очень тематично. Недавно у них была первая конференция Superbase Select. Это видео, которое вы смотрите здесь. Это полный отчет, который я свяжу в описании. и их генеральный директор Пол Копстоун. Он начал с представления множества невероятных новых дополнений к платформе. Начиная с удаленного сервера MCP. Я ждал этого, чтобы наши агенты могли управлять нашими проектами Superbase без необходимости что-либо устанавливать. А затем много нового для масштабируемости, особенно на корпоративном уровне, включая S3-бакеты, Oreo, платформу, которую они только что приобрели, и новую инициативу с открытым исходным кодом для оркестрации баз данных под названием multi-gress, что, вероятно, является самым важным для того, чтобы сделать Superbase еще более масштабируемым. Я действительно думаю, что Superbase — это будущее Postgress. Когда они говорят "масштабировать до миллионов", они действительно имеют это в виду. И самое главное, что я вынес из этого мероприятия, это то, что они понимают ограничения Postgress как базовой базы данных и решают эту проблему, создавая вещи поверх движка Postgress, при этом делая его таким же простым для нас, конечных пользователей, как и для использования Superbase. И с этим они получили свой раунд E на 100 миллионов долларов и оценку в 5 миллиардов долларов, что чрезвычайно впечатляет. И последнее, что я скажу, если вы действительно хотите углубиться в multi-gress и увидеть, как это делает Superbase таким масштабируемым, Sugamarine выступил с докладом сразу после Пола Копстоуна, где он охватывает больше основной архитектуры. Так что, если вы хотите стать более техническим и увидеть, как Superbase может действительно масштабироваться, обязательно ознакомьтесь с этим. И действительно, весь отчет стоит посмотреть. Так что ссылка в описании. Я всегда поддерживаю Superbase, и мне нравится эта платформа. Итак, это, вероятно, самая важная часть видео, показывающая, как использовать Archon в рабочем процессе разработки AI. И главная мысль, которую я хочу донести в следующие пять минут, заключается в том, что именно вам решать, как определить свой собственный рабочий процесс AI-кодирования и как вы хотите интегрировать Archon. Здесь много гибкости. Я порекомендую пару команд для повторно используемых рабочих процессов. Но вы решаете, когда Archon смотрит в базу знаний, когда он управляет задачами, создает ли он проекты? Создаете ли вы проекты для ассистента по кодированию сначала? Это все полностью зависит от вас. И поэтому, когда я начинаю новый проект или новую функцию в существующем проекте, первое, что я делаю, это настраиваю свои знания. Какие файлы я хочу, чтобы мой ассистент по кодированию ссылался, или какую документацию я хочу, чтобы он искал? Например, возможно, я создаю AI-агента с Pantic AI, или я работаю над каким-то бэкендом, который использует Superbase для базы данных, и я хочу, чтобы мой AI-ассистент по кодированию мог искать эту документацию, чтобы понять, как кодировать с Pantic AI или с SDK Superbase. Так что найдите эти ресурсы, и что вы хотите сделать, это перейти к документации. Например, я могу перейти в Google здесь и набрать "документация Superbase". Вот так. У меня есть доки Superbase, и я могу фактически начать просто сканировать это, если хочу. Так что я могу перейти в Archon, нажать "Добавить новые знания", вставить этот URL и начать сканирование для любого старого веб-сайта. Это работает. Однако есть пара форматов, которые на самом деле более оптимальны для сканирования. Так что, переходя к Superbase, к документации здесь. Если я перейду на llms.ext.text. Посмотрите на это. Большинство сайтов с документацией, если вы просто добавите llm.ext к ним, я могу сделать то же самое для Pantic AI. У него есть этот курированный список файлов, готовых к приему в качестве markdown для вашего AI-ассистента по кодированию. Так что я настоятельно рекомендую посмотреть, есть ли у вашей документации такое, и тогда, если есть, скопируйте это, перейдите в Archon, а затем сканируйте это вместо простого веб-страницы. Я фактически начну сканирование здесь, чтобы мы могли увидеть это в действии. Еще один формат, который действительно хорош, — это карты сайтов. Так, например, mem zero, который является инструментом для агентной памяти. У них есть карта сайта. И поэтому я могу просто ввести /sitemap.xml. Это обычно способ проверки карты сайта. Это также очень хороший формат. Так что я могу скопировать это, перейти в Archon, добавить эти знания, начать сканирование. Бум. Вот так. И вы можете сканировать параллельно, если хотите. Так что теперь мы сканируем документацию MEZO и Pantic AI одновременно. И как только сканирование завершится, наш ассистент по кодированию через MCP сразу же сможет искать все, что мы внесли в нашу собственную частную базу знаний. Итак, я сканировал обе свои документации, и я также могу нажать, чтобы просмотреть различные фрагменты и примеры кода, которые мы смогли найти с помощью Archon MCP. И снова, это могут быть любые URL-адреса, которые вы хотите сканировать. Я бы рекомендовал в целом придерживаться документации по библиотекам, особенно с картами сайтов и LLM.ext, но это довольно гибко. Есть много того, что вы можете внести в свою базу знаний Archon. Итак, мы настроили это, и у нас уже есть Archon, подключенный через MCP. Теперь мы можем перейти непосредственно к написанию кода. Теперь, когда я создаю код с AI-ассистентом по кодированию, я всегда разделяю планирование и реализацию. У меня даже есть полное видео, которое я свяжу здесь, где я прохожу свой общий процесс. И у меня есть этот очень удобный Excal-диаграмма, которая показывает, как я планирую вещи, а затем как я их реализую. И я не делаю все это с нуля каждый раз. Я беру свой общий процесс планирования. Я упаковываю его в документ markdown, который у меня есть как повторно используемый рабочий процесс. Вы можете взять это в качестве отправной точки, если хотите. Я также свяжу это в описании. Но я призываю вас взять мои общие идеи о планировании и выполнении и фактически построить свои собственные рабочие процессы. И в этом и заключается суть Archon: вы можете настроить, как вы его используете в своих рабочих процессах. Например, у меня есть шаг первый, чтение и анализ требований. Так что есть конкретный файл, который я передаю, который просто описывает, что я хочу построить. И у меня есть очень простой запрос для этой демонстрации. Я просто хочу построить агента Pantic, который использует mem. Так что, очевидно, он должен использовать обе части документации, которые у меня есть в Archon. Так что я заставляю его сначала понять требования, а затем у меня есть этот небольшой исследовательский этап, где он перечисляет различные источники, которые мы сканировали в Archon, а затем выполняет rag, чтобы просмотреть различные фрагменты и примеры кода, которые у нас есть там. А затем я делаю анализ кодовой базы, если это функция в существующей кодовой базе. А затем у меня есть план и дизайн. Мне не нужно рассматривать весь этот markdown, потому что я хочу донести мысль здесь: я просто вписываю Archon в какую-то часть моего процесса планирования, и вы можете настроить это так, как вы хотите, чтобы ваш AI-ассистент по кодированию использовал Archon. А затем я сделаю то же самое для этапа реализации. Я возьму свой общий процесс, упакую его в команду, которую я могу выполнить как повторно используемый рабочий процесс. И этот конкретный говорит о том, как использовать проекты и задачи в Archon. Так что я говорю ему смотреть в мои глобальные правила, потому что именно здесь я буду указывать любые существующие проекты в Archon, над которыми я работаю. Если он не найдет там ни одного, тогда я говорю ему создать новый проект, а затем управлять всеми задачами. Так что создайте новые задачи для каждой из вещей, которые он делает, чтобы выполнить мою реализацию. Это те вещи, которые вы можете настроить в соответствии с тем, как вы хотите использовать Archon. И я буду повторять это снова и снова, потому что это главная мысль, которую я хочу донести. И поэтому я покажу вам. Я фактически уже выполнил "создать план" для моего простого запроса на агента Pantic AI. И вот он. Он использует rag в Archon для поиска фрагментов и примеров кода. Он выполняет довольно много анализа здесь. Это выглядит очень хорошо. А затем, наконец, после того, как он прочитает всю мою документацию, которая, по его мнению, ему нужна, он построит план для меня. Так что я перехожу в папку PRPS. Это очень простая версия PRP, кстати, если вы следили за моим другим контентом в прошлом. Но да, взгляните на это. У нас есть этот полный план реализации со всеми моими исследовательскими находками из Archon. У него есть различные задачи, которые я хотел выполнить одну за другой. Так что теперь, когда я фактически выполню этот план, у нас будут созданы и управляться все эти задачи в Archon. Это прекрасная вещь. Так что я вернусь, как только все будет выполнено. Я также покажу вам, как это сработало. Итак, я просто хотел вернуться в середине выполнения, чтобы показать вам, что я выполнил свой рабочий процесс. Он запускает новый проект и добавляет кучу новых задач. И поэтому мы можем видеть здесь, что он создал совершенно новый проект в Archon. Девять задач, которые были в плане, который я создал, он преобразовал в задачи Archon и переместил первую в "в процессе" для настройки начальной структуры проекта. Очень, очень приятно. Так что не только нам легче управлять задачами для нашего ассистента по кодированию в Archon, но это также дает нам много наблюдаемости того, что происходит. Мы можем даже нажать, чтобы увидеть описание, чтобы увидеть немного больше деталей о том, что ассистент по кодированию хочет сделать для этой конкретной задачи. И снова, мы всегда можем отредактировать это, чтобы изменить инструкции в реальном времени. Мы можем добавить новые задачи, если думаем, что что-то упущено. У нас есть эта гибкость редактировать вещи в реальном времени и снова определять рабочий процесс в документе markdown. Так что я вернусь снова, как только у нас будет окончательная реализация. Итак, наша реализация завершена. Я просто сократил ее до проверки, потому что это не цель иметь полностью готовое решение в этом видео. Но да, все задачи на проверке. Он собирался создать тесты, а затем переместить все в "готово". Так что интеграция Archon для управления проектами работает идеально. И если мы посмотрим на код, просто очень быстро, я могу видеть, и я уже проверил это вне камеры. Это выглядит очень хорошо. Как будто он явно понимает, как создавать агентов Pantic, как работать с памятью с mem zero. Это то, что он не смог бы понять без возможности просмотреть документацию mem zero и Pantic, потому что у LLM есть печально известный предел обучения. Они не понимают эти библиотеки, и именно поэтому нам нужен rag с Archon, чтобы он писал точный код, и, безусловно, похоже, что он это сделал. Так что да, на высоком уровне это то, как я использую Archon с моим планированием и выполнением. Создавайте эти рабочие процессы сами. Возьмите вдохновение из этого, если хотите, потому что снова я свяжу это в описании, если вы хотите использовать эти команды / и команды / — это просто подсказки, и поэтому, независимо от вашего AI-ассистента по кодированию, вы можете сказать ему посмотреть на этот документ markdown и выполнить эту операцию. Вам не обязательно использовать Cloud Code, как я использую в этой демонстрации. Это просто мой предпочтительный AI-ассистент по кодированию прямо сейчас. Так что это все, что у меня есть для вас, мой друг, по использованию Archon, полное руководство с настройкой и тем, как интегрировать его в ваши рабочие процессы AI-кодирования. Я определенно хочу выпустить гораздо больше контента на своем канале в ближайшем будущем, углубляясь еще больше в интеграцию Archon в создание полных проектов от начала до конца. Так что обязательно оставайтесь на связи, если вам это интересно. Если вы оценили это видео и Archon и с нетерпением ждете больше контента по AI-кодированию и использованию Archon, я был бы очень признателен за лайк и подписку. И с этим, увидимся в следующем.