Hacker News Digest

Автор активно использует Claude Code в веб-версии, называя его "v1" продуктом с уникальной функциональностью: при вводе запроса запускается контейнер для агента, создается ветка, которую можно открыть как PR, или скопировать команду claude --teleport <uuid> для продолжения работы локально. Автор использует это как "самоисполняемый список дел" — бросает задачи в разные проекты и возвращается позже, чтобы увидеть выполненную работу. Доступность в iOS-приложении позволяет задавать вопросы в пути, получая ответы позже.

Интересно, что аналогичный продукт Cursor был выпущен 4 месяца назад, но автор предпочитает Claude Code. Причина — качество реализации: Cursor описывается как "капризный", "с рывками" и "хрупкий", в то время как Claude Code ощущается "надежным" и "стабильным". Именно это различие в качестве продукта, по мнению автора, и стало решающим фактором при выборе.

• Участники обсуждают, что Codex (GPT-5) даёт более качественный код, но медленнее и дороже, тогда как Claude Code быстрее и дешевле, но иногда «ленивит» и пропускает детали.
• Несколько человек отмечают, что веб-версия Claude Code позволяет работать из любого места с телефона, в то время как Codex CLI требует локального терминала.
• Обсуждается, что Codex не поддерживает devcontainers и имеет проблемы с установкой зависимостей, в то время как Claude Code может использовать любые инструменты.
• Участники делятся опытом использования различных инструментов: кто-то предпочитает Sonnet для простых задач и переключается на Codex для сложных, кто-то использует разные модели в зависимости от задачи.
• Некоторые участники поднимают вопрос о том, что стоит ли продолжать обучение в колледже, если уже есть такие мощные инструменты, и обсуждают, что стоит ли учиться программированию, если можно просто использовать эти инструменты.

Пользователь на форуме задаётся вопросом: зачем нужна разработка в сторону «агентных» ИИ-систем, если текущие модели с трудом выполняют даже простые инструкции. Он привёл пример, когда GPT-5 и Gemini Pro не смогли корректно модифицировать даже одну функцию на 100 строк кода, и выражает скепсис по поводу того, что такие системы смогут работать с десятками файлов.

В ответ другие участники объясняют, что для эффективной работы с ИИ нужно правильно использовать инструменты — например, предоставлять контекст через Markdown-файлы, а не просто текстовые промпты. Они рекомендуют создавать .md-файлы с описанием проекта, архитектуры, требований, чтобы ИИ мог считывать контекст и действовать более точно. Такой подход превращает ИИ из инструмента для генерации текста в полноценного агента, способного на сложные задачи.

Второй совет — использовать режим планирования (plan mode) в Cursor, где система сначала анализирует проект, составляет план, а затем выполняет его, что значительно повышает качество результата по сравнению с прямым выполнением без плана.

Итог: хотя текущие ИИ и правда слабы в изоляции, правильное использование вроде добавления контекста через файлы и использование продвинутых режимов вроде plan mode превращает их в мощные инструменты для автоматизации разработки.

• В 2025 году маркетинг AI-решений стал настолько агрессивным, что бренды внедряются в обсуждения на Reddit, LinkedIn и других публичных форумах, чтобы продвигать свои продукты.
• Основная причина разногласий в сообществе разработчиков — это то, что LLM не справляются с задачами, которые не являются тривиальными, и при этом вендоры продолжают их продвигать как будто они могут решить всё.
• Участники обсуждения отмечают, что вместо того, чтобы улучшать модели и инструменты, компании вместо этого сосредоточены на создании и продвижении курсов и "лучших практик" по использованию этих инструментов.
• Некоторые разработчики делятся опытом, что LLM могут быть полезны для рутинных задач, но не для сложных проектов с унаследованным кодом, и что вместо того, чтобы улучшать модели, вендоры продолжают продвигать их как будто они могут решить любую задачу.

Даниель Стенберг получил от Джошуа Роджерса огромный список потенциальных уязвимостей в curl, включая более 100 потенциальных проблем. Это привело к интенсивному анализу и исправлению кода, что подчеркивает важность краудсорсинга в безопасности ПО. Команда curl оперативно реагирует на такие отчеты, укрепляя стабильность и надежность библиотеки.

Данный инцидент демонстрирует, как открытое сообщество способно эффективно выявлять и устранять риски, даже в хорошо проверенных проектах. Это также напоминает о необходимости постоянного аудита кода, особенно в критически важных инструментах, используемых повсеместно.

• Успешное применение набора AI-инструментов для поиска уязвимостей в проекте curl, что привело к множеству реальных исправлений
• Подчёркивается ценность AI не для генерации кода, а для анализа и указания на потенциально проблемные места, требующие внимания разработчика
• Обсуждение конкретных инструментов (ZeroPath, Claude Code, Cursor BugBot) и методик работы с LLM для эффективного поиска багов
• Отмечается проблема ложных срабатываний и спама от AI в прошлом, но в данном случае подход оказался эффективным
• Размышления о том, как интегрировать подобные AI-инструменты в рабочий процесс для аудита безопасности и повышения качества кода

В Cursor появились три ключевые функции для улучшения работы с ИИ-агентом. Автодополнение теперь предлагает подсказки на основе недавних изменений, ускоряя написание промптов. Хуки (в бета-версии) позволяют настраивать поведение агента через кастомные скрипты — например, для аудита использования, блокировки команд или скрытия секретов. Командные правила дают возможность устанавливать глобальные настройки через дашборд, обеспечивая единообразие во всех проектах, включая интеграцию с Bugbot.

Дополнительные улучшения: делиться промптами через deeplinks для документации и рабочих процессов, мониторить агентов из менюбара и работать с изображениями напрямую из рабочей области. Ранее поддержка была только для вставленных изображений. Эти обновления повышают гибкость и контроль над ИИ-инструментами в командной среде.

• Пользователи отмечают снижение привлекательности Cursor из-за улучшения альтернатив (VSCode с Copilot, Claude Code) и проблем с ценовой политикой/стабильностью Cursor.
• Ключевым преимуществом Cursor считается удобное управление состоянием правок (чекпойнты, откаты) и, по мнению некоторых, лучшее автодополнение (Supermaven).
• Растёт интерес к использованию локальных моделей (LM Studio, Ollama) и CLI-инструментам (Claude Code) из-за проблем с квотами, стоимостью и стабильностью подключения в облачных решениях.
• Многие пользователи выражают недовольство стоимостью Cursor, сложностью отслеживания расходов и непредсказуемой скоростью ответа.
• Cursor позиционируется некоторыми как удобный «всё-в-одном» вариант для частого переключения моделей и параллельной работы нескольких агентов, но его долгосрочная актуальность ставится под сомнение.

grok-code-fast-1 — новая модель xAI для агентного кодинга: быстрая, дешевая, заточена под ежедневную работу.

• Скорость: архитектура с нуля, оптимизация инференса, кеш >90 %. Десятки вызовов инструментов до того, как вы прочтёте первую строку мыслей.
• Цена: 0,20 $/1 M входных, 1,50 $/1 M выходных, 0,02 $/1 M кешированных токенов.
• Языки: TypeScript, Python, Java, Rust, C++, Go.
• Инструменты: grep, терминал, редактирование файлов — «родная» работа в IDE.
• Партнёры: временно бесплатно в Cursor, GitHub Copilot, Cline, Roo Code, Kilo Code, opencode, Windsurf.

Производительность

• 190 токенов/сек, SWE-Bench-Verified 70,8 %.
• Оценки реальными разработчиками: быстро и надёжно для рутинных задач.

• Кто-то хвалит grok-code-fast-1 за скорость и качество, сравнивая с gpt-5-mini, другие считают «быстро, но тупо».
• Основная критика: упор на скорость вместо качества, неточные или вредные изменения кода, сомнительные внутренние бенчмарки.
• Несколько человек жалуются, что модель случайно удаляет код и скрывает кнопки «стоп».
• Подняты этические и экологические вопросы: нелегальные газовые турбины и «обученный нацистский бот».
• Часть пользователей просто рада быстрой бесплатной модели в Cursor/VS Code для простых задач.

• Участники не могут предсказать, как будет выглядеть индустрия через три года: все модели развиваются слишком быстро.
• Одни считают Cursor просто «обёрткой» над Claude, другие подчеркивают его уникальные фичи (визуальный интерфейс, история, автодополнение).
• Статистика показывает, что Claude Code обгоняет Cursor по популярности, но Cursor всё ещё опережает в автодополнении кода.
• Многие сомневаются в устойчивой прибыли Cursor из-за «всё-включено» модели и высоких токен-расходов.
• Обсуждается, что «обёртка» может стать «настоящей компанией», если создаст собственные технологии и моаты.