OpenAI опублікувала "Посібник з кодування GPT-5", в якому наведено 6 найкращих практик використання GPT-5 для програмування штучного інтелекту:
# 1. Інструкції повинні бути точними, щоб уникнути конфлікту інформації
Новий модель GPT-5 значно покращила свої можливості дотримуватися інструкцій, але це також призвело до побічного ефекту: коли вона стикається з невизначеними або суперечливими інструкціями, їй може бути важко впоратися з цим. Цю ситуацію особливо потрібно враховувати у вашому .cursor/rules або конфігураційному файлі.
# 2. Встановлення відповідного рівня міркування
GPT-5 завжди пров

Чому я відчуваю, що використання AI для парного програмування приносить мені більше цінності від введення, ніж від виходу😅
Часто дозволяю йому допомагати мені знаходити цінну інформацію в репозиторіях з відкритим кодом та систематизувати архітектуру системи, завжди отримую дуже гарний досвід.
Але якщо дати йому написати код, досвід буде дуже поганим, код, який він пише, не внушає довіри, його потрібно перевіряти самостійно, після перевірки завжди можна знайти деякі великі чи малі проблеми, а потім доводиться постійно виправляти.
Хіба це найбільша перешкода, з якою стикаються стародавні програ

Отже, якщо швидкість виведення зросте в 20 разів, якими будуть зміни у нашому методі кодування vibe?

Я відчуваю, що з розвитком інструментів програмування AI моє розуміння інструменту MCP також змінюється.
Раніше використовувалися sequential thinking, task_manager, тепер, зі зростанням можливостей моделювання та міркування, з'явилися plan mode та think harder/ultrathink, я більше схильний виконувати це в рідних інструментах, а не за допомогою mcp.
Інший тип – це інструменти з підвищення контексту, такі як context7 та deepwiki. Для контекстного інжинірингу мені потрібно бути більш точним і детальним, ці mcp поки що не можуть задовольнити ці вимоги. Тому я більше схиляюся до того, щоб самостійн

Глибина Research вирішує проблему продуктового рішення "що будувати", поєднуючи глибину та широту, допомагає нам розірвати інформаційну бульбашку та чітко визначити напрямок.
Claude Code допомагає вирішити конкретні деталі впровадження, що дозволяє нам зосередитися на системній архітектурі, розподілі модулів та рефакторингу на цих високих рівнях, підвищуючи ефективність ітерацій та експериментів.
В майбутньому безумовно з'являться більш досконалі інструменти продуктивності на основі ШІ, але, на мою думку, ці три етапи повинні залишитися незмінною основною логікою.

MCP вийшов вже так давно, але насправді справді корисних, здається, не так вже й багато?
Я маю на увазі, що можливість використання стосується програмування AI, яке може стабільно та часто використовуватися, що має суттєвий вплив на ефективність програмування.
Поділюся кількома, які, на мою думку, непогані: playwright, Context7, Sequential Thinking
Перші два вирішують проблему точності контексту, третій вирішує питання планування.

У галузі програмування є термін "поганий запах"
Йдеться про те, що досвідчені програмісти повинні вміти відчувати "поганий запах" у системі та заздалегідь запобігати цьому, проводячи оптимізацію та оновлення архітектури.
Є ще одне слово "надмірне проектування"
Це означає, що спочатку було задумано занадто багато, розроблено багато непотрібної масштабованості та модульної декомпозиції, що призвело до величезних і непотрібних витрат на обслуговування, натомість це легко може призвести до помилок.
Ці два слова потрібно розглядати з урахуванням часу та контексту.
Не існує найкращого архітектурного

Програмістам найбільше подобається, що великі AI компанії змагаються до небес😂
Тільки що зареєструвався в Jules, здається, що можна безкоштовно спробувати.

Google знову готує великий сюрприз?

вибір кодування дійсно має сенс лише в руках людей, які розуміють програмування, для тих, хто не розуміє, це просто 💩 гора та різноманітні вразливості безпеки 😅

Чудовий досвід, контентний маркетинг, трафік, залучення клієнтів, конверсія, бренд, дизайн, конкуренційні бар'єри, співпраця та масштабування - усі ці аспекти потребують роздумів та виконання.
В епоху штучного інтелекту найменше не вистачає ідей та розробницьких можливостей😂