Transcription
Вас приветствую на канале CutCode. Я сегодня к вам с подарком. Думаю, я сделаю вас счастливее, улучшу ваш воркфлоу. Но прежде чем мы приступим, друзья, информация очень мощная, поэтому подготовьтесь заранее, примите душ, попейте кофе и возвращайтесь.
В целом инструмент уже на экране, но прежде чем я вам его сегодня покажу, а я вам его покажу прямо подробно, поэтому для тех, кто не любит воду, рекомендую всё-таки её посмотреть, так как после этого блока мы с вами взглянем на сам инструмент. Но прежде необходимо вам дать немножко теории, особенно для тех, кто вообще не понимает, о чём речь, кто пропустил мои ролики про AI Factory, про HLV и про то, как правильно работать с LLM-ками, что такое осознанный AI-кодинг, вам это будет полезно. Для тех, кто все эти ролики смотрел, всё равно обязательно посмотрите, будет что-то для вас новое.
Ребят, давайте снова начнём с эволюции AI-разработчика, с эволюции AI-кодинга от самого начала. Мы все через это проходим. Все, с этого начинаем, но сейчас шаг за шагом мы придём к продукту, который я вам сегодня покажу.
О'кей, начинаем мы с того, что возлагаем мы всё на один-два промпта. Что он из себя представляет? Мы в одном промпте пишем свою идею: "Я хочу такой-то проект, я хочу выполнить такую-то задачу". И, соответственно, особенно если мы идём путём нового проекта, у нас с вами работает лотерея. LLM-ка либо реализует задачу, либо, соответственно, нет. Если вдруг нам повезло и вот этот промпт привёл нас к результату, мы там открываем браузер, скажем так, видим, что у нас всё работает, всё о'кей, радуемся результату, но в процессе начинаем что-то фиксить, просить что-то исправить, что-то доделать, и всё равно приходим к каше, которую невозможно поддерживать. Мы начинаем попадать в бесконечный луп, когда у нас одно лечим, другое калечим. И в итоге в какой-то момент мы приходим к хаосу, который невозможно поддерживать, с которым невозможно работать, невозможно улучшать, невозможно фиксить, и у нас абсолютно нет никакого контроля. Если мы это всё отправляем в прод, то нужно держать руку на пульсе, так как в любой момент это сломается. И как это фиксить снова непонятно.
Если вдруг вы прямо на старте проиграли лотерею и у вас сразу задача не выполнилась, то здесь как бы тот же самый пайплайн. То же самое. Вы пытаетесь фиксить, снова лотерея снова может не получиться, но в итоге даже если получится, результат вот с этим хаосом точно такой же вас ожидает. И это первый уровень. И этот первый уровень как раз порождает скептиков, да, особенно среди разработчиков, когда выходят разработчики и говорят, что LLM-ка пока что ни на что не способна, там была куча проблем, там, смотрите, какой ужас она нагенерировала. То есть пока что никакой ответственности за результат LLM-ки нет. Всё перекладывается на LLM-ку. Во всём виновата LLM-ка. И результат ужасный и, в общем, совершенно некачественный результат. Ещё, как правило, такие разработчики выбирают бесплатные подписки курсора, какие-нибудь там дешёвые DeepSeek, Qwen и так далее. Соответственно, всё это суммируется и получается полный хаос.
Далее, друзья, эволюция, прогресс, следующий уровень, когда уже у разработчика появляются какие-то свои промпты. То есть здесь уже появляется надежда, что промпт всему голова. На этом этапе, кстати, появляются так называемые бабушкины промпты, как я их называю. Они, на самом деле, и по сей день живут. Чуть позже мы о них поговорим. Они из себя представляют то, когда мы раньше писали, я думаю, те, кто уже давно, генерирует код с помощью AI, когда в промпте было: "Ты там маркетолог, ты фронтендер, ты работаешь по best practices, у тебя не возникает ошибок, ты никогда не фантазируешь, ты просто топ-один". И мы думали, что этот мусор на что-то влияет, но такие промпты — это чистый мусор, который влияет только на саммари, на ответ LLM-ки. Она ответит просто в стиле жаргона той роли, которой вы ей выдали, и скажет там что-нибудь в роли, что всё по best practices, нигде не ошибался, везде всё качественно работал. Так не работает, друзья.
Но в целом следующий уровень — это свои промпты, но и при этом свой воркфлоу. Когда мы уже понимаем, что нельзя взять и закинуть одну большую задачу LLM-ке и каждый раз играть в лотерею, что что-то у неё получится. Мы приходим к микрозадачам, мы приходим к воркфлоу, когда мы постепенно её итерируем, создаём планы, делаем реализации, проходим по чек-листам. Но всё ещё на этом этапе у нас присутствуют сложности. У нас эти огромные промпты где-то хранятся. Мы постоянно находимся в лупе, вручную вызывая все эти командочки, периодически что-то пропуская, периодически на что-то забывая. И в итоге также накапливаем технический долг и получаем, как правило, хаос, но уже более качественный.
Но в какой-то мере на предыдущем этапе эволюции мы с вами и пришли к своему воркфлоу-фреймворку, да, подобный тому, как который я недавно вам предоставил, AI Factory. Ссылка будет в описании для тех, кто с ним не знаком. Соответственно, AI Factory под капотом даёт то же самое, только не просто промпты, а скиллы, субагенты, но они уже все выверены разработчиками, опытом разработчиков, постоянно пополняются, улучшаются, и на уровне этого воркфлоу вы уже получаете более качественный продукт. Плюс, что самое важное — это ядро, о котором мы поговорим чуть позже, когда придём уже к конечному продукту. Это то, что внутри AI Factory система самообучения. Когда вы в воркфлоу пускаете фиксы, создаются патчи. Многие из вас уже, я думаю, поняли, что база знаний — это основа по вашему проекту, по тому, как вы с ним работали. Соответственно, у вас создаются патчи и периодически вы запускаете самоэволюцию, и на основе этих знаний прокачиваются все ваши скиллы, на основе всех проблем, с которыми вы сталкивались за вот этот небольшой цикл взаимодействия с проектом. Плюс это всё связано с контекстом самого проекта, архитектурой, и в итоге ваши скиллы из пустых, просто сгенерированных LLM-кой, скажем так, мусорных, превращаются в качественные, заточенные именно под ваш проект.
О'кей, с этим разобрались. И вот мы с вами приходим к проекту, о котором сегодня поговорим. На автопилоте, о AIF Handoff. Да, можно сделать небольшое лирическое отступление и ещё поговорить о HLV, которое я также недавно демонстрировал. Но всё-таки HLV сильно опережает время, друзья. Эта архитектура пока что очень тяжела для осмысления, но если вы в неё вникнете, вы поймёте, что это будущее. Это просто сумасшествие. Когда вы генерируете просто артефакты в виде своих там документов в любом виде, вы просто набрасываете таски, идеи, какие-то мысли, закидываете всё это в слой человека, и дальше программно с помощью LLM-ки генерируется всё по этой задаче. Ограничения, что нужно логировать, на что нужно обращать особое внимание, где писать тесты, как писать тесты, какого типа тесты нужны. Сама идея в том, что слой, который генерирует LLM-ка в виде кода, мы больше на него не смотрим. Это полная ответственность LLM-ки, там свои подходы и слой с валидацией. Те, кто уже давно работают с AI, они, я думаю, понимают, что если вы скормили инструкции, вот тебе чек-лист безопасности из двадцати пунктов, с высокой вероятности половину из них пропустит. За счёт слоя валидации в HLV, когда при генерации всё должно маркироваться в виде HLV-маркеров, что здесь у нас необходимы тесты и так далее. В процессе чека LLM-ка всегда будет знать, что она не все пункты выполнила. Плюс она будет маркировать чувствительные места, которые нужно повторно проверить. Возможно, там могут быть проблемы с безопасностью. Она всегда будет фокусироваться на этих точках. Да, это радикальный подход, он более сложный, но когда вы для него созреете, ваш мир просто перевернётся.
Давайте вернёмся к нашему сегодняшнему проекту. Это автопилот AIF Handoff. То есть мы с вами поняли, что AI Factory — это уже легендарная тема, это самообучение, это выверенный за вас воркфлоу, но вы всё ещё здесь в лупе присутствуете. То есть вы открываете какой-нибудь Claude Code, Codex, всё, что угодно, и каждый раз вызываете скиллы. Вы можете, конечно, запускать на уровне субагентов, но это всё равно запуск нескольких пайплайнов в виде планирования и в виде имплементации. То есть вы в этом лупе жёстко привязаны и должны постоянно контролировать. Для кого-то это отлично, для всех остальных AIF Handoff.
Что это из себя представляет? Здесь вам нужно только поставить задачу. То есть у вас есть просто канбан-доска, у вас есть таск-менеджер, где вы ставите задачу, запускаете её и система сама всё планирует. Причём она планирует не просто аля: "О, вот такая вот идея пришла от оператора, сделай из неё 20 пунктов. Там будет небольшой цикл, небольшой луп. Появится ещё агент-критик", который после реализации плана будет его критиковать, и они в несколько итераций придут к идеальному плану. Вы в этом процессе просто сидите, попиваете кофеёк и смотрите в Telegram уведомления о том, как задачи перемещаются между статусами.
Под капотом у нас Claude Code. Claude Code SDK на данный момент впереди всех, даёт максимальные возможности, поэтому AIF Handoff сейчас работает только с Claude Code. Ну, соответственно, вы также можете работать в рамках провайдеров, которые поддерживают Claude Code, там, GLM и все остальные. Заменить base URL, и это также будет работать. И, соответственно, Claude Code будет всё контролировать, всё выполнение, а вы будете получать уведомления либо в браузере, либо в Telegram.
Соответственно, ещё небольшая схемка, как это выглядит. У нас есть, где мы просто пишем нашу задачу. И далее у нас AI начинает планировать, говорить: "Готова к работе". Этот момент также можно автоматизировать. То есть здесь после планирования AI может остановиться и подождать вашего аппрува плана. Может же самостоятельно двигаться дальше. Выполнение полностью AI, проверка полностью AI. Чем крут чек в рамках AIF Handoff? У нас там помимо ревью кода будет также чек-лист по безопасности.
И, друзья, самое важное, почему я изначально вам рассказывал про эволюцию, про AI Factory, это не просто какой-то канбан. Под капотом у нас AI Factory со всей его мощью, то есть со всей системой самообучения. И в процессе, когда у вас эти задачи крутятся, выполняются, когда вы что-то фиксите, у вас под капотом сам проект продолжает обучаться, скиллы улучшаются, и чем дольше вы работаете в этой системе, тем умнее она становится. И вы можете работать точно так же. Вы можете использовать AIF Handoff, можете использовать AI Factory. Они работают в два направления. Если вы создадите задачу в AIF Handoff и начнёте её здесь реализовывать, в какой-то момент остановитесь, перейдёте в AI Factory и продолжите уже выполнять AI Factory через Claude Code, скажем, тот же самый, по MCP, произойдёт синхронизация и AIF Handoff эти задачи будут также помечаться и перемещаться по статусам, обрастать планами и так далее.
Соответственно, что касается AIF Handoff, под капотом — это четыре агента. Планировщик, который у нас строит план, и там же у него есть критик, который ему подсказывает, и вместе они приходят к идеальному плану. Исполнитель — это не просто один воркер, а он на основе плана, количество задач в плане, запустит сразу кучу воркеров в зависимости от того, насколько это большой план и сколько присутствует внутри задач, которые можно параллелить, и они будут выполнять параллельно все эти задачки. После этого результат выполнения автоматически будет ревьюиться на качество кода и на все правила, которые вы описываете в AI Factory на уровне проекта и на уровне самообучения. И далее аудит безопасности. То есть там огромный чек-лист, по каждому будет проход, и вы всегда будете уверены, что ваш код безопасный. Если вот на этой стадии кто-то — ревьюер либо аудитор безопасности — найдёт какие-то проблемы, он отправит эту задачу обратно исполнителю. И так они будут работать в цикле, пока всё не выполнят. Пока вот эти два агента не скажут, что всё ок. Ну и также есть подстраховка. Там есть максимальное количество итераций, если задача тяжело выполняется, чтобы в какой-то момент они остановились и вам просто сказали, что мы не можем справиться. Давай-ка ты дополни инструкции, чтобы мы тебя поняли.
Здесь как раз момент по безопасности, про ревью, что 87% разработчиков не доверяют AI-коду, и AIF Handoff это будет делать за вас. Если вы на уровне вашего проекта добавите MCP-шки в виде Playwright и всего остального — просмотра логов, файловой системы, он также будет их вызывать и всё это дело чекать.
Соответственно, немножко слов, как я к этому пришёл. У меня получается такая же эволюция, как и у вас, такой же путь. Я сперва писал бабушкины промпты, позже пришёл к воркфлоу, из этих промптов. Дальше они у меня перекочевали в скиллы. Дальше появился AI Factory, куда я внёс весь свой опыт, пятнадцатилетний опыт разработки. И, соответственно, дальше, как и все ленивые разработчики, мне стало скучно вызывать вручную команды, и я придумал AIF Handoff, который это всё делает за меня.
И я думаю, в процессе у вас ещё может возникнуть вопрос: о'кей, AIF Handoff. Данил тут рассказывает про game changer, про какую-то революцию, но у нас уже есть автоклоды, вайб-канбаны и, соответственно, сейчас набирающие огромную популярность Paperclip. Но, друзья, если вы немножечко вникнете в Paperclip, вы поймёте, что это не конкуренты, это инструменты для разных задач. Paperclip, на самом деле, построен на бабушкиных промптах. Всё это дело красиво. У вас там какие-то SEO, фронтендеры и так далее. Да, это даёт буст, так как у вас задача ходит по пайплайну, итерируется множеством агентов. Но по большему счёту системные промпты, аля, ты разработчик, ты крутой маркетолог, делаешь красиво, ни в чём не ошибаешься и без экспертности, без опыта, без действительно прокачанных скиллов такие системы просто дают дофамин. Да, они гораздо лучше, чем те этапы эволюции с просто промптами и непонятным воркфлоу, но всё ещё это немножко другое.
AIF Handoff — это уже больше для осознанных AI-разработчиков. То есть, по сути, вы ваш опыт, ваш пайплайн взаимодействия с AI уже выверенный, которым вы пришли по Spec-Driven, просто автоматизируете и при этом даёте возможность для интеграции. Там есть MCP, там есть интересная крутая архитектура и много других фич, о которых мы сейчас с вами поговорим, когда я вам буду демонстрировать, что это за проект и как он выглядит. Я уже вам немножко тут показал версию с плагином IDE от JetBrains. А сейчас мы с вами переместимся в браузер и продолжим там.
Итак, друзья, у меня прямо руки чешутся, чтобы показать вам это чудо под названием AIF Handoff, что оно из себя представляет. Там много фич. Сейчас мы по ним пройдёмся. Но давайте начнём с репозитория. Репозиторий будет, соответственно, ссылка в описании к этому ролику. Обязательно переходите. Как минимум можете хотя бы поддержать звёздочкой. Мне будет приятно.
Установка крайне простая. Вы можете установить нативно npm install, run init, run dev. Либо с помощью докера. Тоже после клона одна команда. Единственное, что вам потребуется сделать, если вы пойдёте путём через докер — это дополнительно залогиниться в Claude Code вот этой командой. В терминале будет ссылочка. Её копируете, вставляете в браузер и, соответственно, в ответе она вам даст токен, который вы вставите в тот же самый терминал. И после этого, после рестарта, у вас всё будет работать. Докер даст вам изоляцию. Вы с помощью докера сможете прямо там работать с AIF Handoff, создавать собственные проекты. И помимо локального докера в репозитории есть также и Docker Compose под production. Если хотите, поставьте на сервер, организуйте собственную веб-студию, добавьте туда OpenClaw. У AIF Handoff системы есть также MCP, и можно будет даже подключить туда OpenClaw какой-нибудь, который будет заниматься вашими проектами, а вы сразу сможете лицезреть результат работы.
О'кей, друзья, перемещаемся в AIF Handoff. Вот первое знакомство. Сейчас у нас не новый чистый проект, это проект сам AIF Handoff. Да, я думаю, звучит как какое-то сумасшествие, но я сейчас разрабатываю сам AIF Handoff внутри AIF Handoff. То есть прямо здесь вот есть задачки, которые я сейчас пущу по пайплайну, и они будут у нас делаться. Но прежде, чем мы об этом с вами поговорим, давайте начнём новый проект и пройдём путь с нуля.
О'кей. Что нам нужно на старте? Так это путь до проекта. А я возьму тот же самый путь, как и внутри сделаю директорию projects. И внутри пусть будет тест. Или давайте, не знаю, сделаем то, что будем с вами делать. Лендинг. И напишем лендинг. Окей, создаём. В итоге пустой проект создан. И если мы посмотрим PhpStorm, увидим, что вот здесь у нас есть Projects. Соответственно, создался проект и уже всё инициализировано. Git и стартовый AI Factory и, соответственно, Claude Code с теми агентами и скиллами, которые нам потребуются в процессе.
О'кей, друзья. Далее, что вам нужно сделать — это просто создать задачу. Давайте это с вами сделаем. Но прежде, чем мы это с вами сделаем, давайте в целом пройдемся по интерфейсу и посмотрим, какие возможности есть в AIF Handoff. Мы уже с вами посмотрели, что можно создавать проекты, их может быть сколько угодно. В процессе создания вы можете также указывать бюджеты. Зачем нужны бюджеты? Изначально работает в два режима. Вы можете использовать прямо напрямую подписку Claude Code. Это намного выгоднее. Но если вы хотите использовать API через токен, то тогда вам необходимо бы заполнить вот эти вот колоночки по бюджетам, чтобы у вас были лимиты на бюджеты в определённых статусах и вы, скажем так, не ушли в минус, могли контролировать траты на выполнение задач. MCP Servers — это то, что у вас внутри проекта в .mcp.json. MCP-шки, которые настроены, они здесь будут отображаться. Вы сможете видеть, какие вам доступны.
Далее у нас есть Command K. Это быстрый доступ ко всяким фичам, скажем, сменить с тёмной на светлую, включить компактный режим вместо комфортного по дефолту и многое другое, включая поиск по проектам, соответственно, и поиск по задачам, если они есть.
Далее, помимо канбана у нас также есть отображение списком и, соответственно, присутствуют фильтры по задачам, но пока что этих задач у нас нет, но мы можем с вами переместиться и в проект AIF Handoff и посмотреть здесь режим списка. Вот так это выглядит. И, соответственно, иметь возможность что-то с вами здесь пофильтровать, либо, скажем, найти определённую задачу, нажать Enter и переместиться в эту задачу. О'кей, перемещаемся назад.
На что ещё стоит обратить внимание? Вот эту фичу мы с вами рассмотрим чуть позже. Мы её запустим и посмотрим, что она из себя представляет. И также интересная штука — это метрики. То есть по метрикам вы можете смотреть в целом потребление проекта за весь его жизненный цикл. Сколько бы вы потратили за всю эту реализацию, что вы сделали в долларах, и сколько, соответственно, токенов на это всё дело потратилось. О'кей. Ну, думаю, насчёт светлой-тёмной темы здесь рассказывать особо нечего.
Есть ещё интересная фича с нотификациями. Вы можете включить уведомления, и помимо того, что у вас здесь и так будет автоматизация, агенты будут сами выполнять задачу, переводя её по всем статусам. Вы также можете включить десктопные уведомления. У вас будет всплывать справа уведомлялка о том, что такая-то задача перешла в определённый статус, и, соответственно, можете включать при этом звуковой сигнал.
Что касается настроек, по дефолту, когда вы только установите AIF Handoff, у вас MCP Handoff-сервер будет выключен, он не будет установлен, будет кнопочка здесь установить. Вот так вот. И, соответственно, в одну кнопочку он у вас глобально установится, и у вас будет доступ к AIF Handoff системе по MCP. Чуть позже мы об этом ещё поговорим. Что касается настроек, прямо здесь вы можете указывать язык, на котором будет с вами общаться AI, на каком языке будут генерироваться артефакты, ваши планы, референсы и так далее. Где будут они сохраняться? Всё это и многое другое вы можете настроить прямо здесь.
О'кей, давайте возвращаться к лендингу. Включим канбан и создадим нашу первую задачку. Она будет простая. Давайте сделаем лендинг и укажем: создай лендинг для github.com. Lito, мой аккаунт. О'кей. Что ещё здесь из настроек? А, стандартное, то есть это когда у нас будет создаваться план по определённой фиче, определённой задаче, то есть это стандартный воркфлоу, создание plan.md и так далее. Если вам нужно что-то пофиксить, то есть в процессе взаимодействия, либо просто вы находите какой-то баг, вы ставите фикс. Что это даст? Если вы знаете, как работает AI Factory, если вы фиксите через фикс, у вас будут создаваться патчи и в процессе вы можете включить режим самообучения, самоэволюции. И ваши скиллы на основе этих патчей, на основе контекста проекта будут прокачиваться. Они будут уже иметь какой-то вес, они будут иметь силу, исходя из того проекта, с которым вы работаете, и с какими проблемами вы сталкиваетесь.
О'кей. Что касается авторежима. Если мы включаем авторежим, у нас сейчас эта задача после того, как мы её начнём, пролетит самостоятельно по всем статусам. Нам с вами её контролировать не придётся. Единственный момент, нам надо будет только в конце подтвердить, апрувнуть, что о'кей, да, действительно, всё выполнено. Если вы авторежим выключите, то после запуска будет создан план, и вам нужно будет его прочитать. И только после того, как вы нажмёте «О'кей, подтверждаю», только тогда пойдёт следующий статус. Вот такая штука. То же самое будет при ревью. То есть ревью надо будет запустить вручную. Нам для нашей демонстрации авторежим подойдёт идеально. Соответственно, я думаю, вот эти галочки, точнее вот эта галочка по skip review особо не нуждается в презентации. Соответственно, есть статус ревью. То есть после того, как агент сделает реализацию, позже ещё будет итерация, которая всё проверит. Не только проверит, что фича реализована, она проверит ещё на безопасность по огромному чек-листу, что проект при этом, скажем так, не имеет особых дыр. О'кей? Поэтому вы можете в каких-то задачах простых, когда вы понимаете здесь это не нужно, нажать галочку и скипнуть review.
Что касается вот этой галочки use subagents, по дефолту также её можно контролировать через .env-файл вот этим параметром. По дефолту on true. Можете поставить false, и он всегда будет false. То же самое вот по этой опции. Она также интересная. То есть, чтобы у вас в процессе не возникало, что у агента не хватает прав вызвать там какой-нибудь npm install, скажем, чтобы вам не приходилось заходить в ваш проект и в Claude Code в settings.local.json. Вы можете дать полные права и, соответственно, вас об этом спрашивать не будут. Да. Также важно, что AIF Handoff работает внутри только той директории, которую вы укажете. Там на уровне инструкций будет критический запрет, чтобы вообще перемещаться куда-то за пределы этой директории. Ну и плюс при работе с докером вы можете быть максимально спокойны.
Что из себя в целом представляет этот режим использования субагентов? Если вы уберёте использование субагентов, каждый статус будет работать просто на основе скиллов из AI Factory с plan, implementing и так далее. То есть это более быстрый режим, он будет менее затратным, но всё ещё качественным. Но если вы будете использовать субагентов вот в таком режиме, выполнение задачи по времени увеличится. Но почему она увеличится? На этапе создания плана у вас будет не просто вот задача «сгенерируй план» и агент о'кей там прошуршал весь проект и составил вам plan.md. У вас будет ещё небольшой цикл. После создания плана субагент-критик будет критиковать этот план. Они будут в три итерации до максимального эффекта пытаться этот план улучшить. То есть в итоге у вас сюда в plan ready придёт очень качественный план, возможно, который был сгенерирован в три итерации. То же самое по процессу разработки в режиме субагентов. Во-первых, будет параллельная работа. На уровне субагентов будет запускаться столько субагентов, сколько требуется, и насколько это возможно в рамках вашего плана, так как все задачи могут зависеть друг от друга и параллельного режима достигнуть будет сложно. Но если это возможно, будет куча воркеров по имплементации. И плюс прямо здесь будет также верификация, будет проверка на безопасность и множество других проверок. Поэтому процесс дольше, но он более качественный. Ну а ревью, по большему счёту, во всех режимах выполняется одинаково. Единственное, в субагентах оно, скорее всего, выполнится даже лучше, так как там будет несколько итераций.
Соответственно, как в авторежиме это будет работать? Создастся план, пойдёт реализация, придёт на ревью. Если ревью найдёт какие-то проблемы, он автоматически вернёт на реализацию и напишет комментарии о том, какие проблемы были. И вот так он будет двигаться, пока не пофиксит всё. Но там есть ограничения в количестве итераций. Мы с вами чуть позже это увидим, но в целом авторежим работает именно так.
Что касается режима, быстрый режим — план создастся в AI Factory plan.md, полный режим создастся в директории с полным слагом и в полном режиме у вас будет создана ветка через Git. И, соответственно, там немножечко режим в плане гита изменится. Нам для лендинга хватит быстрого режима. И документации, тесты в данном случае нам не нужны. То есть, когда вам нужно, чтобы всё ещё, что вы делали, было покрыто тестами и позже была сгенерирована документация. Соответственно, здесь вы устанавливаете галочки. О'кей, вроде понятно. Задачу мы с вами создали, и она пока что в наш пайплайн не уходит. Мы её ещё с вами сможем изучить, где-то что-то пофиксить дополнительно, если требуется, её перенастроить. И вот здесь
Вот в этих настройках мы видим с вами Max Review Iterations. То есть, чтобы это не выглядело в виде бесконечного цикла, так как иногда бывают такие задачи, когда LLM-ка ну никак не может справиться, она бесконечно по кругу там крутит и за ночь, если вы оставите, всю вашу подписку уничтожит. Поэтому здесь лучше поставить какой-то лимит, сколько итераций ревью доступно.
О'кей, с этим разобрались. Давайте запускать. Давайте смотреть, что у нас будет в процессе происходить. Вот мы с вами слышали звуковой сигнал. Мы прямо здесь в браузере, поэтому уведомлений у нас никаких нет. Но уже пошло планирование, и, соответственно, здесь в активити мы с вами можем наблюдать, что вообще происходит, какой агент вызывается, а что там по тулингу. Если вдруг у вас остановится сервер либо произойдёт какой-то конфликт, в процессе здесь также сохраняется ID сессии. И когда воркеры возобновятся, они начнут с того же места. У них будет тот же самый контекст. Вот такая интересная штука.
Пока идёт генерация, мы с вами можем немного ещё пройтись по файлу .env, посмотреть, что у нас здесь есть. Здесь, соответственно, у нас на уровне докера, да, и просто при локальной разработке можно менять порты, как веб-порт, так и порт для API, соответственно, где у нас будет лежать база данных. Здесь достаточно SQLite, есть WAL, то есть параллельная работа. Всё это будет доступно с SQL и для текущих задач вполне хватает. Ну, соответственно, докер-настройки мы сегодня с вами рассматривать не будем, но если вы поднимете через докер, я думаю, все эти опции для вас сразу будут понятны. Здесь есть префиксы о том, что production, что не production. Соответственно, домен для локальной разработки вам не нужен, он только для сертификата. Сложные настройки по тому, как будут работать воркеры, сколько у них будет ожидания, какие лимиты, ограничения и так далее. Всё это здесь хорошо описывается. Дефолтное значение по Max Review также можно задать через .env.
Соответственно, если, например, у вас не Claude Code, а GLM, GLM доступен при работе с Claude Code, вы можете прямо здесь прокинуть либо ключик и, соответственно, прокинуть дополнительно переменную ANTHROPIC_BASE_URL, насколько я помню, и заменить его на ваш GLM-овский, и, скорее всего, тоже будет работать. По MCP настройке. И самое интересное из того, что мы с вами ещё не видели, но сегодня поговорим, это то, что можно настроить Telegram-бот, установить токен бота, соответственно, ваш ID, и вам будут приходить статусы при смене задач прямо в Telegram.
Вот мы с вами переместились назад в AIF Handoff, слышали звуковой сигнал, видим, что у нас план создан. Соответственно, прямо здесь мы его с вами можем посмотреть, почитать, что он из себя представляет. И поскольку у нас автоматический режим, он сейчас сам его чекнет и переведёт дальше в имплементацию. Мы с вами только что это видели, на уровне Telegram-бота мы с вами также лицезреем, что у нас задача такая-то переходит из статуса в статус. То есть можем запустить задачу, идти гулять и, соответственно, знать, когда она у нас выполнится.
Если мы с вами переместимся сейчас в сам проект AI Factory, мы также увидим plan.md. И обратите внимание, вот здесь есть сверху небольшой атрибутик handoff task и айдишка таски. И вот это самый, на мой взгляд, сок. То есть вы можете работать и внутри AIF Handoff, и периодически перемещаться вот сюда вот локально, запускать Claude Code и работать через воркфлоу AI Factory. И AI Factory будет видеть Task ID, будет понимать, что эта задача сгенерирована через AIF Handoff и через MCP будет автоматически менять вам статус задачи. То есть двунаправленная работа. Просто вдумайтесь в это. Никакие Paperclip, никакие другие handoff-системы вам и близко такой возможности не дадут. Соответственно, вы можете варьировать: иногда полностью в автоматическом режиме, иногда выключить авторежим, скажем, план ready готов, и вы переместились в Claude Code и продолжаете там. То есть полная синхронизация в две стороны. Но опять-таки есть MCP, можете и OpenClaw какой-нибудь поставить, либо своего ассистента и с ним работать.
Пока у нас здесь выполняется задачка, агент шуршит. Вот мы видим, что он уже разрабатывает лендинг, что-то там у себя делает. Мы с вами можем ещё посмотреть на встроенного AI-ассистента. Вот он здесь красавец. У него поддерживаются сессии. То есть всё, что вы недавно делали, здесь будет присутствовать. Вы сможете перемещаться, ну и, соответственно, создать новую и здесь с ним пообщаться. На что стоит обратить внимание? В рамках AI-чата есть вот такая галочка Explore. То есть прямо здесь вы сможете общаться, брейнштормить какую-то идею. Например, у меня есть идея, помоги, я сомневаюсь. Он в итоге вам будет задавать вопросы, и в итоге вы придёте к артефакту research.md, который сразу можно будет пустить на создание плана здесь либо создать задачу. Вы прямо здесь можете создавать задачу. Создай задачу покрыть проект тестами. Ну, например, только Explore убираем, нажимаем и, соответственно, он создаёт задачу, но нам предлагает, вот он говорит, покрыть проект тестами, то есть можно будет ещё в процессе с ним пообщаться. И в итоге, если всё ок, нажимаете создать задачу. И вот у вас автоматически задача создаётся. Вы также можете открыть определённую задачу, переместиться сюда и смотрите, он сверху видит, в контексте какой задачи мы с ним общаемся. Расскажи о текущей задаче. И, соответственно, он вам расскажет, что там за задача. Сможете пообщаться, поговорить с ним о том, какие изменения были. У него есть доступ к MCP, он может, соответственно, и что-то там изменить, поредактировать.
На самом деле, друзья, я неделю практически не сплю. Я разрабатываю AIF Handoff, и я это делаю с кайфом. Это просто мясо. Это сумасшедший проект, невообразимый. То, каким он станет через определённое время. Я думаю, это будет просто снос башки.
В целом даже локально сейчас можем посмотреть на план, увидеть некоторые дополнительные атрибуты, то есть с указанием, какие задачи можно было бы выполнять параллельно. И мы прямо в плане видим, какие задачи уже выполнены. Они отмечаются галочками. И вот таким символом отмечаются задачи, которые выполняются прямо сейчас, чтобы другой воркер случайно их не подхватил и всё работало параллельно. Помимо всего прочего, мы с вами уже видим, что проект генерируется. Мы с вами не указывали создание тестов, поэтому он даже не использовал npm, сделал всё линейно, но тем для нас лучше, будет проще посмотреть.
Друзья, мы с вами немножко отвлеклись, но Telegram присылает нам, что реализация завершена, уже идёт процесс ревью. И, соответственно, мы видим с вами, как раз мы с вами попали, смотрите, на уровне ревью были найдены какие-то проблемы. И, соответственно, Review-агент оставил комментарий, вот он здесь. И он нам говорит, что что-то нужно поправить, чтобы, соответственно, работало лучше. И мы прямо в ревью видим, какая сейчас идёт итерация и, соответственно, сколько фиксов предложено. О'кей. И при этом вот у нас задачка переместилась назад в реализацию. Ну и Telegram нам тоже об этом подсказывает и говорит, какой сейчас статус. У нас с вами снова идёт review, вторая стадия. И мы видим по тулингу, что как раз у нас Review и Security агенты читают те файлы, которые попадают под обязательные фиксы. И, соответственно, уже вот сейчас мы с вами видим, что задача у нас переместилась в режим, что она у нас завершена. Агент отписался, что всё пройдено, никаких проблем нет. И, соответственно, здесь уже мы с вами нажимаем approve и, соответственно, она верифицирована. Либо мы говорим: "Нет, дружище, ты что-то ещё не сделал. Если надо, прикладываем файлы и после request changes она у нас снова вернётся в implementing, подхватится этот комментарий и, соответственно, воркфлоу продолжится.
Но у нас уже есть лендос. Вот он здесь. Соответственно, у нас был один промпт, мы особо с вами там не расписывали, не говорили, что он из себя должен представлять. И получился вот такой вот простой лендинг по моему GitHub-профилю. И в целом, с учётом, что я ничего особого не говорил, мы получили вот такой вот интересный лендосик. О'кей. Друзья, нас всё устраивает. Мы апрувим. Если необходимо, удаляем plan.md. Задача верифицирована. Мы с вами завершили работу по созданию лендинга.
Но давайте сейчас удалим вот эту вот задачку и кое-что с вами посмотрим ещё. У нас есть вот такая кнопочка Roadmap. AIF Handoff даёт вам web UI систему по разработке. Даже если вы не разработчик, у вас уже под капотом Spec-Driven в виде продуманного AI Factory, который мы, кстати, недавно тестировали и делали Battle Superpowers. И по функциональности они, в принципе, работали одинаково. И при работе с Superpowers, и при AI Factory результат всегда был рабочий. Но при сравнении качества кода и человеком, и LLM-кой AI Factory был на 10-15% всегда выше. Скоро я об этом сниму ролик, и мы с вами посмотрим. Ну, я думаю, по тем возможностям, что уже сейчас даёт AI Factory, вот с такими handoff-системами, уже, я думаю, только идиот может подумать о том, что Superpowers или любая другая Spec-Driven годится AI Factory в подмётки.
О'кей, давайте посмотрим на Roadmap, что он из себя представляет. Представьте, у вас есть ТЗ, либо у вас есть какой-то план, вы понимаете, что он большой. Если вы создадите по нему одну задачку, она будет реализовываться несколько часов, и LLM-ке будет крайне сложно. Не забываем про подход небольших задач, но вы при этом не знаете, как его разбить на небольшие таски. Для этого есть Roadmap. Вы просто создаёте какой-то там алиас, ну, заголовок вашего роадмапа. Ну, пусть будет также. Лендинг. И сюда добавляете задачу. Давайте напишем то же самое. Создание лендинга для github.com Lito. О'кей. Нажимаем генерацию. И у нас будет происходить генерация. Если вы уже работали с AI Factory и знаете, что такое роадмапы, соответственно, мы можем посмотреть на уровне AIF Handoff. Вот такие roadmap.md генерируются, где у нас всё разбито на чек-листы, майлстоуны и дедлайны. Вы можете его прямо взять и импортировать. То есть, если он у вас уже есть в вашем проекте, здесь будет кнопочка импорт, и вы просто его импортируете, и, соответственно, у вас будет разбивка на задачи.
О'кей, мы видим, что Roadmap сгенерировал задачи. И вот у нас есть пометка, да, какой именно roadmap мы можем фильтровать, и, соответственно, разбивка на фазы. И вы уже отсюда можете выбирать, с какой задачи начинать, либо двигаться по тем фазам и тому порядку, который вам предложила LLM-ка, и, соответственно, запускать генерацию и постепенно генерировать задачу, которая у вас будет выполняться. Если мы посмотрим, например, на AIF Handoff, где у нас уже есть roadmap, здесь вот есть просто кнопочка импорт, просто кнопка импорт существующего. Также пишете алиас, нажимаете импорт, и, соответственно, у вас будут здесь появляться задачи. То же самое вот здесь я импортировал на уровне roadmap.md. Вот мы можем лицезреть, какие-то уже выполнены. И всё это присутствует у нас и здесь в AIF Handoff системе.
Что я вам ещё не показал? Ну, помимо всего прочего также, да, мы с вами можем видеть потребление токенов. Возможно, это не имеет значения, если вы работаете по подписке, но если по API-ключу, вы также видите, сколько бы выполнение такой задачи вам бы обошлось. Да, по API-ключу, если вы работаете с Anthropic, это не очень-то и дёшево.
О'кей, ещё важный момент, приготовьтесь, пристегнитесь. Есть также и плагинчик для PhpStorm. Я его скоро отправлю в Marketplace, но уже в целом могу вам отправить ZIP-архив. Вот он здесь, смотрите. AIF Handoff. Как только мы сюда нажмём, нужно будет запускать. У меня первый запуск. Соответственно, он склонирует свежий репозиторий, поднимет dev-сервер, и вы прямо из PhpStorm сможете работать с AIF Handoff системой. И, соответственно, у вас будет и сама IDE, и терминал, и можете работать сразу во всех режимах. Если вы работаете через AIF Handoff Plugin, то вам ничего вообще не нужно делать. Вам ничего не нужно поднимать, докеры, ни о чём вам не нужно беспокоиться. Вы нажали на кнопочку, нажали старт, нажали там стоп, чтобы остановить серваки, либо сделать рефреш, если что-то произошло не так. Соответственно, кнопочка апдейт сделает git pull и заапдейтит, если в самом AIF Handoff что-то произошло, и работать можете прямо здесь. Вот такая штука, которая тоже будет прокачиваться.
Друзья, система сумасшедшая. Давайте немножко поговорим о том, что я хочу ещё сюда добавить. Скажем так, какой присутствует бэклог. Давайте вернёмся к AIF Handoff, чтобы я не забыл. Во-первых, да, мы с вами видим определённый UI, светлая, тёмная тема, списки и так далее, но здесь ещё присутствуют косметические моменты, которые мне хотелось бы доделать. Я даже просто нативный селект переделать на что-то более симпатичное, добавить там логотип и всё в таком духе. Под капотом у нас здесь TypeScript, React, много всего другого. И хочется сделать крутые отдельные компоненты. Поэтому одна из задач — это сделать UI kit. Сделать UI kit, далее всё реализовать на компонентах и, соответственно, получить больше качества в коде. Здесь у нас куча задач по интеграции всяких фич из AI Factory, то есть, чтобы по кнопочке можно было синхронизировать документацию, добавить все CI Workflow, автоматизацию со всякими мейк-файлами. И самое важное, что ещё я хочу добавить, это, во-первых, командная работа, чтобы вы могли здесь создавать аккаунты и командно работать над одним проектом, чтобы всё это было удобно. И также добавить сюда параллельность. Я пока что by design специально отключил параллельность на уровне задач. То есть пока что это синхронно. Вы одну задачу пускаете в пайплайн. И, соответственно, если вы вторую запустите также, она будет дожидаться первую. Я хочу сделать параллельность. Почему я не сделал её сразу? Нужно к этому подойти максимально ответственно, чтобы миновать все подводные камни. Поэтому я это немножко отложил, чуть позже сделаю. Также обязательно я буду прокачивать чат и ассистента, чтобы прямо из него можно было ещё больше автоматизации добавить, понимать вообще, что происходит, обсуждать какие-то задачи, пытаться их улучшить и так далее.
И тоже важный момент, когда я вам показывал AI Factory, вы часто говорили: "А покажи какой-нибудь проект, который ты реализовал с помощью AI Factory". Друзья, открывайте AIF Handoff, и он реализован полностью с помощью AI Factory. И здесь вполне себе крутой, отличный код с разделением на отдельные изолированные пакеты, с линтером, чтобы только data с репозиториями, только здесь у нас была работа с БД и ни в коем случае никакие другие пакеты не работали с БД напрямую, чтобы API был тонкий, чтобы он тоже не работал там, ну, понятно, с БД напрямую, не дёргал агентов и так далее. А веб-слой только занимался презентацией, только отображением. Всё это здесь реализовано благодаря AI Factory. Всё это проверяется линтерами, тестами. Есть процент покрытия — ниже 70% ни один из модулей не может иметь, иначе уровень CI мы не пройдём. И даже на уровне разработки нам агент при работе с AI Factory также будет об этом говорить.
Также мы здесь с вами видим AI Workspace. Давайте немножко поговорим 2 секунды про этот пакет AI Workspace. Я его недавно разработал. Это мегакрутой проект, который вам обязательно потребуется, в особенности, если вы разрабатываете микросервисы, либо у вас есть какой-то общий контекст. Что он из себя представляет? Вы инициализируете его в своих проектах, задаёте проекту определённую группу, внутри создаётся вот такой вот экспорт-файл, который вы можете размещать прямо в вашем репозитории. И члены вашей команды, когда будут поднимать проект, они одной командой смогут тоже эту настройку воркспейса по работе с AI получать. Тем самым, когда вы будете работать в одном из проектов на уровне MCP, вы сможете запрашивать в рамках групп любые файлы. Скажем, у меня есть таск-менеджер. Вот я для него сделал Swift Native приложение, и есть API с его бэкэндом. Там спеки и всё остальное. Я, соответственно, там развернул AI Workspace, закинул туда спеку и, разрабатывая проекты, я их объединяю в рамках этой группы и говорю: "AI, посмотри спеку по воркспейсу вот в таком проекте". Она по MCP заглядывает и смотрит, и ей не нужно здесь проходиться, искать какие-то файлы. На уровне воркспейса вы также имеете доступ к файловой системе — супербыстрый, по уровням. То есть LLM-ка сразу видит, что там за проект, где лежит, что можно игнорировать. Помимо шаринга файлов, вы также можете шарить и заметки, то есть просто указать, что, например, перед деплоем всегда делай то-то. И, соответственно, LLM-ка может также это всё подхватывать. Я в одном проекте там сделал эталонные make-файлы либо эталонные CI по публикации там Rust-проекта по компиляции кроссплатформенной. Добавил AI Workspace, расшарил и, соответственно, в других проектах просто говорю: "Заглядывай по воркспейсу, смотри, как работает кроссплатформенная компиляция билдов и, соответственно, реализуй этот момент тоже". И здесь ссылка на этот репозиторий, он написан на Rust, работает супербыстро, суперстабильно, будет в описании к этому ролику. Берите тоже и пользуйтесь.
Да, AI Best Practices. Также немножко заглядывая вперёд, я сейчас пишу небольшую книгу, где в процессе генерирую различные заметки, как лучше работать с AI. Вот уже есть восемь правил микротасков, декомпозиции, много чего интересного. Это будет очень полезно. Как только я её закончу, соответственно, я её также публично расшарю.
Давайте немножко подытожим, что у нас есть. У нас есть handoff-система, которая в ядре содержит AI Factory, то есть крутой воркфлоу, Spec-Driven. Каждый статус ограничен этими спецификациями и работает максимально качественно. Если сравнивать с каким-нибудь Paperclip, это больше для домохозяек, когда у вас там есть SEO, фронтендер, дизайнер, разработчик. Это всё на уровне системных промптов. Просто мусор. Я это уже называю бабушкины промпты, когда вы на уровне промптов пишете: "Ты там дизайнер, ты работаешь красиво, делаешь лучшие в мире лендинги, ты там фронтендер, только best practices используешь, пишешь качественно, никогда не ошибаешься". Для LLM-ки это смех, это ни на что вообще не влияет. Максимум на что это повлияет, что в summary в итоговом он вам напишет: "Я отработал всё по best practices, никаких вообще косяков, потому что я фронтендер вот такого уровня". Это просто мусор, друзья. Должны быть чёткие, качественные инструкции, которые ограничивают, которые помогают, добавляют контекста. А просто вот такие автогенерации, тем более бабушкины промпты, о том, что ты программист высокого уровня, ни на что не влияют. Плюс Paperclip жрёт x20 токенов. И в целом это не конкурент, это не аналог, это совсем другой продукт. Здесь больше про осознанную AI-разработку, чтобы её контролировать, чтобы периодически работать и автоматически, и переключаться в режим разработчика и по MCP всё это синхронизировать. Плюс у вас есть множество вариантов. Это локальный npm run dev. Это работа изолированная в докере. Это качественный проект, разделённый на слои, которые вы можете интегрировать, контрибьютить и продолжать его развитие вместе со мной. Это production Docker Compose, то есть вы можете также разместить его в облаке, пока что закрыть каким-нибудь basic auth и взаимодействовать. И самое главное, друзья, что этот проект с огромным потенциалом. Этот проект от идеи его разработки до этого ролика живёт всего неделю. Представьте себе, что с ним будет через, не знаю, месяц, полгода, год. Тот же самый Moonshine я разрабатывал 4 года, а здесь за неделю мы получаем такого уровня проект. Плюс у нас есть с вами JetBrains-плагинчик, который скоро появится на маркетплейсе и также будет обрастать фичами. Нужно быть просто крейзи, чтобы не заметить этот проект. Он был крут даже на уровне AI Factory и продолжает быть крутым, продолжает развиваться. Появляются конфиги, появляются фичи, самообучение. Теперь интеграция с AIF Handoff. AIF Handoff будет обрастать функционалом. Это просто взрыв мозга.
Друзья, я приглашаю вас к разработке. Я приглашаю вас к использованию этого проекта. Все ссылки будут в описании. Используйте, кайфуйте. Этот проект сделан, чтобы вы получали максимальное удовольствие, чтобы вы были счастливы и вам разработка доставляла удовольствие, чтобы вы писали задачи, занимались архитектурой и не тратили время на вызов пустых команд по воркфлоу, implement, plan и так далее. Всё это, чтобы выполнялось за вас, и вы имели к этому всему доступ.
Друзья, давайте переместимся в комментарии. Жду от вас фидбэка. Возможно, вы уже попробовали, у вас есть какие-то отзывы. Если находите какие-то проблемы, не стесняйтесь, пишите issue. Приходите к нам в комьюнити. Также мы добавили канал CutCode AI, где каждый день создаётся дайджест из самых популярных статей из мира AI. Соответственно, вы можете подписаться и быть в курсе каждый день того, что интересного происходит. Самые популярные статьи, самые популярные новости будут приходить в этот канал. Ссылка будет в описании. Также подписывайтесь. И, друзья, как всегда, я крайне надеюсь на ваш лайк. Говорю вам спасибо за лайк. Говорю вам спасибо за просмотр. Если вы всё ещё здесь и досидели до конца этого ролика, это мегапроект, это просто game changer, не побоюсь этого слова. Поэтому подключайтесь. Говорю вам спасибо за просмотр и увидимся с вами в следующем ролике на канале CutCode.