20k+ строк кода за месяц и экономия $1300: реальный опыт AI-driven разработки с Claude Code

AI-driven development, LLM, Claude Code Max, и лучшие практики автоматизации разработки — в этом видео Феоктистов Станислав, LLM-инженер команды AIRnD, делится глубоким практическим опытом создания масштабных Python-проектов с помощью современных AI-агентов и инструментов Anthropic. 🎥 В докладе вы узнаете: • Как перейти от “вайб-кодинга” к зрелому AI-driven development и почему это критически важно для масштабирования проектов на базе LLM. • Сравнение инструментов: почему автор отказался от Cursor в пользу Claude Code Max, как устроены лимиты, подписки ($20 vs $100), работа с токенами, и что реально выгоднее для интенсивной разработки. • Особенности мультиагентной парадигмы Claude Code: организация агентов, вызов sub-агентов, интеграция с IDE и терминалом, чекпоинты и работа с git. • Как правильно планировать и документировать задачи: дорожная карта, backlog, ADR, explorations — примеры реальных документов и best practices для управления ростом кода. • Тонкости промпт-инжиниринга: почему XML-формат эффективнее Markdown, как структурировать промпты для LLM, что такое двухсторонность тегов и как это влияет на качество генерации. • Борьба с галлюцинациями и “инициативностью” моделей Claude: как выстроить pipeline self-review, post-implementation summary, и итеративной доработки для стабильного результата. • Практические советы по AI-driven development: single source of truth, поддержание чистоты кода и документации, и важность фундаментальных знаний Computer Science даже в эпоху AI-агентов. • Ответы на вопросы: интеграция с GitHub с Claude, работа с контекстом, индексирование кода, перспективы мобильной разработки с агентами, сравнение с другими инструментами (Qoder, Copilot), и многое другое. 💡 Этот доклад — must-watch для ML/AI-инженеров, разработчиков, CTO и всех, кто хочет вывести свою продуктивность на новый уровень с помощью LLM и мультиагентных инструментов. ⚡️ Присоединяйтесь к обсуждению: какие практики AI-driven development уже используете вы? Какой опыт с Claude Code, Cursor или другими агентами был самым полезным? Делитесь своими находками и вопросами в комментариях! ⏰ Таймкоды: 00:00 — Вступление и представление спикера 00:32 — Зачем этот доклад: проблемы масштабирования AI-driven development 01:14 — Бэкграунд и путь к AI-driven development 02:14 — Обзор проекта LearnFlow AI: что реализовано, стек и архитектура 03:00 — Краткое определение AI-driven development и отличие от вайб-кодинга 04:00 — Почему отказ от Cursor в пользу Claude Code Max: экономика и лимиты 06:37 — Cursor vs Claude Code: сравнение интерфейсов, лимитов, мультиагентность 08:09 — Работа с кодовой базой: RAG, grep/find, чекпоинты, git 09:33 — Практика использования лимитов Claude Code Max, выбор моделей Opus/Sonnet 10:41 — Агентная система Claude Code: создание и вызов агентов, системные промпты 12:02 — Ведение истории изменений: git, , post-implementation summary 13:41 — Хаотичность и инициативность моделей: плюсы и минусы, борьба с галлюцинациями 15:55 — Сравнение моделей Opus и Sonnet для агентного программирования 16:53 — Практики планирования: дорожная карта, backlog, explorations, ADR 20:51 — Подробная структура плана реализации, требования к агенту 23:00 — Пример XML-промпта: зачем и как использовать 26:11 — Доведение плана до идеального состояния, ревью, self-review, iterative доработки 29:08 — Ведение документации и post-implementation summary 30:21 — Главные инсайты и советы по AI-driven development 33:29 — Итоги: 20 000 строк кода за 120 часов, LearnFlow AI в open-source 34:00 — Ответы на вопросы: организация чатов, подписки, XML-практики 39:00 — Вопрос 1: Интеграция с GitHub, функции агентов, ревью, ограничения LLM 41:41 — Вопрос 2: Как ускорить профессиональный рост с AI-driven development 44:54 — Вопрос 3: Опыт с другими инструментами (Coder, Copilot), конкуренция на рынке 46:15 — Вопрос 4: Работа с большим контекстом, индексирование, RAG 48:05 — Вопрос 5: Разметка промптов, ссылки на теги, возможности XML 50:15 — Вопрос 6: Перспективы мобильной разработки с агентами 51:56 — Финальные вопросы, планы на статьи и развитие темы 📲 Больше полезных материалов, анонсы видео и обсуждения практик LLM — в нашем Telegram-канале: 📩 Хотите внедрить LLM-решения или получить консультацию для бизнеса? Пишите: