Выбросил месяц ИИ-кода и начал заново: инженер Google честно рассказал о работе с Claude Code

#ai #ии #ClaudeCode #Google

Лалит Маганти, инженер Google и мейнтейнер проекта Perfetto, опубликовал детальный разбор того, как за ~250 часов и три месяца работы с Claude Code создал syntaqlite — набор devtools для SQLite, включающий парсер, форматтер, линтер и языковой сервер (LSP). По его словам, без ИИ-агентов проект, о котором он мечтал 8 лет, так и остался бы идеей — слишком сложный и рутинный для побочного проекта.

Первый месяц Маганти попробовал максимально "вайб-кодить": делегировал Claude почти всё проектирование и реализацию, выступая в роли полутехнического менеджера. Функционально результат получился рабочим — парсер на C, форматтер, веб-площадка и более 500 тестов. Но при детальном ревью в конце января кодовая база оказалась, по его выражению, "полным спагетти": функции раскиданы по случайным файлам, отдельные модули разрослись до тысяч строк, а значительную часть пайплайна извлечения кода из исходников SQLite автор просто не понимал. Маганти принял решение выбросить все и начать с нуля.

Во второй итерации он полностью сменил подход: перевел основную часть проекта на Rust, взял на себя все архитектурные решения, а ИИ использовал как "автокомплит на стероидах" — с жестким ревью каждого изменения и постоянным рефакторингом. Ключевую роль сыграли автоматические проверки: например, специальный драйвер прогонял каждый SQL-запрос одновременно через настоящий SQLite и парсер syntaqlite, сверяя результаты на ~1 390 upstream-тестах. Ядро проекта собралось за февраль, а в середине марта вышел релиз 0.1.

Маганти подробно описывает и отрицательную сторону. Работу с ИИ-агентом он сравнивает с игровым автоматом: желание отправить "еще один промпт" затягивало до поздней ночи, а усталость ухудшала качество промптов — и результатов. Несколько раз он терял "чувство" кодовой базы и оказывался в положении менеджера, который не понимает собственный код. В итоге общение с агентом ломалось: вместо точных указаний приходилось описывать задачи расплывчато, а Claude интерпретировал их неверно.

Главный вывод автора: ИИ — мощный усилитель для реализации, но опасная замена для проектирования. На уровне функции или класса у задачи обычно есть правильный ответ, и агент справляется отлично. Но архитектура, вкус в API и чувство истории проекта — то, что модели пока не дают. Маганти подкрепляет каждое утверждение записями из рабочего дневника (~4 000 слов), транскриптами сессий и историей коммитов — и призывает других разработчиков публиковать такие же честные разборы вместо историй про one-shot или "все — слоп".

Life-Hack - AI