4 вывода после 7 дней использования ИИ-агента OpenHands.

1. С ростом кодовой базы затраты на токены сильно возрастают. Грубый пример: за первые 2 дня вы можете реализовать 80% функционала, затратив 20% бюджета. А потом на оставшиеся 20% функционала сольете оставшиеся 80% бюджета.

2. С ростом кодовой базы нужно быть все более точным в своих промптах. И четко понимать что нужно изменить в коде. Нечеткими промптами можно загубить проект так, что ни один естественный интеллект не распутает эти «макароны».

3. Проекты на Python потребляют меньше количество токенов, чем на Node.js (TypeScript). Думаю это связано с более простым синтаксисом языка, динамической типизацией, и более лаконичными конструкциями.

4. LLM все еще лучше справляются с задачами серверной разработки (backend), чем с клиентскими (frontend). Связано это с тем, что визуальное представление имеет более обширное количество параметров, которые быстрее поменять в ручную, чем в несколько итераций промптами.

Резюмирую:
OpenHands отлично подходит для создания микросервисов на Python. Один микросервис - одна задача. Рекомендую сразу просить написать тесты. И все таки еще нужно знать половину ответа, чтобы сделать реально большой проект, ни написав ни строчки самому. Ну либо нужно иметь большой бюджет на токены, терпение и хорошие навыки промпт-инжиниринга.

@ai_skillful

#OpenHands #AI4Development