Скачать или смотреть 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.ru, делится глубоким практическим опытом создания масштабных Python-проектов с помощью современных AI-агентов и инструментов Anthropic.

🔥 Освоить AI-driven подход на практике — https://llmstart.ru/aidd/?utm_source=...

🎥 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, index.md, 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: https://t.me/devclubspb
📩 Хотите внедрить LLM-решения или получить консультацию для бизнеса? Пишите: https://t.me/smirnoff_ai