惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

人人都是产品经理
人人都是产品经理
MyScale Blog
MyScale Blog
Y
Y Combinator Blog
罗磊的独立博客
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
P
Proofpoint News Feed
Google DeepMind News
Google DeepMind News
V
Vulnerabilities – Threatpost
T
The Blog of Author Tim Ferriss
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Recorded Future
Recorded Future
N
News and Events Feed by Topic
B
Blog RSS Feed
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
博客园_首页
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
博客园 - 【当耐特】
N
Netflix TechBlog - Medium
博客园 - 叶小钗
B
Blog
Vercel News
Vercel News
T
Tenable Blog
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
Spread Privacy
Spread Privacy
T
Threat Research - Cisco Blogs
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Last Week in AI
Last Week in AI
F
Fortinet All Blogs
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
S
Securelist
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
P
Palo Alto Networks Blog
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
D
DataBreaches.Net
Cyberwarzone
Cyberwarzone
Engineering at Meta
Engineering at Meta
Martin Fowler
Martin Fowler
G
GRAHAM CLULEY
Project Zero
Project Zero
Cisco Talos Blog
Cisco Talos Blog
A
Arctic Wolf
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
L
LangChain Blog
cs.AI updates on arXiv.org
cs.AI updates on arXiv.org
C
Check Point Blog
A
About on SuperTechFans
W
WeLiveSecurity
The GitHub Blog
The GitHub Blog

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Как я использую несколько AI coding agents вместо одного дорогого тарифа
igumnov · 2026-05-08 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиСредний

Время на прочтение3 мин

Охват и читатели242

Мнение

Я давно заметил одну и ту же схему у крупных игроков на рынке AI coding agents. Codex, Claude Code, Gemini и похожие инструменты сначала затягивают тебя дешевыми подписками за 20$ в месяц. Ты пробуешь, быстро привыкаешь, начинаешь использовать это каждый день, а потом внезапно упираешься в лимиты. После этого тебе предлагают например перейти на тариф за 200$ (ChatGPT Pro).

Я не говорю, что это плохо. Это нормальная рыночная модель. Но я для себя выработал другой способ работы с coding agents, и при таком подходе мне нет особого смысла платить за один дорогой тариф.

Я использую AI-агентов довольно строго и утилитарно.

Перед почти каждым новым запросом я очищаю историю чата (/clear), чтобы не тащить лишний контекст и не сжигать токены.

Я не даю агенту огромный список задач сразу. Только одна изолированная задача за раз. Один баг, одна доработка, один небольшой рефакторинг.

В промпте я почти всегда указываю конкретные файлы, которые надо менять. Либо даю примеры файлов, где уже есть похожая реализация, чтобы агент просто повторил нужный паттерн.

Из-за этого мне, честно говоря, стало почти все равно, каким именно агентом пользоваться: Codex, Claude Code или Gemini. При моем сценарии использования они дают примерно сопоставимый результат. Я не передаю им огромную сложную задачу в стиле "разберись во всем проекте и сделай хорошо". Я даю маленький контролируемый кусок работы, проверяю результат, прогоняю тесты, смотрю diff и только потом коммичу изменения в Git.

Но потом я пошел дальше.

Сначала я удивлялся, когда видел, что люди держат открытыми несколько окон с AI-агентами и запускают несколько задач параллельно. Потом сам начал делать так же. Обычно один агент работает над задачей примерно 3–5 минут. Поэтому сейчас я часто держу открытыми три окна одновременно. В одном Codex, во втором Claude Code, в третьем Gemini. Каждый агент работает над своей отдельной частью кодовой базы.

По ощущениям это похоже на трех middle-разработчиков, которым я раздал маленькие независимые задачи. Один чинит баг в одном модуле, второй пишет тест, третий дорабатывает соседний функционал. Я в это время проверяю результаты, принимаю или отклоняю изменения и коммичу только то, что действительно выглядит нормально.

И вот тут начинается сама экономия.

Вместо того чтобы платить 200$ за один жирный тариф, я просто взял самые дешевые подписки у разных провайдеров. Codex за 20$, Claude Code за 20$ и Gemini за 20$. Когда заканчивается лимит в одном инструменте, я переключаюсь на второй. Когда упираюсь во второй, перехожу на третий.

В итоге я трачу 60$ в месяц вместо 200$.

Понятно, что одна модель может быть на 10% умнее другой. Где-то Codex лучше понимает структуру проекта. Где-то Claude аккуратнее пишет код. Где-то Gemini быстрее справляется с простыми задачами. Но если использовать их не как "автономного senior-разработчика, которому можно отдать весь проект", а как инструменты для маленьких изолированных задач, эта разница становится не такой критичной.

Для моего workflow важнее не то, какая модель "самая умная вообще", а то, чтобы у меня всегда был доступный агент, которому можно быстро отдать небольшую задачу и через несколько минут получить diff.

В результате я получаю почти тот же практический эффект, что и от дорогого тарифа, но плачу заметно меньше.

Такой подход, конечно, подойдет не всем. Если вы хотите отдать агенту большую фичу целиком и забыть о ней на час, тогда, возможно, вам действительно важнее один максимально сильный инструмент с большим лимитом. Но если вы, как и я, используете AI coding agents как набор быстрых помощников для маленьких контролируемых задач, то подписки у нескольких провайдеров могут оказаться выгоднее одного дорогого плана.

Капитализм и конкуренция иногда работают в пользу пользователя. Главное не привязываться к одному инструменту слишком сильно.