Вайб Кодера

Найпродуктивніше, що ти можеш зробити о 23:00 — закрити ноутбук і піти спати.

Серйозно. Твоя завтрашня версія буде вдячна.

Посилання на дослідження:

Fucci et al. (2018) — IEEE: Sleep deprivation and code quality
Van Dongen et al. — Journal of Clinical Sleep Medicine: Cumulative sleep restriction
Business Roundtable — Scheduled Overtime Effect on Construction Projects
Anders Ericsson — Expert Performance Research
Gloria Mark — UC Irvine: Interruption and recovery time


А у вас як? Є історії про "ще трохи посиджу"?

Stay tuned 🧠

-= Коли твій мозок вже здався, а ти ще ні =-

Сидиш над задачею о 23:00. Думаєш: "Ще трохи — і закінчу". О 00:30 все ще сидиш. Вранці прокидаєшся як після похмілля, але переконуєш себе: "Зате вчора багато зробив".
Знайомо, так?

Так от. Швидше за все, ти зробив менше, ніж міг би за нормальний робочий день. І завтра зробиш ще менше.

Це не мотиваційна порожнеча. Це банальна нейробіологія.

—

Що кажуть дослідження
Fucci з колегами (2018) взяли 45 програмістів. Половина не спала ніч, інша — спала нормально.

І що?

Якість коду впала на 50%
Синтаксичних помилок — на 35% більше
Залученість — на 30% менше
Одна ніч без сну. І ти видаєш вдвічі гірший код. Не "трохи гірший". Вдвічі.

Van Dongen (Sleep Medicine) виявив ефект накопичення:

14 днів із 6 годинами сну = мозок як після 2 ночей без сну
14 днів із 4 годинами = як після 3 ночей
І от що цікаво: люди не розуміли, наскільки погано вони працюють. Їм здавалося, що "адаптувались". А тести показували катастрофу.

FeedBaG++ (MSR 2018) — реальні дані про програмістів:

2 години без перерви — невдач на 10% більше
Найкращі результати — при помірному навантаженні
Чим більше годин, тим гірше працюєш
От так. Більше годин ≠ більше результату.

—

Чому ти не помічаєш, що вже час зупинитись
І ось де пастка. Мозок втрачає здатність оцінювати себе саме тоді, коли він найбільш виснажений. Тобто чим гірше тобі, тим менше ти це розумієш.

Gloria Mark виявила: після переривання потрібно 23 хвилини, щоб повернутись до концентрації. А коли ти втомлений — навіть не помічаєш, що твоя "концентрація" давно імітація.

Ознаки, що ти вже перебрав (і їх легко проігнорувати):

• Перечитуєш той самий код 3-4 рази і все одно не розумієш
• Рішення, які раніше були легкими, тепер вимагають зусиль
• Лаєшся на "дурні" помилки компілятора
• Обираєш найпростіше рішення, бо на правильне немає сил
• Відкладаєш складні речі "на потім"

• Це не "трохи втомився". Це виснаження. І продовжувати = плодити технічний борг.


Математика перепрацювання
Business Roundtable дослідив, що відбувається при 60 годинах на тиждень:

Тиждень 1: о, є приріст!
Тиждень 4: приріст майже зник
Тиждень 8: загальний результат = як би працював 40 годин
Ти витратив на 50% більше часу. Заплатив здоров'ям. І отримав... нуль.

А от що отримав реально:

Більше багів
Технічний борг
Вигорання
Гірші рішення
Вітаю з перемогою.

—

Скільки реально можна кодити?
Anders Ericsson (той, що популяризував "10 000 годин") виявив: експерти — від музикантів до шахістів — можуть тримати глибоку концентрацію максимум 3-4 години на день. Не 8. Не 12. Три-чотири.

А програмісти?

Активний кодинг: 52 хвилини на день (медіана!)
Читання коду та документації: ще 41 хвилина
Решта — мітинги, слак, переключення контексту
Ось тобі й "8-годинний робочий день".

4 години глибокої роботи > 10 годин імітації

"Відіспатись на вихідних" — міф
Sleep Journal (2021) перевірили: якщо ти спав 5-6 годин у будні, вихідні не рятують.

Після 1 ночі нормального сну тобі здається, що відпочив
Реальна продуктивність відновлюється лише на 40%
Щоб повністю прийти до тями — 2-3 ночі нормального сну
Тобто твій понеділок — це все ще робота на батарейці 60%.

—

Що з цим робити
1. Правило 90 хвилин

Мозок працює циклами — 90-120 хвилин, потім йому треба відпочити. Не "перевірити телефон" — а реально встати, пройтись, подивитись у вікно. 15-20 хвилин.

2. Максимум 2-3 глибокі сесії

Плануй 2-3 блоки для складної роботи. Решту — на мітинги, рев'ю, рутину. Не навпаки.

3. Не після 22:00

Синє світло екранів пригнічує мелатонін. Кодинг перед сном = гірший сон = гірша продуктивність завтра. Замкнене коло.

4. 7-8 годин сну — не розкіш

Із 6 годинами через 2 тижні ти працюєш як після 2 безсонних ночей. Це не дискусійне. Це фізіологія.

5. Слухай себе

Ловиш себе на тому, що:

Перечитуєш код і не розумієш
Відкладаєш рішення
Робиш найпростіше, а не найкраще
Зупинись. Зараз. Не завтра. Зараз.

Головне
Свідоме програмування — це не тільки про те, як писати код. Це про те, коли закрити ноут.

Герої, які сидять до 3 ночі "заради проекту"? Не герої. Генератори багів, технічного боргу і власного вигорання.

Якщо ви ще не спите, то скоро у вас буде можливість прочитати нову статтю )

Лайк, якщо вереом в пʼятницю ви вже НЕ працюєте )

Шановне панство.
Не так давно я натрапив на скілл який надає тексти знегенровані LLM людяності.
І декілька днів готував дещо подібне, але вже чисто для української.

Отже... тепер це публічна версія, яка протестована мною останніми тижнями.

Користуйтесь. Відгуки, пропозиції, зауваження - прошу все залишати на github.
Або тут )

https://github.com/vitalii4reva/ukrainianizer

Stay tuned 🧠

Всим доброго недільного ранку.

Там мій друг, Віктор Турський (той що веде канал Жабаскрипт), почав стрім де показує як вайбкодить проект з Claude Code:
https://www.youtube.com/watch?v=BtHQyH6mniQ

Всім привіт.
Я тут зарелізив сьогодні свій пет-проект на Продакт Ханті.

Проголосуйте пліз.

Буду дуже вдячний:

https://www.producthunt.com/products/git-autoreview

🧠 Skills для AI-асистентів: мій досвід

Кілька тижнів тому в Windsurf з'явилась фіча Skills. Cursor теж щось подібне додав. Claude Code має це вже давно.
Я вирішив спробувати по-справжньому — створив цілу екосистему з 7 skills для SEO/GEO оптимізації Git AutoReview (це мій пет проект, спробуйте https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=vitalii4reva.git-autoreview).
І ось що виніс.

Що таке Skill?
Це папка з файлом SKILL.md + допоміжні матеріали:

seo-skill/
├── SKILL.md           # Точка входу
├── references/        # Глибокі знання
│   ├── keywords.md
│   └── templates.md
└── assets/            # Шаблони, приклади

По суті — персистентний контекст, який AI підвантажує коли потрібно.

Що працює добре:

AI перестає забувати. Не треба кожну сесію пояснювати структуру проєкту, конвенції, терміни.
Консистентність. Коли є skill з keyword clusters і messaging — AI генерує контент в одному стилі.
Композиція. Можна комбінувати skills:

@seo-2026 @nextjs-seo @git-autoreview-geo-seo
Створи /pricing сторінку

AI отримує загальні SEO знання + Next.js специфіку + продуктовий messaging.

Що я зрозумів на практиці:
SKILL.md має бути коротким. Максимум 150 рядків. Все деталі — в references/. Інакше AI не може ефективно обробити.
Workflows — нумеровані кроки. Не абзаци тексту, а конкретні дії:

### Створення Landing Page
1. Завантаж references/semantic-core.md
2. Візьми H1-H6 з keyword clusters
3. Додай FAQ schema
4. Перевір Core Web Vitals


**Post-action workflows — критично.** Я забув про це і нові сторінки не індексувались. Бо не оновив sitemap.xml і llms.txt. Тепер в кожному skill є секція "Що робити ПІСЛЯ".

**Skills еволюціонують.** Створення → активне використання → завершення → архів. Я позначаю виконані як `~~ARCHIVED~~`.

**Моя структура (7 skills):**
@seo-2026              — загальні SEO практики
@nextjs-seo-2026       — Next.js App Router специфіка
@geo-semantic-core     — keyword clusters, топіки
@comparison-content    — сторінки "vs competitors"
@competitor-research   — ресерч через Perplexity
@programmatic-seo      — масштабована генерація
@git-autoreview-geo-seo — продукт-специфічний
Вони працюють разом. Ресерч → Контент → Імплементація → Верифікація.

Типові помилки:
❌ Запхати все в один SKILL.md на 500 рядків
❌ Розмиті інструкції типу "створи хорошу сторінку"
❌ Забути про post-action (оновлення sitemap, навігації)
❌ Не вказувати коли який reference файл вантажити

Головний інсайт:
Skills — це структуроване знання, яке ти б і так передавав AI, просто тепер воно:

Зберігається між сесіями
Версіонується в git
Шариться з командою
Композиться для складних задач

Інвестиція в створення окупається експоненційно — кожна наступна сесія виграє від накопиченого контексту.

Де працює:

Windsurf: ~/.codeium/windsurf/skills/
Claude Code: .claude/skills/
Cursor: .cursor/rules/*.mdc (інший формат, але ідея та ж)

Stay tuned 🧠

🔮 "Цього разу буде інакше" — чи правда?

Натрапив на цікаву дискусію на Reddit. Досвідчений розробник пише про майбутнє професії, і його аргумент мене зачепив:

Люди йшли з ферм на заводи, з заводів в офіси. Кожен перехід працював, бо була "наступна сходинка" — щось, що машини ще не вміли. Зараз ми автоматизуємо саму розумову працю. А що, якщо наступної сходинки просто немає?

Його прогноз жорсткий: піраміда команд (багато джунів → мало сеньйорів → один архітектор) не перевернеться — вона схлопнеться. Бо якщо AI замінює 100 рук, тобі не потрібно 20 архітекторів. Потрібен один. Або нуль.

Контраргумент теж є: AI — інструмент, а не заміна. Вмирають "code monkeys", а не інженери, які розуміють продукт і бізнес. Справжня цінність — знати що будувати, а не тільки як.

Мені ближча друга позиція. Але я розумію, що це може бути моя упередженість — я вже 20+ років в індустрії і мені є куди рухатись "вгору по стеку".

А от що робити тим, хто тільки починає? 🤔

🧠 Два типи відпочинку. Який працює для виснаженого програміста?

Ти закінчив важкий спринт. Або провів ніч під тривоги. Або і те, і інше — бо це Україна.
Як відпочити так, щоб реально відновитись? Піти на пробіжку? Подивитись серіал? Просто лежати?
Відповідь… контрінтуїтивна.

Мозок ніколи не "вимкнений"
Коли ти працюєш — активна мережа фокусу і прийняття рішень.
Коли відпочиваєш — вмикається мережа "за замовчуванням". Вона споживає понад 90% енергії мозку. Під час "нічогонеробіння" твій мозок:
• Переносить знання з короткострокової пам'яті в довгострокову
• Програє нещодавно вивчене у 20 разів швидше за реальний час
• Шукає зв'язки між несумісними ідеями
• Обробляє емоції
Саме тому рішення приходять у душі — мозок працює у фоні.

Пасивний відпочинок: сила тиші
10-15 хвилин тихого відпочинку з закритими очима після навчання значно покращують запам'ятовування. Ефект зберігається навіть через тиждень.
Але є критичний момент: будь-яка розумова активність після навчання заважає закріпленню.
Навіть думати про своє життя або уявляти майбутнє — заважає так само, як нова інформація.
Телефон після складної задачі = втрачена консолідація.

Глибокий відпочинок без сну (NSDR)
Структурований пасивний відпочинок дає ефекти, близькі до сну. Дослідження Копенгагенського університету (Kjaer et al., 2002) зафіксувало підвищення дофаміну на 65% під час практики йога-нідри. Інші дослідження показують:
• Покращення пам'яті, уваги, часу реакції
• Зниження стресу
10 хвилин після обіду можуть дати другий когнітивний підйом на день.
При чому, саме це — стародавні системи медитації: йога-нідра, шікантаза в дзен, тибетські практики… Тисячоліттями люди використовували те, що наука підтвердила лише нещодавно. На Заході це перевідкрили під модною назвою "NSDR" (Non-Sleep Deep Rest).

Активний відпочинок: коли потрібен рух
Іноді тиша — не те, що потрібно.
20-30 хвилин помірного кардіо дають:
• Покращення уваги на 2-4 години
• Зниження кортизолу
• Збільшення кровопостачання мозку
Дослідження 2024 року: 20 хвилин кардіо покращують мислення навіть після безсонної ночі.
Але вправи не замінюють сон для складних когнітивних функцій.

Природа як ліки
Природне середовище відновлює увагу через "м'яку зацікавленість" — хмари пливуть, листя шелестить. Ці стимули захоплюють без зусиль.
• 30 хвилин у парку покращують пам'ять краще, ніж прогулянка містом
• Навіть 5-10 хвилин перегляду природи між задачами — працює
• Рослини в кімнаті, вікно з видом на зелень — теж допомагає

Що обрати?
Після складної задачі — 10-15 хвилин тиші без телефона. Дай мозку консолідувати.
Втома уваги, ментальний туман — прогулянка, природа. М'яка стимуляція відновлює фокус.
Подразливість, гіперчутливість до звуків — тиша, темна кімната, глибока релаксація. Нервова система перевантажена, їй потрібен мінімум стимулів.
Хронічний недосип — сон. Якщо неможливо - дрімота.

Все інше — лише тимчасові милиці...

Чому дум-скролінг не працює
Гортання стрічки після важкої роботи — найгірший варіант:
• Мозок не переключається в режим відновлення
• Нова інформація заважає закріпленню вивченого
• Імітує відпочинок, але не дає його

Контекст
В умовах тривог і хронічного стресу:
Сон — пріоритет номер один. Ніщо не замінює сон.
Дрімота працює. 20-30 хвилин частково відновлюють увагу і пам'ять.
Пасивний відпочинок критичний при нервовому перевантаженні. Активний відпочинок може виснажити ще більше.
Але рух теж потрібен для термінового когнітивного підйому.

Головне
Відпочинок - це не бездіяльність. Це інший вид роботи мозку.
Коли ти виснажений — код стає гіршим. Більше багів, гірша архітектура, примітивніші рішення. Не тому що ти дурнішаєш — а тому що робоча пам'ять переповнена, і ти фізично не можеш тримати в голові складні абстракції.
Кодінг без відновлення — це не вайб. Це хаотичне клацання по клавішах втомленими руками.
Ми не контролюємо, коли буде наступна тривога. Але контролюємо, в якому стані сядемо за код.
Якщо хочеш залишатись ефективним у довгу — відпочивай так само усвідомлено, як працюєш.

Stay tuned 🧠

#СвідомеПрограмування #Відпочинок #Медитація #МенталЗдоровʼя

🧠 Мозок програміста: 10 років будувати, 10 тижнів зруйнувати

Є щось, про що ми не говоримо вголос.
Програмісти — це не просто люди, які "вивчили мову". Це люди, які роками переформатували свій мозок. Буквально. fMRI-дослідження показують: у досвідчених програмістів інша нейронна організація — фронтополярна кора (та частина мозку, що відповідає за маніпуляцію ієрархічними структурами) активується інакше, ніж у новачків.
Ми мислимо не кодом. Ми мислимо абстракціями.
Коли senior дивиться на систему — він бачить потоки даних, патерни, зв'язки. Коли junior дивиться на той самий код — він бачить рядки. Eye-tracking дослідження це підтверджують: експерти фокусуються на меншій кількості елементів, але правильних. Новачки читають все підряд і тонуть.
Ця здатність — тримати в голові 4-5 "чанків" інформації і маніпулювати ними — називається working memory. І це єдине вузьке місце всієї нашої роботи. Кожна змінна, кожен умовний перехід, кожна функція — конкурують за цей обмежений ресурс.
Роками ми вчимося "стискати" інформацію в схеми. Патерн "Observer" — це вже не 50 рядків коду, а одна концепція. Архітектура мікросервісів — не 20 діаграм, а один ментальний образ. Це називається chunking, і саме він відрізняє 10x-розробника від того, хто "знає синтаксис".

А тепер погані новини.
Дослідниця Gloria Mark з UC Irvine 20 років вимірювала, скільки часу люди можуть фокусуватися на одному екрані.
📉 2004 рік: 150 секунд
📉 2012 рік: 75 секунд
📉 2024 рік: 47 секунд
Це падіння на 97% за 20 років.
І це не "ледачі зумери". Це всі ми. Половина всіх переривань у роботі — самозаподіяні. Ми самі хапаємося за телефон, самі відкриваємо Twitter, самі руйнуємо свій фокус. А щоб повернутися до складної задачі після переривання потрібно в середньому 25 хвилин.
Meta-analysis 98,000 учасників показав: TikTok і Instagram Reels корелюють зі зниженням attention span (effect size 0.50) і погіршенням executive function (0.31). Це не кореляція з настроєм. Це кореляція зі здатністю думати.
Oxford обрав "brain rot" словом 2024 року. Це не жарт.

Що це означає для нас, програмістів?
Наша суперсила — здатність тримати складні абстракції в голові достатньо довго, щоб ними маніпулювати. Але ця суперсила атрофується без тренування.
Короткі відео тренують мозок на миттєву дофамінову нагороду. Нескінченний скрол прибирає природні точки зупинки. Алгоритми оптимізовані на захоплення уваги, не на її розвиток.
І найстрашніше: дослідження показують, що ці зміни — не тільки поведінкові. Вони структурні. Знижується активність dorsolateral prefrontal cortex (робоча пам'ять), inferior frontal gyrus (контроль імпульсів). Буквально інші патерни активації мозку.
Те, що будувалося роками — руйнується тижнями.

Але є й хороша новина.
Нейропластичність працює в обидва боки.
Ті ж дослідження показують: digital detox, тренування уваги, практики усвідомленості — відновлюють нейронні паттерни. Це не про "силу волі". Це про свідомий вибір середовища.
20 років медитації навчили мене одному: увага — це м'яз. Його можна тренувати. Його можна занедбати. Але його не можна ігнорувати.
Коли я сідаю кодити без телефона в кімнаті, без нотифікацій, з таймером на 90 хвилин — це не "продуктивність". Це гігієна мислення. Це захист того, що будувалося з 90-х років... з паскаля, бейсіка, фортрана та асемблера...

Практичне:

Перші 2-3 години ранку — це ваш когнітивний прайм-тайм. Захищайте його як найцінніший ресурс.
Телефон в іншій кімнаті під час глибокої роботи. Дослідження показують: сама присутність смартфона займає когнітивні ресурси, навіть коли він вимкнений.
Short-form video — свідомий вибір, а не дефолт. Знати, що ти втрачаєш — вже половина рішення.
Читання довгих текстів — це теж тренування. Книга замість скролу перед сном.
Медитація — не езотерика, а тренування sustained attention. 10 хвилин на день — вже щось.


Ми, програмісти — рідкісний вид. Люди, які можуть тримати в голові системи з тисяч компонентів. Які бачать патерни там, де інші бачать хаос.
Цей дар — не безкоштовний. Він вимагає захисту.

Ваш мозок їсть те, що ви йому даєте. Годуйте його відповідно.

Stay tuned 🧠

Кріпак з айфоном

Раніше влада належала тим, хто контролював нафту, землю, метали. Останній переділ цих ресурсів відбувається прямо зараз — Китай, Глобальний Південь, рідкоземельні елементи.
Але наступна фаза вже почалась.

Новий ресурс — твоя увага. У тебе є лише 16 годин неспання на добу. І за кожну хвилину цього часу йде війна — алгоритмічна, дофамінова, безшумна.
Шошана Зубофф називає це “наглядовим капіталізмом”. Варуфакіс — “технофеодалізмом”. Ми не клієнти платформ. Ми кріпаки, які безкоштовно обробляють чужу землю і віддають врожай — свої дані, реакції, переконання.

Але є ще третя фаза. Найцікавіша…

Індустріалізація правди.
Істина більше не факт. Істина — продукт. Її виробляють, пакують під твої упередження і доставляють алгоритмом. Перемагає не той, хто правий, а той, хто контролює наратив.
AI тут — ідеальний інструмент. Раніше пропаганду писали люди. Це дорого й повільно. Тепер можна генерувати мільйони персоналізованих версій “реальності” для кожного окремо. В реальному часі.
Капіталізм перейшов із зовнішнього світу у твій внутрішній.

І тут виникає питання…

Якщо система живе з твоїх автоматичних реакцій — кліків, емоцій, імпульсів — то що є точкою виходу?
Чи вона взагалі існує?


#ДумкиО3Ночі #НічнаФілософія #ВайбКодера #КапіталізмУваги #Технофеодалізм #ШІ #КогнітивнийСуверенітет #НеСкроль

На DOU вийшов новий AI Digest.

У цьому дайджесті
🔹 Anthropic розкриває першу AI-оркестровану кіберкампанію.

🔹 DeepSeek-V3.2 та Kimi K2 Thinking — відкриті моделі наздоганяють frontier.

🔹 GPT-5.1 Codex Max, Claude Opus 4.5, Gemini 3.0 Pro — нові SOTA для коду.

🔹 Flux.2 та Nano Banana Pro — нові можливості генерації зображень.

🔹 Heretic — інструмент для видалення цензури з відкритих моделей.

https://dou.ua/forums/topic/56883/

Коли AI сам вибирає правила

Базові rules files — статичні. Весь файл в контекст, завжди.
Але є інструменти розумніші.
—
Cursor: globs
Правило активується тільки для певних файлів.
Приклад .cursor/rules/react-query.mdc:

---
description: Data fetching with React Query
globs: src/features/**/*.tsx
---
# React Query Rules
- useSuspenseQuery, not useQuery
- Keys in src/queries/keys.ts
- Error boundaries for each query

Працюєш з .tsx в features — правило активне.
Працюєш з utils чи configs — не засмічує контекст.
Можеш мати 50 rule files. AI підвантажить тільки потрібні.
—

Windsurf: Model Decision
Ще крутіше. AI читає description і сам вирішує — потрібне правило чи ні.

---
activation: model_decision
description: Use when working with payment processing or Stripe integration
---

# Payment Rules
- Never log card numbers
- Always use Stripe SDK, no raw API
- Validate webhooks signatures

Питаєш про UI — правило не підвантажується.
Питаєш про payments — AI підтягне автоматично.
Чотири режими:
- Global — завжди
- Manual — тільки коли @згадаєш
- Glob — по файлах
- Model Decision — AI вирішує
—

Claude Code: Agent викликає команди

Інші тули читають правила. Claude Code може їх виконувати.
Приклад .claude/commands/pre-commit.md:

# Pre-commit Check
1. Run pnpm lint
2. Run pnpm test
3. If errors — show and suggest fixes
4. If ok — proceed with commit

Ти: "закоміть зміни"
Claude: сам запускає /pre-commit перед комітом.
Не просто інструкції. Автоматизація.
—

Memory Bank pattern

Проблема: rules — про те, ЯК писати код. А де зберігати контекст проєкту?
Memory Bank — структура файлів для персистентної пам'яті:

memory-bank/
├── projectbrief.md — що за проєкт
├── techContext.md — архітектурні рішення
├── activeContext.md — поточний фокус
└── progress.md — що зроблено

AI читає на старті. Знає не тільки конвенції, а й контекст.
Приклад activeContext.md:

# Current Focus
Implementing user authentication flow

## Active Decisions
- Using Supabase Auth, not custom
- Magic links, no passwords
- Session in cookies, not localStorage

## Blockers
- Waiting for design for error states

Підходить для Cline, Claude Code, будь-якого агентного тула.
—

Aider: Repo Map

Aider не читає всі файли. Він будує AST-карту проєкту.
"Бачить" структуру: які класи, функції, де що лежить. Без читання кожного рядка.
Економить контекст. Працює на великих репозиторіях.
Підключається через:

aider --read CONVENTIONS.md
—

Що обрати

- Маленький проєкт → базовий rules file
- Великий проєкт, багато контексту → globs (Cursor) або Model Decision (Windsurf)
- Хочеш автоматизацію → Claude Code commands
- Потрібна персистентна пам'ять → Memory Bank pattern
—

Завтра — останній пост серії: один файл для всіх AI, cursor.directory, Rulesync.

Stay tuned 🧠

Анатомія rules file, який працює

Бачив rules files на 1000+ рядків.
Не працюють. AI губиться, ігнорує половину, плутає інструкції.
Дослідження показують: максимум — 500 рядків. Краще — менше.
Але справа не тільки в довжині.
—
5 секцій, які мають бути

1. Project Overview
Контекст в двох реченнях.
# Project: MealMatics
AI-powered meal planning app
Stack: Flutter, Supabase, Riverpod

2. Code Style
Конкретні правила, не "пиши гарний код".
## Code Style
- TypeScript strict, no any
- Functional components only
- camelCase variables, PascalCase components
- Named exports, no default

3. Structure
Де що лежить.
## Structure
- lib/features/ — feature modules
- lib/core/ — shared utilities
- lib/data/ — repositories, API

4. Commands
Як білдити, тестувати, запускати.
## Commands
- pnpm dev — local server
- pnpm test — run tests
- pnpm lint — check code

5. Don'ts
Найважливіше. Що НЕ робити.
## Don'ts
- No class components
- No inline styles
- No console.log in commits
- No any type
- No eslint-disable without comment
—

Anti-patterns

Що вбиває ефективність rules:

God Prompt
Один гігантський файл на всі випадки життя.
- Рішення: розбий на модулі по 50-100 рядків

Суперечливі інструкції
"Використовуй класи" в одному місці, "тільки функції" в іншому.
- AI буде робити рандомно

Негативні формулювання
"Не використовуй X, не роби Y, ніколи Z"
- Працює гірше, ніж "Використовуй A замість X"

Over-documentation
Правила для того, що лінтер і так перевірить.
- Форматування — ESLint. Rules — для архітектурних рішень.

Semantic Drift
Rules file не оновлюється, код змінився.
- Версіонуй разом з кодом, рев'юй раз на місяць
—
Мінімальний шаблон
Почни з цього, розширюй по потребі:
# Project: [name]
[One sentence what it does]
Stack: [tech stack]

## Code Style
- [3-5 key rules]

## Structure
- [main folders]

## Commands
- [dev, test, build]

## Don'ts
- [3-5 things to avoid]

50 рядків. Цього достатньо для старту.
—
Завтра — advanced фішки: globs, Model Decision, Memory Bank pattern.

Stay tuned 🧠

Три способи годувати AI правилами

Всі rules files виглядають однаково — markdown з інструкціями.

Але під капотом — три різні підходи.
—
1. System Prompt Dump

Весь файл → в контекст на старті сесії.

Хто так робить: GitHub Copilot, Cline
Плюс: просто і надійно
Мінус: великий файл = менше місця для коду

Якщо в тебе 500 рядків правил — вони з'їдають контекст кожної сесії. Навіть коли не потрібні.
—
2. Retrieval-based

AI сам вирішує, які правила підвантажити.

Хто так робить: Cursor (.mdc), Windsurf
Як працює:
- Є 20 файлів з правилами
- Кожен має globs (для яких файлів) і description (коли використовувати)
- AI дивиться на твій запит і підтягує тільки релевантні
Приклад .cursor/rules/react-query.mdc:
---
description: Data fetching standards
globs: **/*.tsx
---
- Use useSuspenseQuery, not useQuery
- Keys in src/queries/keys.ts

Працюєш з .tsx — правило активне.
Працюєш з .py — не засмічує контекст.
Плюс: можеш мати 100 rule files без проблем
Мінус: AI може "забути" підвантажити потрібне
—
3. Tool Use

Правила як виконувані команди.

Хто так робить: Claude Code
Різниця: AI не просто читає інструкції — він може їх запускати.
Приклад .claude/commands/test.md:

1. Run flutter test
2. If fails — show which tests
3. Suggest fixes

Пишеш /test — воно виконується.
Або AI сам вирішує запустити /test, коли бачить що ти змінив код.
Плюс: автоматизація workflows
Мінус: треба більше налаштування
—
Що вибрати

- Простий проєкт, один тул → System Prompt (Copilot, Cline)
- Великий проєкт, багато контексту → Retrieval (Cursor, Windsurf)
- Хочеш автоматизувати workflows → Tool Use (Claude Code)
—

Завтра — як писати rules, які реально працюють. Структура, anti-patterns, ліміт 500 рядків.

Stay tuned 🧠

Один формат — не для всіх

Вчора показав .cursorrules.
Але якщо ти використовуєш Claude Code чи Copilot — цей файл не спрацює.
Кожен AI-тул читає свій формат. Сьогодні — повна карта.
—
Cursor
Старий формат:
- .cursorrules в корені проєкту
- Один файл, plain text
- Все ще працює, але deprecated

Новий формат:
- .cursor/rules/*.mdc
- Можна багато файлів
- YAML frontmatter з метаданими
Приклад .cursor/rules/react.mdc:

---
description: React component standards
globs: **/*.tsx
---

# React Standards
- Functional components only
- Props interface with JSDoc
- Error boundaries for pages

Фішка: globs — правило активується тільки для .tsx файлів. Не засмічує контекст.


—
Claude Code
Два механізми:

CLAUDE.md — пам'ять проєкту
↳ В корені репозиторію
↳ Читається на старті сесії
↳ Команда /init згенерує автоматично
.claude/commands/*.md — кастомні команди
↳ Кожен файл = slash-команда
↳ test-suite.md стає /test-suite
↳ AI може сам викликати твої команди

Приклад CLAUDE.md:

# Project: MealMatics
Stack: Flutter, Supabase, Dart

## Commands
- flutter run -d chrome (web dev)
- flutter test (run tests)

## Code Style
- Riverpod for state
- Freezed for models
- Go Router for navigation

## Structure
- lib/features/ — feature modules
- lib/core/ — shared code
- lib/data/ — repositories

Приклад .claude/commands/test.md:

# Run Tests
1. Run flutter test
2. If fails — show which tests
3. Suggest fixes for failures

Тепер /test запускає цей workflow.
—
GitHub Copilot
Файл:
- .github/copilot-instructions.md
Фішка — path-specific правила:
- .github/instructions/api.instructions.md
- Застосується тільки в папці api/

Приклад:

# Backend Rules
- Express with TypeScript
- Zod for validation
- Prisma for database
- Always handle errors with try-catch
- Log errors to Sentry

Також є global правила в налаштуваннях GitHub — для всіх репо.
—
Windsurf
Файл:
↳ .windsurfrules в корені
Чотири режими активації:

Global — завжди активне
Manual — тільки коли @згадаєш правило
Glob — для певних файлів
Model Decision — AI сам вирішує чи потрібне

Приклад:

# Windsurf Rules

## Always
- TypeScript strict mode
- No console.log

## When working with API
- Use axios instance from lib/api
- Handle loading/error states

Ще є Memories — факти, які Windsurf "вивчив" про проєкт. Окремо від Rules.
—
Cline
Файл:
- .clinerules (один файл)
- або .clinerules/ (папка з .md файлами)
Приклад .clinerules:

# Operational Rules
- Always run tests after editing
- Never delete files without asking
- Create backup before refactoring

# Code Style
- ESLint must pass
- No TypeScript errors

Cline — агент для file operations. Тому правила часто про безпеку: "не видаляй", "спитай перед тим як".
—
Aider
Файл:
- CONVENTIONS.md
- Підключається через --read CONVENTIONS.md
Фішка — Repo Map:
- AST-карта всього проєкту
- Aider "бачить" структуру без читання кожного файлу
Приклад CONVENTIONS.md:

# Conventions
- Python 3.11+
- Black for formatting
- Pytest for tests
- Type hints required
- Docstrings for public functions

—
Зведена таблиця

Cursor → .cursor/rules/*.mdc
Claude Code → CLAUDE.md + .claude/commands/
Copilot → .github/copilot-instructions.md
Windsurf → .windsurfrules
Cline → .clinerules
Aider → CONVENTIONS.md

—
Що вибрати

Працюєш з одним тулом? Використовуй його формат.
Команда з різними тулами? Є рішення — AGENTS.md і Rulesync. Про це в наступних постах.
Завтра — три підходи до rules під капотом: чому Cursor "розумніший" за Copilot і коли це має значення.

Stay tuned 🧠

PewDiePie витратив $20k щоб не ділитися даними з OpenAI

Найбільший ютубер планети. 10+ років летсплеїв і розважалки.
І раптом — "суперкомп'ютер" для локальних LLM.
10 відеокарт. 8 модифікованих RTX 4090 з 48 ГБ пам'яті . Llama 70B крутиться як на маслі. До 64 моделей одночасно.
Чому?
Бо OpenAI зберігає твої чати. Навіть "видалені". Навіть "тимчасові".
І його це задовбало.
—
Цікаве інше.
Він не просто поставив локальну модель. Він написав свій інтерфейс. Зробив "раду" з кількох моделей, які обговорюють питання разом.
Викладував код на GitHub, але вже вдалено (
—
Про що це насправді?
Хлопець з аудиторією в 100+ мільйонів каже: "Ваші дані — ваші. Не OpenAI. Не Anthropic. Ваші."
І підкріплює це не словами, а $20k власних грошей.
—
Чи потрібен тобі такий сетап? Ні.
Llama на MacBook — вже достатньо для багатьох задач.

Але сигнал важливий: люди починають думати не тільки "який AI крутіший", а й "кому я віддаю свої дані".

Свідомий підхід. Той самий.

Stay tuned 🧠