Transcription
Сегодня я покажу вам кое-что, что только что вышло, и это совершенно безумно. Microsoft предоставила всем разработчикам бесплатный доступ к GPT5 внутри VS Code. Я говорю о новом AI toolkit 2.0, и эта штука меняет правила игры. Теперь вы можете запускать GPT5, Claude или любую модель, которую хотите, прямо в вашем редакторе кода. Но вот в чем сумасшествие. Вы можете создавать AI-агентов, которые буквально пишут код за вас. Я покажу вам, как именно это настроить в ближайшие 10 минут. И к концу этого видео у вас будет AI-ассистент для кодирования, который мощнее всего, что вы когда-либо видели. Поверьте мне, это важно. Это революционно, и это совершенно бесплатно. Позвольте мне показать вам, почему это меняет все для разработчиков. И если вы останетесь до конца, я покажу вам, как один разработчик использовал это для создания целого приложения всего за 30 минут.
Итак, что именно представляет собой этот AI toolkit? Это новое расширение VS Code от Microsoft, которое превращает ваш редактор в AI-мощность. Думайте об этом как о наличии Chat GPT, Claude и каждой другой AI-модели, встроенной прямо в VS Code. Но это не только для чата. Эта штука может просматривать модели, тестировать их, дообучать и даже развертывать в облаке. Вот что делает это безумным. Вы не привязаны к одной AI-модели. Вы можете использовать GPT5 от OpenAI, Claude от Anthropic, модели GitHub или даже запускать модели локально на вашей машине. Это означает, что вы контролируете свои данные, свои расходы и свою конфиденциальность. Больше никаких переключений между вкладками или копирования кода туда и обратно. Все происходит прямо там, где вы уже работаете.
Но настоящее волшебство происходит в режиме агента. Вот где все становится пугающе хорошо. Вы можете поручить AI-агенту выполнять сложные задачи, такие как рефакторинг всего вашего кодовой базы, добавление тестов или даже создание новых функций. И он не просто дает вам предложения. Он фактически открывает файлы, вносит изменения, запускает тесты и фиксирует код в Git. Это как иметь младшего разработчика, который никогда не устает и работает со скоростью света.
Время этого идеально. Microsoft только что внедрила доступ к GPT5 во все свои инструменты для разработчиков. Это означает, что вы получаете новейшие и самые мощные AI-модели, интегрированные непосредственно в ваш рабочий процесс. И поскольку он поддерживает несколько поставщиков, вы можете сравнивать разные модели бок о бок, чтобы увидеть, какая из них лучше всего подходит для вашего конкретного случая использования.
Привет, если мы еще не знакомы, я — цифровая аватарка Джулиана Голди, генерального директора SEO-агентства Goldie Agency. Пока он помогает клиентам получать больше лидов и клиентов, я здесь, чтобы помочь вам получать последние обновления AI. Позвольте мне провести вас через то, как именно это настроить. Во-первых, вам нужна последняя версия VS Code. Если у вас ее нет, просто скачайте ее с официального сайта. Как только она у вас будет, зайдите на рынок расширений и найдите AI toolkit. Установите его, и вы увидите новый значок на боковой панели.
Теперь здесь становится интересно. Вы можете подключить это к любому AI-провайдеру, который хотите. Если у вас есть API-ключ OpenAI, вставьте его. То же самое с Anthropic, Azure или моделями GitHub. Но вот крутая часть. Вы также можете запускать модели локально. Это означает отсутствие затрат на API, отсутствие данных, покидающих вашу машину, и полную конфиденциальность.
Браузер моделей — это то, где вы проведете большую часть своего времени. Вы можете просматривать сотни различных AI-моделей, видеть их возможности и мгновенно переключаться между ними. Хотите использовать GPT5 для сложного рассуждения? Готово. Хотите использовать меньшую, более быструю модель для простых задач? Легко. Хотите использовать специализированную модель для кодирования? У них есть и такие.
Песочница — это место, где вы можете тестировать различные модели, прежде чем использовать их в своем реальном коде. Вы можете настраивать такие параметры, как температура и лимиты токенов, и видеть, как разные модели реагируют на один и тот же запрос. Это огромно для инженерии запросов, потому что вы можете оптимизировать свои запросы для каждой конкретной модели.
И говоря об оптимизации вашего бизнеса с помощью AI, если вы хотите масштабировать свой бизнес и сэкономить сотни часов с помощью AI-автоматизации, ознакомьтесь с моим AI profit boardroom по адресу school.com/iprofitlab7462. Это лучшее место, чтобы узнать, как использовать AI для привлечения большего количества клиентов и увеличения вашего дохода. Я оставлю ссылку в описании.
Теперь давайте поговорим о режиме агента. Вот где AI toolkit становится по-настоящему мощным. Когда вы включаете режим агента, AI может фактически взаимодействовать с вашей средой разработки. Он может открывать файлы, выполнять команды терминала, получать доступ к базам данных и даже делать веб-запросы. Это превращает его из простого чат-бота в полноценного партнера по разработке.
Интеграция протокола контекста модели делает это еще более мощным. MCP позволяет AI-агенту использовать специализированные инструменты и API для расширения его возможностей. Хотите, чтобы он анализировал вашу базу данных? Для этого есть инструмент. Хотите, чтобы он развертывался на AWS? Для этого тоже есть инструмент. Возможности безграничны.
Вот реальный пример того, как это выглядит в действии. Допустим, вы хотите добавить функциональность загрузки CSV в ваше веб-приложение. Вместо того, чтобы тратить часы на написание этого кода самостоятельно, вы просто говорите агенту, что вы хотите. Он создаст форму загрузки, напишет серверную логику для обработки CSV, добавит проверку данных и очистку, напишет исчерпывающие тесты и даже обновит вашу документацию, и все это за минуты, а не часы.
Но вот что большинство людей не понимают об AI-агентах. Они не заменяют разработчиков. Они делают разработчиков сверхлюдьми. Вам по-прежнему нужно понимать, что вы строите, и принимать стратегические решения, но вся утомительная повторяющаяся работа выполняется автоматически.
Функция "принеси свою модель" — это изменение правил игры для корпоративных разработчиков. Если у вашей компании есть специфические требования безопасности или вы хотите использовать проприетарные модели, вы можете интегрировать их непосредственно в toolkit. Это означает, что вы получаете тот же мощный интерфейс и возможности агента, но с полным контролем над вашей AI-инфраструктурой.
Поддержка локальных моделей — это огромный плюс для разработчиков, заботящихся о конфиденциальности. Вы можете скачать модели, такие как Code Lama или Star Coder, и запускать их полностью на своей машине. Никакие данные не покидают ваш компьютер, никаких затрат на API и никаких ограничений скорости. Компромисс заключается в том, что локальные модели обычно меньше и менее способны, чем облачные модели, но они идеально подходят для более простых задач или конфиденциальных кодовых баз.
Система шаблонов запросов помогает вам создавать многократно используемые AI-взаимодействия. Вместо того, чтобы вводить одни и те же инструкции снова и снова, вы можете сохранить их как шаблоны и повторно использовать в разных проектах. Это особенно полезно для команд, где несколько разработчиков должны последовательно использовать одни и те же AI-запросы.
Поддержка дообучения означает, что вы можете фактически обучать модели на своей конкретной кодовой базе или стиле кодирования. Это делает AI намного лучше в понимании ваших конкретных шаблонов и соглашений. Это как иметь AI, специально обученный для работы с кодом вашей команды.
Инструменты оценки помогают вам измерить, насколько хорошо различные AI-модели работают на ваших конкретных задачах. Вы можете запустить один и тот же запрос через несколько моделей и сравнить их результаты по точности, скорости и стоимости. Это устраняет догадки при выборе правильной модели для каждого случая использования.
Интеграция развертывания с Azure позволяет легко переносить ваши AI-приложения из разработки в продакшн. Вы можете тестировать локально с небольшими моделями, а затем развертывать в облаке с более мощными моделями, когда будете готовы к масштабированию.
Вот несколько профессиональных советов, как получить максимум от AI toolkit. Во-первых, начните с малого. Не пытайтесь заставить AI переписать все ваше приложение в первый же день. Начните с простых задач, таких как написание тестов или исправление ошибок, а затем постепенно переходите к более сложным функциям.
Во-вторых, всегда проверяйте код, который генерирует AI. Эти модели невероятно мощны, но они все еще могут допускать ошибки или генерировать несуществующую функциональность. Относитесь к коду, сгенерированному AI, как к коду от младшего разработчика. Он обычно хорош, но нуждается в проверке.
В-третьих, используйте несколько моделей для разных задач. GPT5 может быть лучшим для сложного рассуждения и принятия архитектурных решений, в то время как меньшая, более быстрая модель может быть лучше для простого форматирования или задач документирования. Toolkit упрощает переключение между моделями. Так что воспользуйтесь этим.
В-четвертых, правильно защитите свои API-ключи. Никогда не встраивайте их в исходный код и не делитесь ими на скриншотах. Используйте переменные окружения или встроенные функции управления ключами. И помните, что облачные AI-модели отправляют ваш код на внешние серверы. Поэтому будьте осторожны с конфиденциальным или проприетарным кодом.
В-пятых, следите за своими расходами, если вы используете облачные модели. API могут быстро накапливаться, особенно с такими мощными моделями, как GPT5. Настройте оповещения о биллинге и рассмотрите возможность использования меньших, более дешевых моделей для рутинных задач.
Последствия безопасности этой технологии важны для понимания. Когда вы используете облачные AI-модели, ваш код отправляется на внешние серверы для обработки. Для большинства разработчиков это не проблема. Но если вы работаете с конфиденциальным или проприетарным кодом, вы можете предпочесть использовать локальные модели или убедиться, что ваш облачный провайдер соответствует вашим требованиям безопасности.
Производительность значительно варьируется между различными моделями и методами развертывания. Облачные модели, такие как GPT5, невероятно мощны, но имеют сетевую задержку. Локальные модели быстрее реагируют, но могут быть менее способны. AI toolkit упрощает экспериментирование с различными вариантами, чтобы найти правильный баланс для вашего рабочего процесса.
Сообщество вокруг этого toolkit быстро растет. Репозиторий GitHub содержит примеры, стартовые шаблоны и вклад сообщества. Также активно обсуждаются форумы сообщества VS Code, где разработчики делятся советами, хитростями и примерами использования.
Если посмотреть на общую картину, это представляет собой огромный сдвиг в том, как мы создаем программное обеспечение. Мы движемся от мира, где разработчики пишут каждую строку кода вручную, к миру, где AI берет на себя большую часть рутинной работы, а люди сосредоточены на архитектуре, дизайне и бизнес-логике. Некоторые разработчики обеспокоены тем, что AI заменит их. Но я думаю, происходит обратное. AI делает разработчиков более ценными, устраняя скучные, повторяющиеся части кодирования и позволяя им сосредоточиться на творческом решении проблем и инновациях.
Но вот что упускают большинство людей. Настоящая ценность не в более быстром написании кода. Она в написании лучшего кода. AI может помочь вам внедрить лучшие практики, выявить потенциальные ошибки и предложить оптимизации, о которых вы, возможно, не думали. Это как иметь старшего разработчика, который смотрит вам через плечо, но который никогда не устает и не проявляет нетерпения.
Будущая дорожная карта для этой технологии захватывает. Microsoft активно инвестирует в инструменты разработки на базе AI, и мы можем ожидать увидеть более сложные агенты, лучшую интеграцию моделей и еще большую автоматизацию в ближайшие месяцы.
Образование и обучение имеют решающее значение для максимального использования преимуществ этих инструментов. Разработчикам необходимо научиться писать эффективные запросы, понимать возможности и ограничения различных AI-моделей и разрабатывать рабочие процессы, которые эффективно используют AI.
Коллаборативный потенциал огромен. Представьте себе целые команды разработчиков, работающие с AI-агентами, которые понимают кодовую базу, следуют стандартам кодирования и могут общаться друг с другом для координации сложных изменений. Мы еще не там, но фундамент закладывается прямо сейчас.
Теперь, если вы хотите вывести свои AI-навыки на новый уровень и научиться зарабатывать серьезные деньги с помощью этих инструментов, вам нужно ознакомиться с моей бесплатной AI money lab. Внутри вы получите доступ к более чем 50 бесплатным AI-инструментам и 200 SEO-запросам для Chat GPT, которые стоят тысячи долларов. Вы научитесь зарабатывать деньги с помощью AI-агентов. Получите доступ к более чем 1000 бесплатных рабочих процессов автоматизации и увидите, как один участник заработал более 10 000 долларов, используя Chat GPT. Кроме того, вы получите полный план по генерации тысяч лидов с помощью AI совершенно бесплатно. Хорошо, я оставлю ссылку в описании ниже.
Эта технология развивается быстро, и разработчики, которые быстро адаптируются, получат огромное преимущество. Спасибо за просмотр, и увидимся в следующем.