Hacker News Digest

pytype — статический анализатор типов для Python от Google.
Проверяет аннотации и выводит типы без их явного указания.
Устанавливается через pip install pytype; запуск — pytype file.py.
Поддерживает 3.8–3.12, Linux/macOS.
Конфигурируется в setup.cfg или pyproject.toml.

• Google официально прекращает разработку pytype; бывшие разработчики считают это правильным, но грустным концом эпохи.
• Pytype выделялся межфункциональным анализом потока типов и выводом типов для неаннотированного кода, что критично для больших кодовых баз Google.
• Причина закрытия — сокращение команды Python в Google в 2024 г.; альтернативы: mypy, Pyright, Pyrefly и новый «ty» от Astral.
• Сообщество обсуждает, что mypy слишком медленен для монорепозиториев Google, а Rust-решения ограничивают поддержку архитектур.
• Общий вывод: переходите на Pyright или ждите зрелости ty, но не ждите продолжения pytype.

Основы

• Определите цель: чётко сформулируйте задачу перед генерацией кода.
• Начинайте с README: описание проекта помогает ИИ и команде.
• Используйте шаблоны: готовые структуры (FastAPI, React) экономят время.

Промпты

• Контекст: указывайте язык, фреймворк, стиль (PEP8, camelCase).
• Мелкие задачи: дробите фичи на куски по 50–100 строк.
• Примеры: прикладывайте JSON-ответы или SQL-запросы.
• Итерации: улучшайте код по одному аспекту за раз.

Рабочий процесс

• Сессии: 30-минутные циклы «запрос-ревью-запуск».
• Git-коммиты после каждого шага для отката.
• Линтеры/тесты сразу: pytest, eslint, mypy.
• Code Review: проверяйте всё, даже «очевидное».

Инструменты

• Copilot Chat в IDE для быстрых правок.
• Cursor / Windsurf для многофайлового рефакторинга.
• Playwright для e2e-спек, сгенерированных из текста.
• Docker для воспроизводимого окружения.

Качество

• Типы: добавляйте аннотации (TypedDict, Pydantic).
• Док-строки: пишите для всех публичных функций.
• Тесты: покрывайте критические пути ≥80 %.
• Логи: структурированные (structlog) для отладки.

Безопасность

• Секреты: проверяйте .env и git history.
• OWASP Top 10: сканируйте зависимости (pip-audit, npm audit).
• RBAC: реализуйте роли и разрешения сразу.

Производительность

• Профилирование: cProfile, py-spy для горячих точек.
• Кеш: Redis для частых запросов.
• CDN для статики фронтенда.

Деплой

• CI/CD: GitHub Actions → Docker → ECS/Fargate.
• Feature flags для постепенного релиза.
• Мониторинг: CloudWatch + Grafana.

Советы

• Не доверяйте 100 %: всегда читайте сгенерированный код.
• Учитесь у ИИ: спрашивайте «почему так» для роста навыков.

• Подавляющее большинство участников считает «vibe-coding» либо вредным, либо вообще не тем, что описано в документе.
• Настоящий vibe-coding — это «не смотреть код, а принимать результат, если визуально работает»; любые советы «тщательно читайте код» противоречат самому термину.
• Многие предпочитают писать чёткие спецификации и использовать LLM как «парного программиста», но подчёркивают, что это уже не «vibe», а обычная работа с AI.
• Частый риск — накопление непонятного, неотрефакторенного кода и «отравление» контекста при изменении требований.
• Итоговый совет большинства: «Don’t go full vibe» — даже при активном использовании LLM нужно понимать и контролировать результат.