Есть два подхода к организации агентного программирования в проекте. Первый это все описывать и заставлять агентов делать все как надо, второй – менять проект под ожидания ии. Обычно в проектах делают и то и то, но сейчас я бы хотел акцентировать внимание на втором.
Чем дольше живет проект, тем больше в нем косяков в именовании (чего угодно), кастомных решений и самопальных либ, разных подходов в реализации одного и того же (накопленных за годы). А еще просто банально устаревшие штуки, которые уже давно никем не используются. Раньше мы со всем этим жили, потому что времени на исправления нет, но где-то год назад начали массовые рефакторинги, которые сейчас почти закончены.
Tag: LLM
Alice AI Foundation LLM
Claude can understand Android UI.
Claude can understand Android UI. The Material Design 3 Skill:
- Generates proper Material 3 code
- Lots of components covered
- Web + Flutter + Compose
- Built-in MD3 audit scoring
- All latest expressive updates
If you care about design systems give it a go
https://github.com/hamen/material-3-skill
https://twitter.com/JorgeCastilloPr/status/2090132214356783272
Jake Wharton announced yesterday that
Jake Wharton announced yesterday that all the Lysine projects (OkHttp, Okio, Retrofit, SQLDelight…) don’t allow contributors to use LLMs to generate code or write PR descriptions/comments anymore.
Can’t blame him. It’s really tiring and risky to keep up with changes submitted by people who don’t fully understand them, especially in an OSS library. It also feels disrespectful to the maintainers, if you ask me.
Is it the best decision for OSS? I’m curious to hear what you think.
https://twitter.com/JorgeCastilloPr/status/2088636197526515715
Don’t waste 2 years learning to become an AI agentic engineer in 2026.
https://twitter.com/Dipanshu_AI/status/2083396259747090812
Andrew Ng, the godfather of AI, gave the complete playbook to become one from scratch.
1 hour course. Free:
- 00:00 – AI agent basics
- 12:12 – AI Agentic workflows & design patterns
- 53:27 – Practical tips for building AI agents
- 1:20:30 – self-improving AI agent loops
- 1:30:19 – multi-agent AI systems