Transcription
Итак, ИИ-расширения для кодирования захватывают рынок, но большинство людей все еще застряли в 2024 году, используя только Cursor или Copilot. В этом видео я объясню, почему эти ИИ-расширения нового поколения набирают обороты и как вы можете использовать их для создания чего угодно. Меня зовут Дэвид Андре, и я основатель vector.ai. Я потратил более 1000 часов на создание программного обеспечения с помощью ИИ-инструментов. И вы можете спросить: "Хорошо, Дэвид, почему бы просто не использовать Cursor? Зачем вообще возиться со всеми этими новыми расширениями?" На самом деле есть несколько причин. Причина номер один: вы можете использовать эти ИИ-расширения где угодно. Возможно, у вас есть настройка VS Code, которая вам очень нравится, и вы действительно не хотите переходить на Cursor. Ну, угадайте что? Просто установите расширение, и вы сможете использовать его сразу. Кроме того, с помощью этих расширений вы можете использовать любого поставщика. Неважно, OpenAI, Anthropic, Gemini, Mistral, Deepseek, Quora, кого угодно вы хотите использовать, эти современные расширения поддерживают это. Но если вы используете только Copilot, очевидно, он поддерживает только модели Anthropic. И на самом деле позже в видео я покажу вам, как использовать OpenRouter для использования любой существующей модели, независимо от того, является ли она с открытым исходным кодом или закрытым, в этих расширениях. Так что обязательно смотрите до конца. Третья причина в том, что эти расширения бесплатны и с открытым исходным кодом. Так что вместо того, чтобы платить 200 долларов в месяц за Copilot, вы можете бесплатно использовать Continue или Klein. И вдобавок ко всему, они с открытым исходным кодом. Красота открытого исходного кода в том, что вы можете буквально открыть GitHub и посмотреть, как это было сделано. И если у вас есть идея, как это улучшить, вы можете нажать кнопку "fork" и начать работать над своей собственной версией уже сегодня. Еще одна причина, по которой тысячи людей отказываются от Cursor в пользу этих расширений, заключается в том, что они настраиваемы. Они предлагают гораздо лучшее проектирование контекста, что отлично подходит для опытных пользователей. Плюс вы можете фактически видеть обзор использования. Cursor, с другой стороны, не имеет лучшей репутации в плане прозрачности относительно ограничений.
Теперь, когда вы сравниваете Continue и Klein, важно понять их взаимосвязь, почему каждый из них работает и как они появились. Проще всего понять, что Klein был создан как агент ИИ для кодирования с открытым исходным кодом. Затем кто-то форкнул его и создал Continue, который является форком Klein, а затем Continue был форкнут, и так появился Continue. Но каждый из этих ИИ-инструментов служит разной цели, и именно это я сейчас объясню, чтобы вы знали, какое расширение лучше всего подходит для вас. Начнем с Klein, который является основой и наиболее дружелюбным для новичков. Настройка проста, но она также не очень настраиваема. Теперь, думая о двух других расширениях, которые мы рассмотрим, Continue и Continue, это как обновления для Klein. Однако, даже если Continue и Continue более продвинуты и имеют больше функций, вам все равно нужно знать, как использовать основы. И если вы научитесь использовать Klein, вы сможете легко адаптироваться к любому новому расширению, которое появится после него. Итак, позвольте мне показать вам, как настроить Klein. И это на самом деле очень, очень просто.
Хорошо, давайте перейдем к VS Code, Cursor, любому редактору кода, который вы используете. Откройте вкладку расширений здесь. Бум. И введите Klein. Вот он. И если у вас его еще нет, просто нажмите "установить". После установки расширения вам нужно открыть основную боковую панель. И вот он. Это Klein. У вас он может быть справа. Так что, если вы предпочитаете слева, как я, перетащите его влево. Очевидно, это превосходное положение, но это нормально. Вы все равно можете следить за ним, даже если он у вас справа. В любом случае, вот как выглядит Klein. Здесь у нас есть история последних задач. Очевидно, если вы только что установили его, он будет пустым. Внизу находится основное поле ввода чата. Выше вы можете настроить гораздо более продвинутые параметры, такие как какие команды утверждать. В любом случае, прежде чем мы сможем использовать Klein, нам нужно настроить модель, что означает, что нам нужно выбрать поставщика. Итак, перейдите в настройки слева. Нажмите "Конфигурация API". И здесь нам нужно решить, какого поставщика мы будем использовать. Теперь это решение очень простое, потому что есть один, который позволяет использовать все модели, и это OpenRouter. Так что просто зайдите на openrouter.ai и создайте учетную запись. Это занимает около 20 секунд, очень просто. Затем перейдите в правый верхний угол, нажмите "кредиты" и убедитесь, что вы пополнили счет. Просто пополните на 5 долларов. Этого будет достаточно, потому что мы можем использовать модели с открытым исходным кодом, которые очень эффективны, верно? Например, если вы нажмете в правом верхнем углу, вы увидите список всех новых моделей, которые только что вышли, таких как Ernie 4.5 21B A3B Thinking. Видите, большинство людей даже не знают, что Ernie 4.5 существует, что означает, что они отстают. Нет, я просто шучу. Но в основном, здесь у вас есть все модели, которые только что вышли, отсортированные по новизне, но любая модель, которую вы можете себе представить, такая как GLM 4.6, которая является одной из лучших прямо сейчас, или Copilot 4.5, или Deepseek v3.2. Каждая модель доступна на OpenRouter. Вот почему, если вы обратите внимание в течение следующих 2 минут, вы узнаете не только, как использовать любое расширение, но и как использовать любую ИИ-модель, которая выходит. Так что перейдите в правый верхний угол, нажмите "ключи" и нажмите "создать API-ключ". Я назову его "подписаться". Если вы смотрите это, обязательно подпишитесь. Это занимает 2 секунды и совершенно бесплатно. Хорошо, позвольте мне создать ключ и скопировать его. Теперь я переключусь обратно на свой пустой проект и должен сказать: никому не сообщайте свои API-ключи. Хорошо, относитесь к ним как к паролям. Затем внутри Klein, давайте включим поставщика API. Нажмите "OpenRouter" и затем просто вставьте свой API-ключ. Далее мы можем выбрать модель, которую хотим использовать. Так что, возможно, вы хотите использовать GPT5. Бум. GPT5. Вот она. Включить мышление. Мы хотим включить мышление. Давайте возьмем 6000 токенов. И Klein уже загружает правильные цены с OpenRouter. Так что вам не придется беспокоиться о настройке окна контекста или цены ввода-вывода. Это точно соответствует GPT5 здесь. Бум. Вы можете видеть, что все совпадает. Хорошо. Нажмите "готово" и давайте отправим тестовое сообщение. Кто ты? Мы в режиме действия. Кстати, вы можете переключиться в режим плана, если не хотите, чтобы Klein вносил изменения. Хорошо. И вот первый ответ. Теперь одна вещь, которую вы можете заметить, это то, что наверху мы видим расширенное использование контекста, верно? Это то, чего полностью не хватает в Copilot или Cursor. Эти инструменты были скрыты. Они были непрозрачны в отношении использования, и люди жаловались, что они достигают своих лимитов Copilot, своих лимитов Cursor гораздо раньше, чем раньше.
Прежде чем мы углубимся в расширенные настройки Klein, давайте сначала поговорим о Continue. Итак, Continue, проще всего думать о нем как о Klein с усилениями. Он лучше всего подходит для промежуточных кодеров, которые хотят контролировать системные промпты, все различные модели, просто больше настраиваемости, чем предлагает Klein. Например, одна из функций — это команды слэш, верно? Это четкая философия Continue по сравнению с Klein. Вы можете настроить различные команды слэш, аналогично Copilot, на самом деле, где, если вы обнаружите, что повторяете определенные промпты, просто превратите их в команды слэш, и вы сэкономите огромное количество времени. Кстати, мы добавляем ту же функцию в Vectal. Так что вместо использования Notion, где вам приходится повторять одно и то же снова и снова, просто используйте Vectal для своих задач. Говоря о Vectal, мы внесли огромные улучшения. Например, у нас есть встроенный Perplexity Pro. Так что вместо того, чтобы платить 20 долларов в месяц за Perplexity Pro, вы просто получаете Vectal, и вы получаете все ИИ-модели с ним, верно? У нас есть Ernie 4.5, GPT4.1, GLM 4.6, все в одном приложении с мощным чатом, гораздо более мощным, чем ChatGPT на самом деле. У нас есть команды слэш. У нас есть агент продуктивности, который может перечислять ваши задачи, перечислять мои лучшие задачи, а агент чата может взаимодействовать с пользовательским интерфейсом, верно? Так что это действительно конечный агент продуктивности. Вместо использования ChatGPT, у которого нет контекста ваших задач, ваших проектов, над чем вы сейчас работаете, верно? Vectal знает все это. У вас есть ваши таскеры здесь. Если вы хотите переключиться на вид канбан, вы можете это сделать. Теперь слева у вас есть боковая панель, где вы можете видеть все свои проекты, и с каждым проектом вы можете установить пользовательский системный промпт, чтобы агент чата был специализирован и сосредоточен только на этом проекте. Так что, если вы человек, который любит быть гиперпродуктивным и хочет иметь доступ ко всем передовым ИИ-моделям в одном месте, зайдите на vectal.ai и попробуйте. Вы можете начать совершенно бесплатно.
Хорошо, давайте вернемся к Continue. Итак, одна из самых важных вещей, которую вам нужно понять, это индексация. И, честно говоря, это, возможно, самое большое отличие между Klein и Continue: Continue индексирует всю вашу кодовую базу, в то время как Klein этого не делает, и они делают это не намеренно. Теперь вы можете подумать: "Хорошо, Дэвид, но что такое индекс кодовой базы?" Ну, думайте об этом как о многомерной векторной базе данных вашей кодовой базы. Верно? Так что ваша кодовая база преобразуется в высокоразмерные векторные вложения, и это позволяет вам искать в ней семантически. Так что, когда кто-то говорит "аутентификация", вы можете получить все различные файлы, связанные с аутентификацией, даже если они не обязательно упоминают это слово. Вот визуализация трехмерной векторной базы данных. В реальности она может иметь тысячи различных измерений, но в основном, если у вас есть, скажем, фронтенд, файлы на фронтенде, вероятно, будут семантически далеко от файлов на бэкенде, или если они касаются одной и той же функции, скажем, чата, как в Vectal, у нас есть чат, возможно, файл о чате может быть семантически ближе, даже если это файл фронтенда или бэкенда, верно? Так что, когда вы индексируете кодовую базу, вы берете все свои файлы и весь свой код и помещаете их в нечто похожее на это, очевидно, с гораздо большим количеством измерений. И это позволяет инструментам искать быстрее, верно? Так что преимущество этого в Continue заключается в том, что у вас есть более быстрый поиск. Когда вы вводите "обновить список задач", он мгновенно, почти мгновенно узнает все файлы, связанные с задачами. Проблема в том, что, возможно, загружается некоторый контекст, который вы не хотите загружать. И именно поэтому Klein намеренно решил не добавлять индексацию. Это дает вам возможность выбирать, какой контекст вставляется в промпт. Плюс, теоретически, это дает вам возможность тратить меньше денег, потому что, скажем, если некоторые из этих токенов, которые отправляются каждый раз, берутся из индекса. Если у вас нет индексации, вы, очевидно, не платите за эти дополнительные токены, верно? Так что, используя Klein, вы должны сэкономить немного денег на расходах на API.
На самом деле они написали целую статью об этом, которую я сейчас покажу на экране. Они заняли спорную позицию против индексации, заявив, что окна контекста достаточно велики, вы можете просто тегировать нужные файлы, вам не нужна эта продвинутая индексация. Это, безусловно, спорно, потому что почти все другие инструменты кодирования индексируют вашу кодовую базу. Теперь давайте посмотрим на некоторые из основных причин, по которым людям нравится использовать Continue вместо Klein. Во-первых, несколько специализированных режимов, верно? Итак, если мы вернемся, позвольте мне активировать Continue. И, кстати, настройка такая же. Вы идете в расширения, вводите Continue, нажимаете на кенгуру здесь. Бум. Привет всем австралийцам, смотрящим этот канал. Я не знаю, сколько вас там. Если вы австралиец, напишите внизу "кенгуру". В любом случае, вы устанавливаете расширение так же, верно? И затем вы его активируете. Итак, Continue. Вы можете видеть логотип здесь. И это очень похоже на Klein, форк Klein, очевидно, но у вас нет кнопки задач, такой как "новая задача", а чат немного чище. Однако у вас есть эти режимы, верно? У вас есть архитектор, у вас есть код, спросить, отладить и оркестратор. Это, по сути, предварительно созданные промпты, которые позволяют вам выполнять различные части вашей кодовой базы. И, честно говоря, я рассматриваю возможность добавления чего-то подобного в Vectal, например, организация ваших задач, мозговой штурм новых идей, планирование или исследования, различные действия по повышению продуктивности. Дайте мне знать, ребята, если вы хотели бы это увидеть. По сути, разные режимы для разных типов продуктивности или действий по управлению задачами, которые вы выполняете. В любом случае, это одно из самых больших отличий. Вы также можете использовать маркетплейс режимов, где вы можете просматривать различные режимы, созданные либо командой Continue, вы можете видеть at Continue, либо просто случайными людьми, верно? Так что, если вы хотите что-то найти, вы можете найти это на маркетплейсе. То же самое касается MCP, кстати. Еще один способ сделать ваше расширение более мощным — это подключить различные MCP. Вы также можете использовать Vectal MCP здесь. Везде, где подключены MCP, вы можете использовать Vectal MCP для управления своими задачами непосредственно из Continue. Так что, возможно, у вас есть проект с вашими задачами в Vectal, и вы просто хотите, чтобы Continue их выполнил. Вы бы подключили MCP и делегировали бы его агенту кодирования. Следующая функция, которая нравится людям в Continue, — это поддержка банка памяти, которая позволяет поддерживать контекст проекта и стандарты кода в разных сессиях. По сути, создавая воспоминания о вашей кодовой базе. Он также имеет улучшенное понимание контекста и лучшее управление большими кодовыми базами. И я думаю, что это связано с индексом, потому что, если ваша кодовая база очень, очень большая, вы не можете просто тегировать все файлы в окне контекста одного промпта, верно? Так что именно здесь в игру вступает индекс. И мы видим это с другими инструментами, такими как Augment, который действительно подчеркивает индексацию.
Есть несколько других причин, по которым люди предпочитают использовать Continue вместо Klein. Но давайте просто протестируем его, верно? Почему бы просто не использовать его самим, и вы сможете сами принять решение. И это то, что я бы рекомендовал всем вам сделать. Просто установите эти расширения, как настройка такая же. Вы можете использовать OpenRouter со всеми этими, верно? Просто зайдите в настройки. Бум. У нас есть поставщики слева. Здесь у меня настроен GLM через GLM Coding Pass. Но затем я понял, почему бы просто не использовать OpenRouter, верно? У нас есть GLM и здесь. И скоро я объясню, почему эта модель так удивительна. Так что оставайтесь на связи, потому что эта модель может быть лучшей моделью для кодирования с открытым исходным кодом прямо сейчас. Так что я скоро углублюсь в эту модель, объясняя, что делает ее действительно хорошей. Но я только что понял, что вместо того, чтобы использовать ее через Z AI, вы знаете, Zipu AI, GLM Coding Plan, который является отдельной подпиской, и это, и то, вам нужно настроить ее, как я сделал здесь. Совместимо с OpenAI. Вы просто используете ее через OpenRouter, верно? Так что красота в том, что если мы переключимся, мы можем добавить новый профиль. Бум. OpenRouter. Создать профиль поставщика. Давайте введем OpenRouter. Здесь мы создадим новый ключ. Но да, вот он. Он также загружает лимит. Это приятно. И мы можем просто выбрать GLM здесь. Убедитесь, что используете 4.6. Это последняя версия. И, э, усилие рассуждения. Это еще одно преимущество здесь. Вы можете выбрать усилие рассуждения в Continue. Я выберу "высокое". У вас также есть некоторые расширенные настройки, такие как список дел, редактирование, точность совпадения. Вы можете видеть, что Continue действительно является более продвинутой версией Klein. Так что в зависимости от того, кто вы, если вы опытный пользователь и хотите полного контроля, возможно, Continue — лучший вариант для вас. Если вы предпочитаете простой интерфейс и доверяете создателям инструмента, чтобы они предоставили вам хорошую настройку, то Klein — отличная альтернатива. В любом случае, я думаю, все это хорошо. Просто убедитесь, что вы установили высокое усилие рассуждения, а затем мы можем нажать "сохранить" и посмотрим, действительно ли мы используем GLM 4.6. И красота работы через OpenRouter в том, что если один из поставщиков не работает, верно? Так что, если мы перейдем к GLM 4.6, мы можем увидеть, что у нас есть Jud, Silicon Flow, Deep Infra, GMI Cloud, Atlas Cloud, Parasale, Novita AI и ZAI. Это официальный, верно? Zipi, это создатели GLM4.6, но вы можете видеть, что у них довольно низкая пропускная способность, верно? И, возможно, их время безотказной работы не 100%. Так что, если они не работают, Open переключает вас на другой. И если вы нажмете на поставщиков, вы можете увидеть различные времена безотказной работы и различную пропускную способность, и вы можете фактически использовать поставщика с самой высокой пропускной способностью, чтобы работать как можно быстрее. И во времени безотказной работы вы можете увидеть разницу, верно? Если вы используете один поставщик, время безотказной работы не очень хорошее. Но если у вас настроен OpenRouter, у вас фактически 100% время безотказной работы всегда. И в приложениях вы можете увидеть, как люди его используют. Так что мы можем видеть, что у нас здесь есть Continue. У нас здесь есть Klein. И Kilo, к которому мы перейдем через секунду, является вторым по величине пользователем с точки зрения GLM 4.6 на данный момент. Но давайте вернемся и протестируем его. Итак, кто тебя создал? Давайте посмотрим, знает ли он, какой ИИ создал эту модель.
Как вы видите, Continue предлагает задачи, последующие задачи на основе того, что вы сделали. Это значительно облегчает жизнь людям, которые не креативны, верно? Если вы креативны, вы, вероятно, знаете, что делать. Но многие люди не уверены, что делать. Так что наличие этих одноразовых способов, знаете ли, "расскажи мне больше о себе как об ассистенте". Он пытается предсказать ваше следующее действие и просто сделать его одноразовым. Так что, как вы видите, вот как это выглядит, когда он отвечает. Он говорит "задача выполнена", и вы можете видеть детали запроса API, а также цену, а также мышление. Вы можете развернуть это также в тегах "мышление". Так что вы уже видите различия между пользовательским интерфейсом, и наверху у нас также есть другой способ визуализации контекста, верно? По умолчанию он немного более компактный, но затем вы можете развернуть его и увидеть детали о длине контекста, токенах ввода, токенах вывода, стоимости API и размере в килобайтах. Так что создатели этих расширений имеют разные мнения, и внизу вы можете видеть индекс кодовой базы прямо здесь. Вы также можете отключить его, если хотите. Так что, если вы хотите использовать Continue, но ненавидите индексацию, это все еще возможно.
Как я и обещал, давайте поговорим о GLM 4.6, потому что это одна из лучших, на самом деле, это лучшая модель для кодирования с открытым исходным кодом прямо сейчас, и многие люди даже не знают, что она существует. Так что, прежде чем мы поговорим о Kilo, к которому мы перейдем, позвольте мне быстро поговорить о GLM 4.6, потому что, черт возьми, эта модель потрясающая. Посмотрите на это. Верно. Итак, здесь у нас есть восемь различных бенчмарков, сравнивающих ее с GLM 4.5, предыдущей версией. Deepseek v3.2. Так что это последняя версия Deepseek. Copilot 4 set и Copilot 4.5 set, последняя от Anthropic, верно? GLM 4.6 даже превосходит Copilot 4.5 set по нескольким различным бенчмаркам. Так что это не просто какая-то случайная новая модель с открытым исходным кодом, которую вы можете игнорировать. Вы не можете игнорировать это, потому что это превосходит лучшую модель Anthropic по нескольким бенчмаркам, верно? Итак, у нас есть MMLU25. Это математика. Вы можете видеть, что GLM 4.6 лучше всего справляется с математикой. GPQA8, что означает Google Proof Question Answer. Это еще один очень известный бенчмарк, и вы можете видеть, что здесь он почти соответствует Sonnet 4.5. LifeCodeBench v6, он абсолютно уничтожает Sonnet 4.5. У нас есть HellaSwag, я не знаю, что это за бенчмарк, но с вызовами инструментов он потрясающий, верно? BrowseBench также превосходит Anthropic. SWBench Verified, здесь Sonnet намного лучше. TerminalBench, также новая версия побеждает здесь, и TSquared Bench также является лучшей версией, но GLM 4.6 — лучшая модель с открытым исходным кодом. Так что эта модель на самом деле очень, очень сильна, и в некоторых отношениях в некоторых задачах она будет лучше, чем Sonnet 4.5, и именно поэтому вы абсолютно не можете игнорировать эти расширения, верно? У вас может быть Copilot, у вас может быть Cursor, ни один из них не имеет GLM 4.6 прямо сейчас, что просто безумие, верно? Так что, если вы используете Codex, если вы используете Copilot, это отличные инструменты, верно? И в конце я расскажу вам, что я думаю и как выглядит моя текущая настройка, потому что все еще есть время и место для использования Codex и Copilot, очевидно, но вы действительно не можете игнорировать эти расширения, потому что это способ использовать такие модели, как GLM 4.6, которые не получают широкого внимания, но превосходят эти бенчмарки и во многих отношениях они гораздо более экономичны, чем модели Anthropic, которые обычно являются более дорогими типами моделей.
Говоря о стоимости, позвольте мне разбить это для вас. GLM 4.6 в настоящее время стоит 1/17 цены Copilot Sonnet 4.5. И, как вы можете видеть, это сравнительная модель. Это не так, чтобы она была значительно хуже. Она буквально сравнима в некоторых задачах, даже лучше. И она стоит 1/17. Так что Sonnet 4.5 стоит 3 доллара за миллион входных токенов и 15 за выходные. GLM 4.6 Index стоит 0,5 доллара за миллион входных токенов и 0,175 за миллион выходных токенов. Теперь, если вы посмотрите на этот искусственный анализ кодирования, созданный Klein, мы можем увидеть эволюцию моделей с открытым исходным кодом, верно? Итак, в 2023 году Llama 2, Mistral Large. Эти модели сильно отставали от закрытых моделей. Однако мы видим, что в последнее время наблюдается сокращение разрыва. Благодаря таким моделям, как Deepseek R1 или Quora 3, мы видим, что передовые закрытые модели не намного опережают передовые закрытые модели. И вполне возможно, что через 3 месяца, через 6 месяцев большинство из нас будет использовать в основном модели с открытым исходным кодом, такие как GLM 4.6, 6, которая уже превосходит многие из этих закрытых моделей по нескольким различным показателям. Теперь, честно говоря, я могу сделать полное видео о GLM 4.6 и о том, насколько она хороша по сравнению с другими моделями, и фактически создать полный программный проект с ее помощью. Так что, если вы не хотите пропустить это, обязательно подпишитесь. Но теперь давайте посмотрим на Kilo, который я расхваливал на протяжении всего этого видео. И есть веская причина, потому что прямо сейчас это мой фаворит из этих трех. И вы поймете почему. Kilo Code — это если вы хотите все из Continue плюс еще несколько функций, имея при этом более простой, чистый пользовательский интерфейс. Так что, по сути, он берет лучшие части Klein и лучшие части Continue и объединяет их в новый инструмент. Теперь есть причина, по которой Kilo часто входит в топ-2 или топ-3 по использованию OpenRouter, потому что люди любят это расширение. Так что, как я уже сказал, у него самый чистый пользовательский интерфейс и максимальная настраиваемость. Например, автодополнение, вы можете выбрать триггеры, такие как пауза для завершения. Так что, когда это включено, Kilo автоматически будет запускать автодополнение, когда вы приостанавливаете ввод. И здесь вы можете даже выбрать задержку, например, 3 секунды. Теперь, на самом деле, пока я объясняю эти функции, почему бы просто не запустить его, верно? Так что снова расширения. Бум. Вы вводите Kilo Code. Вот он. Kilo Code AI Agent. Выглядит так. Установите его. Вы уже видите, что пользовательский интерфейс чище, верно? Он менее подавляющий, менее загроможденный, что мне нравится. Теперь я запущу его на этом проекте. Вы можете видеть, что у меня нет файлов. Так что это будет совершенно с нуля. И мы будем использовать режим архитектора. Вы можете видеть, что эти режимы похожи на Continue, потому что он построен поверх Continue. Так что позвольте мне вставить свой промпт, который, по сути, является YouTube-задачами, но для создателей ИИ-видео. Так что, если вы не знаете, что такое YouTube-задачи, это как сайт, где вы можете получить работу в качестве видеоредактора, верно? Или создателя семьи. Эта идея создания, и позвольте мне быстро запустить ее, заключается в том, но для ИИ-видеоклипов. Так что у вас есть Sora 2, у вас есть Pika 3. AI-видео быстро улучшается, верно? И будут люди, которые освоят создание ИИ-клипов. И также будет множество ютуберов и создателей контента, которые будут за это платить. Прямо сейчас вам приходится покупать дорогой стоковый футаж, но это больше не так. Вы просто наймете эксперта по созданию ИИ-видео, который освоил новейшие методы инженерии промптов и контекста, и он предоставит вам пользовательские клипы по запросу, любой соотношение сторон, любой реализм или, знаете ли, любой художественный стиль, который вы хотите. Это новая позиция, которой еще не существует, которая появится в течение следующих 6 месяцев, и, вероятно, появится маркетплейс этих клипов, потому что у вас есть Runway, Pika, Sora, всевозможные инструменты, которые создаются, и больше приходит из Китая. Должен быть единый маркетплейс, где вы можете найти эти, продать их или создать их, верно? Так что именно это мы собираемся построить сейчас, или, по крайней мере, MVP этого. Хорошо. Хорошо, вы можете видеть, что Kilo задал мне вопрос. Какая ваша предпочтительная среда развертывания для MVP? Только локальное развертывание? Простое облачное хостинг, такое как Vercel или Railway, Render или AWS. Хорошо, мы не будем использовать ни один из этих гиперскейлеров. Это слишком напряженно. Мы просто начнем с локального сейчас. И это действительно приятно, что он задает эти вопросы, потому что это позволяет вам определить объем того, что вы строите. Строите ли вы быстрый MVP для проверки или опровержения вашей идеи, или вы пытаетесь построить серьезное приложение, которое должно быть развернуто через Kubernetes, контейнеры, что угодно. Так что это режим архитектора, верно? Он действительно пытается понять ваше видение и пытается понять, к чему вы стремитесь. Если вы хотите выполнить, у вас есть режим кода. Если вы хотите отладить, у вас есть режим отладки. Есть несколько режимов по разным причинам, верно?
Хорошо, следующий вопрос. Для маркетплейса вакансий каков основной рабочий процесс? Я думаю, оба рабочих процесса, или на самом деле мы можем сделать этот. Так что давайте отменим это и выберем этот вместо этого. Отлично. Теперь у меня есть четкое понимание требований. Позвольте мне создать исчерпывающий список дел на основе вашего плана. Так что, прежде чем он приступит к работе, он создает список дел. И вы можете видеть наверху, это красота Kilo. Вы видите эту красивую визуализацию контекста. Вы можете видеть "просмотреть ответ ИИ" и нажать на любой из них, и вы можете увидеть, что занимает окно контекста здесь. Очень приятная визуализация. Я думаю, мы увидим, как больше ИИ-инструментов внедряют подобные вещи. На самом деле, я рассматриваю возможность добавления подобных вещей в Vectal, чтобы визуально видеть, как накапливается ваш контекст. Приятно иметь полный контроль над окном контекста. И здесь у нас есть полный список дел, который создал Kilo. Это около 13 различных вещей. Довольно исчерпывающе, честно говоря. И теперь он создает architecture.md. Очень приятно. Так что вместо того, чтобы сразу переходить к коду, он создает некоторые markdown-файлы для планирования заранее. И это действительно будущее ИИ-программирования. Я думаю, что вайб-кодинг мертв. На самом деле, я сегодня написал об этом в Твиттере, и это вызвало некоторую полемику. Если вы не подписаны на меня в Твиттере, David One, подпишитесь прямо сейчас, потому что вы упускаете острые мнения, которые я не могу высказать в Твиттере. В любом случае, вайб-кодинг мертв, и мы его убили. Проблема вайб-кодинга заключается во всех низкоуровневых людях, которых он привлекает, всех людях, которые просто вводят один промпт и хотят быстро заработать, верно? Те типы людей, которые думают, что создание программного обеспечения — это просто шутка. Это не серьезное занятие. Так что есть большая разница между вайб-кодингом и ИИ-программированием. И я хочу сосредоточиться на ИИ-программировании в будущем, потому что именно этим занимаются серьезные люди, и именно там лежит будущее в создании отличного производственного программного обеспечения, которое является быстрым, надежным, масштабируемым, и вы можете видеть, что Kilo, особенно в режиме архитектора, действительно оптимизирован для ИИ-программирования. Это далеко за пределами вайб-кодинга. Мы можем видеть, что этот агент кодирования создает несколько markdown-файлов, прежде чем написать хоть одну строку кода. Количество планирования и предвидения, честно говоря, впечатляет. И мы можем видеть, что этот агент работает, он вкладывает усилия, верно? Я ничего не делаю, мои руки свободны, и он использует GLM 4.6 для прохождения этого списка дел, для проектирования схемы модели данных, для имитации сервисов данных, для реализации системы аутентификации пользователей, имитированной, прежде чем писать какой-либо код, чтобы он мог спланировать это заранее. Он может видеть: хорошо, основываясь на том, что сказал пользователь, основываясь на сложности системы, какой стек технологий лучше всего? Какова лучшая структура кодовой базы? Какова лучшая модульная система? Какова лучшая длина файла? Какова лучшая схема именования для функций и файлов? Все эти вещи больше связаны с архитектурой, чем с кодированием, верно? Я имею в виду, мы в режиме архитектора. Так что это программная архитектура, программный дизайн. Это то, о чем вайб-кодеры понятия не имеют.
Честно говоря, режим архитектора мог быть избыточным для этого MVP. Так что я начну новую задачу, пока это выполняется. И это будет в режиме кода. Тот же промпт. Я просто собирался сказать: "Теперь приступай к работе и сделай это". Чем меньше строк кода, тем лучше. Это один из моих любимых промптов, кстати. Чем меньше строк кода, тем лучше. Действительно здорово при работе с ИИ-программированием. Теперь, поскольку у нас уже есть файлы архитектуры и системных потоков, созданные архитектором ранее, агент кодирования теперь может работать намного быстрее. И я уже дал ему довольно подробный промпт. Так что он должен справляться хорошо. Теперь, пока это выполняется, позвольте мне объяснить другие причины, по которым людям нравится Kilo больше, чем Continue или Klein. Например, у нас есть быстрая задача, которая похожа на Command K в Cursor. Так что на самом деле я могу показать вам это прямо здесь. Так что, возможно, мне не нравится структура этого класса задач. Я могу сделать Command K. Я могу сказать: "упрости этот класс", верно? И это, по сути, нацелено на одну изолированную часть кода. И видите, он удалил некоторые разделы. Я отменю это, потому что это нарушает план, предложенный Kilo. Command I — это та же функция в Kilo. А затем также ручное автодополнение. Это очень интересно. Если вам нужен быстрый фикс, завершение или рефакторинг, Kilo может использовать окружающий контекст, чтобы предложить немедленные улучшения, верно? И это автодополнение. Так что вам не нужно указывать, что вам нужно. Это, по сути, как Command K, но он пытается угадать ваше намерение. И это действительно показывает, что команда, стоящая за Kilo, быстро экспериментирует с новыми функциями. И я бы сказал, что они движутся быстрее всех из этих трех расширений для ИИ-кодирования. И мы также видели это по скорости добавления GLM 4.6. Верно. Так что это, как мы уже говорили, очень мощная модель, которая является лучшей моделью для кодирования с открытым исходным кодом прямо сейчас. Я бы сказал, что лучшая модель для кодирования — это определенно GPT5 Codex с высоким усилием рассуждения. Но больше о Codex чуть позже. Но вы можете видеть, что GLM 4.6 был добавлен Kilo 30 сентября, в то время как Klein занял еще три дня. Все еще было быстро, но Kilo действительно на высоте. Эти ребята работают.
Из-за того, насколько вовлечена команда, стоящая за Kilo, я связался с ними, спросив, хотят ли они сотрудничать над будущими видео, и они ответили в течение 2 часов. Так что я сказал: "Ребята, я делаю видео о расширениях для ИИ-кодирования. Хотите ли вы спонсировать это?" И они согласились. Так что я не меняю никаких выводов, которые я сделал, но я хочу рассказать вам о командном плане Kilo. Так что, если вы отвечаете за команду разработчиков, вам действительно нужно взглянуть на командный план Kilo, потому что это одно из лучших предложений, которые я видел. Во-первых, вы получаете умный контроль. Так что вы можете видеть, что ваша команда не использует модели, которые утекают ваши данные. Многие из этих поставщиков моделей фактически обучаются на ваших данных. И если у вас есть проприетарная кодовая база, как у многих серьезных компаний, вам нужно убедиться, что никто в вашей команде не использует эти модели. С командным планом Kilo это очень просто. Также нет входа в систему. Kilo с открытым исходным кодом, так что вы можете использовать их API или использовать свои собственные ключи. Вы можете даже использовать локальные модели. Это полностью зависит от вас. И, честно говоря, если вы умны, командный план Kilo фактически сэкономит вам деньги, потому что вы можете видеть, кто в вашей команде является лучшим исполнителем, лучшим достигатором, кто заслуживает следующего повышения, а кто немного отстает, знаете ли, не использует инструменты, не действительно адаптируется к передовым технологиям ИИ. Плюс, это позволяет вам убедиться, что каждый в вашей команде использует новейшую и лучшую ИИ-модель. Так что, если вы хотите построить серьезную компанию-разработчика программного обеспечения или если вы уже руководите командой разработчиков, план Kilo для команд — это действительно то, на что вам стоит обратить внимание. Он будет по ссылке под видео, и количество вещей, которые вы получаете за одну подписку, просто поражает. Так что снова, проверьте это, и спасибо Kilo за спонсирование этого сегмента видео.
В любом случае, давайте вернемся, чтобы посмотреть, где находится агент кодирования. Итак, он создает бэкенд. Хорошо, мы можем видеть, что это правильная структура кодовой базы. На самом деле это занимает гораздо больше времени, чем я ожидал. И, как вы можете видеть, у Kilo есть эти приятные контрольные точки, к которым вы можете вернуться в любой момент, если что-то пошло не так. Прямо сейчас, очевидно, если вы работаете над серьезным проектом, вы должны научиться использовать Git. Многие из вас боятся Git без всякой причины. Теперь Git, не путать с GitHub, это система контроля версий, верно? Так что она позволяет вам делать, по сути, эти контрольные точки, но гораздо более масштабируемым и профессиональным способом. И снова, если вы просто создаете быстрый MVP, возможно, вам не нужно настраивать репозиторий Git. Но если вы работаете над чем-то более одного дня, хорошо, более одного дня, вам абсолютно необходимо настроить репозиторий Git. И вот где в игру вступает GitHub, потому что GitHub — это способ просто хранить различные репозитории Git, верно? Но Git — это просто система контроля версий. Так что, если вы хотите вернуться к версии до того, как вы сделали рискованное изменение, верно? Более старая версия вашего кода, вот где в игру вступает Git. Так что эти контрольные точки, не позволяйте им обмануть вас, хорошо? Многие вайб-кодеры будут полагаться на эти контрольные точки. Это огромная ошибка, ребята. Просто научитесь использовать Git. Это очень просто. На самом деле, в новом обществе у нас есть модуль именно об этом, верно? Так что это внутри классной комнаты, прямо здесь, в разделе "Кодирование с ИИ". Здесь у нас есть основы GitHub, которые объясняют как Git, так и GitHub. И это лишь один из многих различных продвинутых учебников, которые вы можете найти в новом обществе. Так что, если вы серьезно относитесь к кодированию с ИИ и хотите перейти на следующий уровень, присоединяйтесь к новому обществу. Оно будет по ссылке под видео.
Теперь вернемся к Kilo. Давайте посмотрим, продолжается ли он. И он все еще продолжается. Вау, это очень впечатляет. Этот агент кодирования может работать 10, 15, 20 минут за раз. И вы можете видеть справа, у нас есть правильная структура кодовой базы. Так что это не просто вайб-кодинг одного файла. Это создание и проектирование кодовой базы, чтобы вы могли превратить это в серьезный проект, верно? И, возможно, я переборщил с этим, честно говоря, или для быстрой демонстрации, но да, этот агент кодирования может работать довольно долго. И наверху у вас есть контроль. Так что прямо сейчас мы потратили 0,5 доллара. Так что это, если бы вы использовали, скажем, Sonnet 4.5 или особенно Opus. Если бы вы использовали Opus 4.1, мы бы уже были где-то на 10, 20, 30 долларов. Но с GLM 4.6, так что вы можете, вы можете, вероятно, начать видеть красоту этих расширений. Прямо сейчас, как я и обещал, давайте поговорим о Copilot и Codex, потому что когда следует использовать эти два инструмента, верно? У них все еще есть время и место, и я все еще использую их каждый день. Теперь эти расширения начинают занимать все больше и больше моего времени, верно? Так что, возможно, два месяца назад я не использовал Klein, Continue или Kilo, но теперь я использую их все больше и больше. Почему? Ну, есть много причин, верно? Лично мне не очень важна стоимость, но это потому, что я строю свою компанию-разработчика программного обеспечения, я строю Vector. Так что стоимость — это часть стоимости создания стартапа-разработчика программного обеспечения, верно? Но также и потому, что меня интересует лучшая производительность. И теперь, когда мы видим, особенно за последние два-три месяца, мы видим, как модели с открытым исходным кодом догоняют передовые технологии лучшей производительности кодирования. Я начинаю использовать расширения все больше и больше, но также и из-за того, что они могут работать так долго, без необходимости постоянно вмешиваться, и из-за того, что они дают вам полный обзор токенов, верно? И никто не любит, чтобы его обманывали. Даже если у вас большой бюджет, вы хотите, чтобы вы получили то, за что платите, верно? И тот факт, что мы до сих пор не потратили ни доллара, меньше 1 доллара. И посмотрите, сколько файлов было создано. Посмотрите, сколько вывода. Это безумие. Так что да, когда следует использовать Copilot Codex? Чтобы ответить на вопрос, прямо сейчас Codex, особенно с новой моделью GPT5 CEX, которая, кстати, также доступна в OpenRouter. Так что вы могли бы использовать эту модель. Вы могли бы использовать ее внутри Kilo или Continue или Klein, если бы захотели. Эта модель в настоящее время лучшая, верно? И с Codex у вас есть разные причины. Это не просто агент кодирования внутри вашей IDE. Codex также предоставляет вам облачного агента, верно? Который вы можете отправлять, скажем, 10 различных задач, и который может работать над несколькими вещами одновременно асинхронно. Но Codex также выпустил обзор PR GitHub. Так что любой отдельный запрос на извлечение, который вы делаете, Codex может просмотреть его и выявить любые потенциальные проблемы. Так что это еще одна вещь, верно? Codex — это не просто один продукт. Это как четыре разных продукта прямо сейчас.
Говоря о Copilot, он в основном используется для терминала, верно? Copilot, вы можете запустить его, использовать в терминале, и это как автономный агент, который действительно пионерил ИИ-агентов кодирования в начале этого года. Довольно безумно, что все это произошло в 2025 году. Теперь, как я уже сказал, я все еще использую оба этих инструмента. Основная причина для Copilot — это то, что пользовательский интерфейс в терминале просто отполирован. Это лучший пользовательский интерфейс в терминале из всех этих. CLI Codex становится лучше, хотя. Они только что выпустили, я думаю, обновление 0.45.0, которое очень хорошее. Оно улучшило пользовательский интерфейс CLI, но он все еще не так отполирован, как Copilot, верно? И я должен сказать, что я использую Copilot меньше. Часть этого была делегирована таким расширениям, как Kilo. Как я уже сказал, Kilo из этих трех — мой фаворит, но часть этого, большая часть этого на самом деле перешла к Codex. Так что Codex — самый мощный прямо сейчас, без сомнения. И это в основном из-за этой модели GPT5 Codex. Эта модель с высоким усилием рассуждения — зверь. Это самая надежная модель. Она просто вкладывает усилия. Она тратит, если вы делаете рискованное изменение, она может потратить 10-15 минут только на планирование и подготовку, прежде чем напишет какой-либо код. Теперь красота этой модели, которую OpenAI действительно приготовила, заключается в том, что если это простое изменение, она не будет тратить 10 минут, верно? Она может рассуждать 30 секунд, а затем приступить к работе. Но если это рискованное изменение, будь то большой рефакторинг или огромная новая функция, она вложит усилия, особенно при высоком усилии рассуждения. И эта модель потрясающая. Так что да, Codex, красота в том, что он интегрирован, верно? Так что у вас есть веб-агент Codex. Позвольте мне показать вам это. Бум. Вот здесь. Вы можете дать ему несколько задач, а затем внутри Codex в вашем расширении здесь вы можете просматривать эти задачи, будь то облачные или локальные, и вы можете просто продолжать работать над ними вот так, что очень важно. Здесь вы буквально можете, если вы слушаете своих пользователей, возможно, здесь вы, ребята, можете комментировать различные способы улучшения Vectal, кстати, у нас есть сервер Discord, так что если вы пользователь Vectal, вы можете просто поговорить со мной или с разработчиками в любой день, и вы можете предлагать функции, и именно поэтому это самое быстроразвивающееся программное обеспечение в мире, и именно поэтому мы собираемся сделать из этого лучший агент чата, чем ChatGPT, особенно для продуктивности и управления задачами, вот на чем мы сосредоточены, верно? И большая часть этого — сервер Discord, где любой может предлагать функции, и я могу просто отправить задачу Codex вот так, верно? Так что, если вы пользователь Vectal и вы замечаете предложение или вы замечаете ошибку, я или другие разработчики можем просто мгновенно развернуть облачный агент Codex на ней, верно? И тогда он может выполнять несколько задач параллельно, а затем, когда у меня действительно будет время их очистить, я могу просто войти, бум, загрузить свое расширение Codex, загрузить облачные задачи и просто работать над ними по одной. Так что это красота Codex. Это целая экосистема, и OpenAI действительно готовится, и они идут за запуском Enthropic. Они не только идут за запуском Enthropic, они идут и за запуском Crystal. Так что да, OpenAI на подъеме, и именно поэтому, если бы мне пришлось выбирать один инструмент для кодирования, это был бы Codex. Но эти расширения нельзя недооценивать. Они быстро выпускаются. Команды, стоящие за ними, агрессивны, верно? Они вкладывают усилия. Они постоянно выпускают новые функции, новые модели. И проблема с этими двумя в том, что они всегда будут придерживаться только своих моделей. Верно. Так что прямо сейчас Copilot, если бы он позволял использовать другие модели, был бы потрясающим. Теперь, очевидно, есть способы использовать пользовательский интерфейс Copilot через другие модели, но по умолчанию Copilot работает только с моделями Anthropic. То же самое с Codex. Codex работает только с моделями OpenAI, что в настоящее время не является проблемой, потому что у них есть лучшая модель для кодирования в мире. Но когда у них ее не будет, вы знаете, это может быть на следующей неделе, это может быть в следующем месяце. Эй, Gemini 3 на подходе. Gemini 3 может выйти в любой день. Если он действительно настолько удивителен, вы не сможете использовать его внутри Codex, верно? И тогда мы увидим восхождение Kilo. Мы увидим восхождение Continue. Мы увидим восхождение Klein. Люди захотят использовать Gemini 3. Теперь, очевидно, у Gemini есть Gemini CLI, но это, вероятно, худший инструмент CLI из всех. Возможно, они его улучшат. Они, вероятно, улучшат его, зная команду Google и DeepMind. Эти ребята крутые. Но вы можете видеть, что код, ландшафт меняется, верно? Ландшафт меняется буквально каждую неделю. Так что, хотя Copilot был королем два месяца назад, он больше не король. В настоящее время король — Codex, верно? Но, э, возможно, в следующем месяце это будет Kilo с Gemini 3. Или, возможно, GLM выпустит новую модель GLM 4.7, верно? Или, возможно, Deepseek наконец выпустит Deepseek R2 или Deepseek V4. Кто знает, ребята. Кто знает. Главное — оставаться адаптивным, верно? Это секрет. Люди спрашивают меня: "Дэвид, в чем секрет?" Секрет в том, чтобы оставаться адаптивным. Пространство ИИ постоянно меняется. Если вы один из тех людей, которые используют только один инструмент и отказываются экспериментировать, отказываются учиться, вы неизбежно отстанете. Вы должны быть готовы адаптироваться, и вы должны быть готовы пробовать один новый инструмент в неделю, верно? Это то, чему я учу людей в новом обществе. Независимо от вашей настройки, вы должны освоить свою настройку. Каждую неделю вы должны пробовать как минимум один новый инструмент. И если вы хотите быть на передовой, присоединяйтесь к новому обществу, потому что именно здесь я могу делиться мыслями. Здесь есть люди, которые находятся на передовой ИИ-кодирования и которые действительно делятся всем последним, что касается стартапов, что касается ИИ-агентов, что касается ИИ-кодирования. Если вы серьезно относитесь к программированию с ИИ и хотите вывести свои навыки на новый уровень, присоединяйтесь к новому обществу. У нас есть тонны продвинутого контента, такого как как построить ИИ-стартап, как построить настоящий ИИ-бизнес, или как построить свой первый ИИ-агент. Многие из вас просто хотят начать. Вы хотите улучшить свои навыки, чтобы подготовиться к будущему. Новое общество — это место для этого. Плюс, каждую неделю мы проводим звонок, где вы можете присоединиться, задать любые вопросы, получить практическую помощь, и это самый простой способ поговорить со мной напрямую и, знаете ли, предложить мне идеи для стартапов, задать мне любые вопросы, что угодно. Новое общество — это место для этого. Так что снова, новое общество будет по ссылке ниже. Да, надеюсь, вы, ребята, найдете это видео полезным, и у меня есть ощущение, что это будет не последнее видео об этих расширениях для кодирования. С учетом сказанного, спасибо за просмотр и желаю вам чудесной, продуктивной недели. До встречи.