Я думаю только мертвый не слышал про MoltBot/ClawBot Тут оказывается вышел подскаст с ним https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/the-creator-of-clawd-i-ship-code Я пишу 100% кода на AI, и поддерживаю около двух больших проектов. Как я это делаю писал тут https://t.me/topdatalab/521 И я как сооснователь Retail Rocket, где очень небольшая команда инженеров работала над продуктом и сделала его без всякого AI. Попробую написать про мой взгляд. 1 Managing a dev team teaches you to let go of perfectionism: a skill important when working with AI agents. Running PSPDFKit with 70+ people forced Peter to accept that code wouldn't always match his exact preferences. This makes him more efficient when working with agents today. И да, и нет. Все зависит от ответственности. Писать Corpsignals да, писать автопилот, отчетность для FCA, "водитель" сердца, космический корабль - нет! Не думаю, что Питер не стал бы писать автопилот для своего авто или контролер сердечного ритма для своей матери. С другой стороны 80% проектов или внутренних инструментов можно собрать из г и палок. PS: иногда команды разработки занимаются излишним перфекионизмом, но для бизнеса это не всегда нужно 2 Close the loop: AI agents must be able to verify their own work. Peter designs systems so agents can compile, lint, execute, and validate output themselves. Согласен 3 Pull requests are dead, long live “promot requests.” Peter now views PRs as “prompt requests” and is more interested in seeing the prompts that generated code than the code itself. Interestingly, this is exactly what my brother, Balint Orosz said when he explained that they reject almost all external pull requests from Craft Agents, but take the core idea and use them as prompts later. Только для проектов "и так сойдет". Мне BugBot от Курсора находит много неприятных мелких багов в PR 4 Code reviews are dead for this workflow—architecture discussions replace them. Even in Discord, he doesn’t talk code with his core team: they only talk about architecture and big decisions. Опять зависит от уровня ответсвенности. 5 Runs 5-10 agents and stays in the “flow” state. Peter queues up multiple agents working on different features simultaneously. Иногда так делаю, но очень устаю 6 Spend a lot of time planning out the work the agent will do, and prefers using Codex. Peter spent a surprisingly long time going back-and-forth with an agent to come up with a solid plan. He challenges the agent, tweaks it, pushed back. When he is satisfied with the plan, he kicks it off, and moves on to the next one. He likes using Codex because Codex goes off and does long-running tasks: Claude Code comes back for clarifications, which he finds distracting — given he fleshed out a plan already. Абсолютно согласен, но я делаю первый план всегда в Cursor, так как он индексирует всю кодовую базу, а Codex нет 7 Under-prompt intentionally to discover unexpected solutions. Peter sometimes gives vague prompts to let the AI explore directions he hadn't considered. Это хорошая штука 8 Local CI beats remote CI for agent-driven development. Peter runs tests locally through his agents rather than waiting for remote CI pipelines. He does this because he doesn’t want to wait an extra 10-ish minutes for a remote CI to run, when his agents can run tests locally. Согласен, но тесты LLM пишут хреново, может у меня такой опыт 9 Most code is boring data transformation—focus energy on system design instead. Peter argues that the majority of application code is just “massaging data in different forms” and doesn’t warrant obsessive attention. Согласен 10 Engineers who thrive with AI care about outcomes over implementation details. Peter observes engineers who love to solve algorithmic puzzles to struggling going “AI-native” like he has. People who love shipping products, on the other hand, excel. Согласен Добавлю еще про ведение документации! Это важно для долгоиграющих проектов. Они держат контекст, который невозможно