Ep. 19: Как разработчику выжать максимум из LLM? Claude Code, MCP, Агенты: полный арсенал для разработки

Обсуждаем с Саввой использование LLM на практике. Разбираем реальные workflow и методы, которые сами используем, чтобы выжимать из Claude Code его максимум. От базовой настройки до запуска десятков агентов одновременно и интеграции китайских моделей.

Основные темы:

- Claude Code: настройка и продвинутые техники

- Агенты, Skills, Hooks: как это работает на практике

- Cerebras + китайские модели: x15 к скорости

- MCP для Jira, Git и других сервисов

- Автоматизация рутины: от тестов до документации

Для кого: разработчики, готовые выжать из AI-инструментов максимум

Телеграм-канал Саввы: https://t.me/bringmethecode

👾 Мой Телеграм-Канал с гайдами, анонсами подкастов, роликов: https://t.me/ntuzov

💙 Выпуск вышел при поддержке AvitoTech

Тайминги:

• 00:00 О чем выпуск: Практика использования LLM
• 01:29 Спонсор выпуска (AvitoTech)
• 03:04 Савва: Путь в IT и трансформация в эпоху AI
• 07:20 AI в реальной жизни: Gemini 3.0 Pro и помощь в Японии
• 09:08 Почему Claude Code, а не Cursor?
• 12:32 Пайплайн работы: от аналитики до чистого кода
• 15:18 Режимы Thinking и Ultra-Thinking
• 15:58 Планирование и интеграция с Jira через MCP
• 17:56 Перекрестное опыление: использование разных моделей (Gemini + GPT)
• 21:55 Эволюция: от восторга Copilot до суровой реальности
• 26:41 Особенности Claude Code: лимиты и управление контекстом
• 29:38 CLAUDE.md: Глобальные и локальные правила проекта
• 31:06 Skills vs MCP
• 31:50 Skills: Как научить AI писать QA Notes хорошо
• 35:49 Хуки — правильная финализация работы агента
• 37:14 Агенты: Тестировщик, Оркестратор и Девопс
• 38:27 20 агентов параллельно — Метод «Грубой силы»
• 43:20 Проверка идей: написание крипто-парсера за пару часов
• 50:49 Построение DevOps-инфраструктуры с нуля через AI
• 54:31 Поиск багов, анализ логов и цепочек вызовов
• 59:12 Брейншторм архитектуры и работа с базой данных
• 01:02:13 Скорость x15: Китайские модели через MCP (Cerebras)
• 01:12:07 Почему Junie не взлетел: Ассистент vs Автономность
• 01:14:33 Лайфхак: AI для Performance Review
• 01:18:13 Kubernetes и терминал Warp
• 01:19:19 Git: Разрешение конфликтов и массовый рефакторинг
• 01:23:32 Профайлинг (pprof) и поиск узких мест
• 01:25:20 Опасности: удаление тестов и no-lint
• 01:31:12 Использование моделей напрямую в IDE (IntelliJ, Zed)
• 01:32:52 Экономика: стоимость китайских моделей vs OpenRouter
• 01:34:00 Железо для локальных моделей: Mac Studio vs RTX 5090
• 01:43:35 Как успевать за обновлениями инструментов
• 01:56:07 Обзор китайских моделей: DeepSeek, Qwen, Yi, Minimax
• 02:04:56 Сравнение топов: Gemini 3.0 Pro, GPT-5 и Claude 4.5 Sonnet / Opus
• 02:06:57 Изучение языков с Gemini (Кейс с японскими глаголами)
• 02:16:44 Будущее джунов и проблема «Vibe Coding»
• 02:22:10 Наш практический стрим с демонстрацией использования LLM