Советы по AI-кодингу для начинающих: как получить лучший результат от Claude, Codex, Kimi K3 и GLM

AI-программирование быстро стало одним из самых доступных способов создавать программное обеспечение для разработчиков. Больше не нужно писать каждую функцию вручную или разбираться в каждой части незнакомого репозитория, прежде чем внести свой первый вклад. С такими моделями, как Claude, Codex, Kimi K3 и GLM, разработчики могут попросить AI-ассистента по программированию объяснить существующий проект, сгенерировать код, найти ошибки, написать тесты и даже выполнить многоэтапные задачи по разработке программного обеспечения.

Однако начать работу с AI-программированием — это не просто выбрать мощную модель и отправить ей запрос. Начинающие часто обнаруживают, что одна и та же модель для программирования может давать превосходные результаты в одной ситуации и разочаровывающие — в другой. Разница обычно возникает из-за того, как описана задача, сколько предоставлено контекста, как модель может взаимодействовать со средой разработки и как настроен API.

В этом руководстве представлены некоторые из наиболее полезных методов AI-программирования для начинающих, с особым акцентом на инженерию промптов, управление контекстом, использование API, выбор модели и практические рабочие процессы.

Что такое AI-программирование?

AI-программирование означает использование больших языковых моделей для помощи в разработке программного обеспечения. Вместо того чтобы относиться к AI-модели как к простому генератору кода, разработчики могут использовать её как интерактивного инженерного ассистента, который понимает требования, анализирует существующий код, предлагает решения, пишет реализации и помогает проверить итоговый результат.

Например, разработчик, работающий с незнакомым репозиторием, может начать с такого запроса:

«Пожалуйста, проанализируй этот репозиторий и объясни общую архитектуру, прежде чем вносить какие-либо изменения.»

После понимания проекта разработчик может продолжить:

«Найди процесс аутентификации и объясни, как обрабатываются запросы на вход.»

Только после того как архитектура и соответствующие файлы поняты, разработчику следует просить модель реализовать изменение.

Такой подход, как правило, надёжнее, чем сразу просить модель переписать большие фрагменты незнакомого проекта.

Начинайте с малого, если вы новичок в AI-программировании

Одна из самых распространённых ошибок начинающих — давать AI-модели для программирования чрезвычайно большую задачу с первой попытки.

Запрос вроде «Создай полноценное SaaS-приложение» содержит слишком много независимых решений. Модель должна одновременно определить архитектуру, дизайн базы данных, систему аутентификации, структуру API, фронтенд-фреймворк, стратегию развёртывания и множество других деталей.

Лучший подход — разделить проект на более мелкие инженерные задачи. Начните с того, что попросите модель разобраться в существующих требованиях, затем спроектировать архитектуру, реализовать один компонент, протестировать его и перейти к следующему компоненту.

Это не означает, что AI-агенты для программирования не способны справляться с большими задачами. Современные модели всё лучше справляются с автономной разработкой, но начинающие обычно получают более предсказуемые результаты, когда понимают, как контролировать объём каждой задачи.

Инженерия промптов: покажите модели, как выглядит успех

Инженерия промптов — один из важнейших навыков AI-программирования, который стоит освоить.

Слабый промпт для программирования может выглядеть так:

«Исправь проблему со входом.»

У модели нет информации о том, что именно сломано, каким должно быть ожидаемое поведение и какие части приложения ей разрешено изменять.

Более сильный промпт даёт модели достаточно информации, чтобы понять цель:

«Пользователи перенаправляются на страницу входа после успешной аутентификации. Пожалуйста, изучи процесс аутентификации, определи причину, внеси минимально необходимое изменение и добавь регрессионный тест. Не изменяй схему базы данных.»

Второй промпт даёт модели чёткую цель, симптом, ограничение и требование к проверке.

Хорошие промпты не обязательно должны быть чрезвычайно длинными. Цель — предоставить информацию, влияющую на инженерное решение, избегая при этом нерелевантного контекста.

Полезная ментальная модель такова:

Цель + Контекст + Ограничения + Ожидаемый результат + Проверка

Эта структура хорошо работает с Claude, Codex, Kimi K3, GLM и другими моделями для программирования.

Просите модель изучить код, прежде чем менять его

Ещё один полезный приём — разделение анализа и реализации.

При работе с существующим проектом разработчикам часто стоит просить модель изучить соответствующие файлы и объяснить, что она нашла, прежде чем позволять ей вносить изменения.

Например:

«Найди файлы, отвечающие за аутентификацию пользователей. Пока ничего не меняй. Объясни, как работает процесс аутентификации, и определи наиболее вероятный источник проблемы.»

Как только модель предоставит свой анализ, следующий запрос может быть более точным:

«На основе этого анализа реализуй минимальное исправление и добавь тест для описанного поведения.»

Этот приём особенно полезен при работе с большими репозиториями, поскольку он сокращает ненужные изменения и даёт разработчикам возможность скорректировать предположения модели до начала реализации.

Контекст важнее длины промпта

Современные модели для программирования поддерживают всё большие окна контекста, но это не значит, что разработчикам следует отправлять всё, что у них есть.

Отправка целого репозитория, полной истории переписки и не относящейся к делу документации в каждый запрос к API может увеличить затраты и иногда делать рассуждения модели менее сфокусированными.

Вместо этого предоставляйте контекст, релевантный текущей задаче.

Для ошибки, связанной с эндпоинтом платежей, модели могут понадобиться маршрут API, реализация сервиса, соответствующая модель базы данных и релевантные тесты. Скорее всего, ей не нужно всё фронтенд-приложение.

Это становится особенно важным при использовании API-ориентированных агентов для программирования, поскольку ненужный контекст напрямую увеличивает потребление токенов.

Для крупных проектов поиск по репозиторию, извлечение, суммирование и внешняя память могут использоваться для предоставления релевантной информации без повторной отправки всей кодовой базы.

Совет по API: не отправляйте один и тот же контекст многократно

Один из самых лёгких способов увеличить затраты на AI API — многократно отправлять один и тот же большой контекст.

Представьте AI-агента для программирования, работающего с большим системным промптом, документом со стандартами кодирования, инструкциями по репозиторию и проектной документацией. Если вся эта информация передаётся заново при каждом запросе, приложение может обрабатывать значительное количество повторяющихся входных токенов.

Там, где это поддерживается, кэширование промптов может снизить стоимость повторяющегося контекста и повысить производительность.

Anthropic предоставляет возможности кэширования промптов для пользователей Claude API, что делает его особенно полезным для приложений, которые многократно обрабатывают стабильные инструкции или большие фрагменты контекста.

Поэтому разработчикам, создающим собственные агенты для программирования на базе Claude, стоит подумать о том, какие части их промптов остаются неизменными, и структурировать запросы так, чтобы переиспользуемый контекст можно было эффективно кэшировать.

Официальная документация Claude API: https://platform.claude.com/docs

Совет по API: выбирайте модель в соответствии с задачей

Не каждый запрос на программирование требует самой дорогой модели.

Это один из важнейших принципов для разработчиков, создающих приложения для AI-программирования.

Claude часто является сильным выбором для сложных рассуждений, анализа архитектуры, отладки и код-ревью. Codex спроектирован вокруг рабочих процессов разработки программного обеспечения и генерации кода. Kimi K3 привлекателен для программирования с большим контекстом и анализа репозиториев, тогда как GLM может быть полезен, когда важны экономическая эффективность и работа с большими объёмами.

Практическая стратегия выбора модели может выглядеть так:

Точный выбор зависит от приложения, но принцип прост: используйте премиальные возможности рассуждения там, где они создают значимую ценность, вместо того чтобы отправлять каждый запрос в самую дорогую модель.

Совет по API: чётко формулируйте требования к выводу

Разработчики часто уделяют большое внимание входному промпту и забывают определить, что модель должна вернуть.

Для приложений программирования требования к выводу могут иметь значительное значение.

Вместо того чтобы просить:

«Улучши эту функцию.»

вы можете уточнить:

«Отрефактори эту функцию без изменения её публичного интерфейса. Верни обновлённую реализацию, объясни ключевые изменения и включи тесты, которые следует добавить.»

Это даёт модели более чёткое определение ожидаемого результата.

При создании API-ориентированного ассистента для программирования структурированные выводы также могут облегчить вашему приложению автоматическую обработку ответов модели.

Например, ваше приложение может попросить модель вернуть патч, список изменённых файлов, план тестирования или структурированное предложение по реализации вместо неограниченного блока текста.

Совет по API: давайте модели инструменты, а не просто больше контекста

Именно здесь AI-программирование начинает переходить от простого промптинга к инженерии оснастки (harness engineering).

Модель становится гораздо полезнее, когда она может взаимодействовать со своей средой.

Вместо того чтобы помещать каждый файл в промпт, агенту для программирования можно предоставить инструменты для поиска по репозиторию, чтения файлов, редактирования кода, запуска тестов, проверки статуса Git и выполнения команд.

Это создаёт гораздо более эффективную среду разработки, поскольку модель может получать информацию тогда, когда она ей нужна.

Основная идея проста: модели не обязательно знать всё заранее, если у неё есть надёжные инструменты для поиска того, что ей нужно.

Этот принцип особенно важен для Claude Code, агентов на базе Codex и других автономных сред программирования.

Используйте тесты как цикл обратной связи

Сгенерированный AI код не следует считать автоматически правильным.

Один из наиболее эффективных методов AI-программирования — позволить модели проверять собственную работу с помощью тестов и инструментов.

Вместо:

«Напиши эту функциональность.»

более сильный рабочий процесс таков:

«Реализуй функциональность, запусти существующие тесты, определи любые сбои, вызванные изменением, исправь их и подведи итог по финальному результату.»

Это создаёт цикл обратной связи между моделью и средой разработки.

Модель пишет код, среда предоставляет свидетельства, а модель использует эти свидетельства для улучшения своей реализации.

Для продакшн-приложений это можно сочетать с модульными тестами, интеграционными тестами, проверкой типов, линтингом и CI-конвейерами.

Используйте Git, чтобы сделать AI-программирование безопасным

Начинающим также следует относиться к системе контроля версий как к части своего рабочего процесса AI-программирования.

Прежде чем позволить AI-агенту для программирования вносить существенные изменения, убедитесь, что репозиторий закоммичен или иным образом легко восстанавливается.

Это даёт вам безопасную точку восстановления, если модель внесёт неожиданные изменения.

Git также упрощает точный просмотр того, что изменил AI-агент для программирования, вместо того чтобы полагаться на собственную сводку модели.

Для более крупных задач просмотр диффа после каждого логического шага зачастую гораздо безопаснее, чем позволять агенту вносить десятки не связанных между собой изменений, прежде чем проверить результат.

Избегайте длинных диалогов, когда контекст становится запутанным

Длинные сессии AI-программирования могут становиться всё более сложными в управлении.

По мере роста диалога модели может потребоваться обрабатывать большие объёмы предыдущего контекста, включая устаревшие предположения, неудачные подходы и ранние решения по реализации, которые больше не актуальны.

Когда задача становится запутанной, начало нового контекста с краткой сводкой иногда может дать лучшие результаты, чем бесконечное продолжение.

Полезная сводка может описывать текущую архитектуру, что уже было изменено, какие тесты проходят и что осталось сделать.

Это даёт новой сессии чистую отправную точку, не заставляя её обрабатывать всю историю.

Когда следует использовать Claude, Codex, Kimi K3 или GLM?

Ответ во многом зависит от того, что вы создаёте.

Для разработчика, который проводит большую часть времени, решая сложные архитектурные проблемы, отлаживая трудные вопросы или просматривая крупные изменения, Claude может дать наибольшую ценность.

Для приложений, ориентированных преимущественно на реализацию программного обеспечения и рабочие процессы программирования, Codex является естественным вариантом.

Для больших репозиториев и приложений, где понимание длинного контекста особенно важно, Kimi K3 может быть привлекательным.

Для работы с большими объёмами, где контроль затрат на инференс является серьёзной проблемой, GLM может предоставить ещё один вариант.

Поэтому лучший стек для AI-программирования не обязательно должен строиться вокруг одной модели. Мультимодельная архитектура может обеспечить лучшие характеристики по стоимости и производительности, чем принуждение каждой задачи проходить через единственный API.

Совет по затратам на API: оптимизируйте рабочий процесс, прежде чем менять модели

Когда приложение для AI-программирования становится дорогим, разработчики часто сразу ищут более дешёвую модель.

Это может помочь, но не всегда должно быть первым шагом.

Прежде чем менять модели, изучите, сколько токенов потребляет приложение и почему.

Повторяющийся контекст, излишне длинные промпты, чрезмерная история диалога, неэффективные циклы агента и ненужные вызовы инструментов — всё это может увеличивать затраты.

Более удачная архитектура иногда может сократить потребление API без смены базовой модели.

Например, кэширование стабильного контекста, извлечение только релевантных файлов, суммирование завершённой работы и маршрутизация простых запросов к более дешёвым моделям могут значительно сократить общее потребление.

Это особенно важно для AI-агентов, поскольку один запрос пользователя может запускать множество вызовов модели за кулисами.

Использование нескольких API для программирования через DDShub

Разработчики, которые хотят экспериментировать с разными моделями для программирования, также могут использовать единую API-платформу вместо поддержки отдельных интеграций для каждого провайдера.

DDShub предоставляет доступ к Claude, Codex, Kimi, GLM и другим AI-моделям через свою API-платформу, позволяя разработчикам сравнивать разные модели и выбирать подходящую модель для каждой рабочей нагрузки.

Это может быть полезно при создании продукта для AI-программирования, поскольку приложению не обязательно навсегда зависеть от одной модели. Разработчики могут тестировать разные модели для анализа архитектуры, генерации кода, понимания репозиториев и автоматизации больших объёмов, управляя доступом к API через одну платформу.

Вы можете изучить доступные модели через каталог моделей DDShub: https://www.ddshub.cc/models

Для разработчиков, которые хотят интегрировать эти модели в собственные приложения, документация DDShub API предоставляет соответствующую информацию об API: https://www.ddshub.cc/docs

Простой рабочий процесс AI-программирования для начинающих

Если вы совсем новичок в AI-программировании, вам не нужно начинать с создания сложного автономного агента.

Практичная отправная точка — выбрать небольшой существующий проект и использовать AI-модель для программирования, чтобы разобраться в нём. Попросите модель объяснить архитектуру, определить основные точки входа и описать, как взаимодействуют важные компоненты.

Как только вы поймёте, как модель работает с вашим репозиторием, дайте ей небольшую задачу по реализации. Попросите её изучить соответствующие файлы, предложить решение, внести изменение и запустить подходящие тесты.

Освоившись с этим рабочим процессом, вы можете постепенно вводить поиск по репозиторию, вызов инструментов, автоматизированное тестирование, кэширование промптов, память и маршрутизацию моделей.

Такая последовательность обычно полезнее, чем попытка построить полностью автономного агента для программирования с самого начала.

Заключительные мысли

AI-программирование — это не просто поиск самой сильной модели для программирования и просьба написать программное обеспечение. Качество окружающего рабочего процесса часто определяет, насколько полезной на самом деле окажется модель.

Для начинающих важнейшие навыки — научиться писать понятные промпты для программирования, предоставлять релевантный контекст, просить модель изучить код перед изменением и использовать тесты и Git в качестве средств защиты.

Как только эти основы поняты, приёмы уровня API становятся всё более ценными. Кэширование промптов может сократить затраты на повторяющийся контекст, маршрутизация моделей может сопоставлять разные задачи с разными моделями, а оснастка с поддержкой инструментов может позволить агентам для программирования взаимодействовать с репозиториями вместо того, чтобы полностью полагаться на информацию, помещённую внутрь промптов.

Claude, Codex, Kimi K3 и GLM — каждая из них предлагает разные сильные стороны, и разработчикам не обязательно выбирать только одну. При правильном рабочем процессе и API-инфраструктуре несколько моделей для программирования могут работать вместе, создавая среду разработки, которая более функциональна, более гибка и более экономична.

Для разработчиков, которые только начинают, лучший совет прост: начинайте с небольших задач, давайте модели правильный контекст, проверяйте каждое важное изменение и оптимизируйте рабочий процесс по мере масштабирования.