es
Feedback
Vibe Coding Community

Vibe Coding Community

Ir al canal en Telegram

Профессиональное сообщество разработчиков, стартаперов и ИИ энтузиастов. Обсуждаем лучшие практики и успешные кейсы вайб-кодинга, делимся опытом и методиками работы с кодом с помощью ИИ.

Mostrar más
El país no está especificadoLa categoría no está especificada
2 291
Suscriptores
Sin datos24 horas
Sin datos7 días
Sin datos30 días
Archivo de publicaciones
Хотя наверное буду волноваться что все начнут читать без подписки и аудитория упадет

remote mcp которые не через stdio работают, требуют авторизации... oauth там как вариант... чаще сейчас все JWT токены используют через заголовки...

👋

Кст подскажите стоит ли делать GitHub сообщество с кодерами и с вайб кодерами собирать общаться и работать в месте?

Хотя пофиг

Ну это лишь часть же... а гед полный промпт всего приложения

как опытный сеньор видимо перепроверяет себя и больше контекста по проекту смотрит

Друзья, хочу поделиться одним из моих последних проектов, 2+ месяца работы Приложение для контроля финансов в телеграм (Telegram miniapp) - @aidengibot В данный момент приложение в +- стабильном состоянии, во время разработки много челенджей прошел, рефакторингов, смены архитектуры. Сам активно пользуюсь, делал в большей части для себя Буду рад если потестируете, подскажите возможно какие фичи можно добавить, а щас расскажу вообще что по внутрянке кратко (или может нет xD) Главная идея максимально упростить учёт финансов Никаких сложных форм и кнопок. Просто пишешь: кофе 500 хлеб 300 такси 1500 И всё. AI сам парсит, классифицирует

download 1.15.6

Cursor Student Plan включает 500 быстрых запросов AI в месяц и неограниченное количество более медленных запросов.

да я шучу же)))

Я короче прописал правило, чтобы он создавал папку locdoc и в ней прописывал md доки для всей логики и читал каждый раз перед кодингом

содавал отдельный файл инструкций (архтектуру) под фронтенд и отдельный файл по стайл гайду (стили проекта) ИИ следовала этим инструкциям и сделал мне плюс минус нормальный фронт

Может поэтому они не спешат в AI гонке. Изучают поведение пользователей, и затачивают свои модели конкретно под эти данные. Но это так, гипотеза, мысли вслух

если в процессе отключают инет или впн ложится, то просто выдает ошибку, что не удается подключиться к сервису и все. потом просто как появится впн пишешь ему "продолжи" и все, он работает

мне кажется пару месяцев как минимум

Раз 10 читал, но так и не понял как правильно лимиты рассчитываются

ну все пацаны))

Что думаете насчет такого пайплайна? Может кто-то уже работал с этими инструментами (я пока только task master тестировал) 1. BMad Method — это верхний уровень. BMad не лезет в детали реализации, его задача смысл и структура. Описываем ему задачу, что хотим сделать. BMad запускает своих «агентов» (Product Manager, Architect). Они спорят между собой и выдают PRD (документ со всеми требованиями) и схему того, как части системы будут общаться друг с другом. В итоге появляется понимание, что мы строим, и детальный план. 2. Task Master берет PRD от BMad и «скармливает» его функции parse_prd. Та нарезает из PRD таски. Task Master следит за очередью: он знает, какую задачу нужно делать сейчас, а какая ждет своей очереди. В итоге появляется Backlog с очередью задач и зависимостями. 3. Superpowers берет конкретную задачу от Task Master, создает отдельную «песочницу» для работы (worktree), чтобы не мешать другим. Сначала пишет тест (проверяет, как кнопка должна работать), пишет сам код, поверяет себя (прогоняет тесты). В итоге получаем готовый, протестированный код.

Тут наверно от стека зависит. Можно делать агентов no-code, типа n8n. Можно Python фреймворки использовать, типа Langchain. Смотря что, как и для чего нужны агенты.