💻 Tell Claude "this codebase is yours" and it starts fixing things nobody asked for

That line comes from Anthropic's new prompting guide for Claude Fable 5.2. When a prompt says nothing about ownership, or presents the code as someone else's, the model tends to stack new code on top and only report problems it spots nearby.

The full sentence Anthropic suggests for the system prompt:
This codebase is yours: what it's for and how it's built are your call, and you'll keep building on it.

In Anthropic's tests on small coding tasks, Fable merged repeated code in about half the tries with it, and in under a tenth without it.

It comes at a price. The model used about 1.5 times as many output tokens, added tests and docs nobody requested, and in one try in six to ten changed how an existing feature behaves. Its closing summary often skipped the small changes, so Anthropic says to review the diff, not only the summary.

@aipost 🏴

• Sent via TeleFeed

Мы год писали код только через AI. Вот что случилось дальше... (с)

В reddit в тренде r/ClaudeCode разобрали болезненный кейс, где команда на год перешла на 100% AI-генерацию кода. Сначала получили рост скорости. 😜
Потом - технический долг, который почти похоронил проект. 🤔

Что блин пошло не так, tldr.

1. Часть первая - красивое. Первые ~6 месяцев отличная поставка, прям быстро - Lead Time сократился в разы. 😎
Разумеется, кодовая база выросла примерно в 3 раза📈

2. Часть вторая - лирическая. Большую часть кода никто не мог объяснить. 😳
AI начал забывать и дублировать, а одна и та же функциональность существовала в 4 версиях, агент повторно реализовывал уже существующие вспомогательные функции.

3. Часть третья - трагическая. Далее ушли два сильных инженера, которые делали ревью этого безобразия и возражали – один уволился, второго реорганизовали оптимизировали. 🇨🇩
А кто любит слушать критику? У нас тут, сюка ваще-то AI-трансформация SDLC.
Остальные в итоге не могли оценить даже автокомментарии и просто жали resolve. 😮‍💨

Менеджмент начал откатываться, появились тихие просьбы писать больше кода самому, но половина команды за год не написала ни строчки нетривиального кода - навыки деградировали. 👍

Главный вывод сообщества:

Проблема не в AI. Проблема в том, что AI воспринимают как магию, а не как инструмент.

При этом сторона невесты практикующих агент кодинг ребят выдала базу:

• Нужна архитектура и документация: у одного из комментаторов около 600 тыс. строк кода, 40–50% из которых документация.
• Нужен CLAUDE.md и иерархический индекс docs, чтобы агент понимал проект.
• Нужны "границы" - стандарты, паттерны, Context Engineering.
• AI должен не только писать код, но и аудировать кодовую базу, генерировать документацию и помогать с рефакторингом.


Итого. Когда скорость генерации кода превышает способность команды его понимать и проверять, техдолг растёт экспоненциально. Это не про "AI сломал разработку", а про "Vibe Coding at Scale" без зрелого agent ops и процессов вокруг МАС кодинга. Как сказал один комментатор:

Это как привести толпу junior-разработчиков, которые никогда не работали вместе… только теперь всё автоматизировано и происходит на сверхскорости.

В целом кейс показательный, помимо процессов все ещё не отменяет мой пойнт, что хорошо бы и код читать/понимать, ибо на масштабе выстрелит в колено. Но как его понимать если никогда не писал... Это уже другой вопрос, который уже поднимали в комментариях ответки 👍

• Sent via TeleFeed

📚 Stanford's course on how ChatGPT-style AI works is free on YouTube, exams included

CME 295 starts with how a model reads text and goes all the way to training, reasoning models, agents and how to test them. Last year's run is online in full: 9 lectures, each close to two hours. The first one has nearly a million views.

The slides, the midterm and the final with solutions are on the course site, along with a free illustrated cheatsheet. Afshine and Shervine Amidi teach it.

This fall's version is running now and posts its recordings as it goes. Five lectures are up. Still to come: AI agents with MCP and skills, how to judge a model, and diffusion language models, a different way of generating text.

@aipost 🏴

• Sent via TeleFeed

📱 Find a hit app with bad reviews, then have AI fix the complaints: a founder's iPhone app plan

Claude Code's official plugin directory now has an Xcode plugin from Apple, so the agent can build, run and test iPhone apps itself. Startup founder Greg Isenberg posted how he'd use it:

1. Sort utility apps by revenue on Appfigures or Sensor Tower and find one rated under 3.5, ideally not updated in six months.
2. Pull every review of the top 20 with a free scraper. Ask an agent to group the 1- and 2-star ones into the five biggest complaints, quoting users.
3. Pick the app people hate for its product, not its price. "If people complain about the price but keep paying, that's demand."
4. Build with Claude Code and Apple's plugin. Apple's on-device models run the AI features, so he puts their cost at $0.
5. Test every flow reviewers hated, then give the app to 20 people from Reddit "alternative to [app]" threads.

His plan goes on to paywalls, App Store screenshots and TikTok creators.

@aipost 🏴

• Sent via TeleFeed