GSD — недостающее звено для Claude Code

AAI LABS
Computing/SoftwareSmall Business/StartupsInternet Technology

Transcript

00:00:00Фреймворки для ИИ-кодинга плодятся как грибы, и каждый заявляет, что он — лучший
00:00:04для создания ИИ-агентов.
00:00:05Но лучший способ разработки не зависит целиком от выбранного фреймворка.
00:00:09Есть и другие факторы, о которых часто забывают, а потом расстраиваются, когда инструмент
00:00:14не подходит под их проект.
00:00:15Но это проблема не фреймворка, а выбора.
00:00:18Каждый из них хорош для тех задач, под которые создавался, и здесь нет решения,
00:00:22подходящего всем.
00:00:23Ранее наша команда уже обозревала подобные инструменты на канале, но недавно
00:00:28мы наткнулись на один, который сейчас активно набирает популярность.
00:00:31Мы делаем это видео не потому, что это очередной «лучший» фреймворк,
00:00:35ради которого стоит бросить остальные.
00:00:37А потому, что при тестировании он показался нам по-настоящему уникальным и подходящим
00:00:41для сценариев, с которыми другие не справляются.
00:00:43Мы уже разбирали такие системы, как BMAD и Superpowers.
00:00:48Ошибка в выборе означает либо избыточность, либо нехватку функционала.
00:00:51Сегодня мы изучим фреймворк под названием GSD — сокращение от «Get Shit Done»,
00:00:56и вы скоро поймете, почему.
00:00:57К концу видео вы будете знать, где какой инструмент применять, начав с
00:01:00первого из них — GSD.
00:01:02Используйте GSD, когда не до конца уверены, что именно строить, и не хотите планировать все заранее,
00:01:06так как требования могут измениться.
00:01:09Это не значит, что вы вообще не понимаете задачу.
00:01:11Это значит, что продукт требует много экспериментов на каждом этапе.
00:01:15Это идеальный вариант, если нужно максимально быстро создать MVP
00:01:19для экспериментальных проектов.
00:01:20GSD запрашивает общие рамки проекта, но, в отличие от метода BMAD, он
00:01:25не связывает вам руки.
00:01:26Опираясь на начальные цели, он планирует реализацию шаг за шагом.
00:01:30Это значит, что вы не заложник поздних этапов, так как система
00:01:34не расписывала их в мельчайших деталях заранее.
00:01:35Так что для разработки уникального кастомного решения
00:01:39лучше выбрать именно GSD.
00:01:41Представьте, что вы создаете экранного ассистента для интервью, вроде Cluely.
00:01:45Вам придется выяснить массу вещей: как будет выглядеть интерфейс
00:01:50или как сделать так, чтобы платформы для созвонов не замечали его при демонстрации экрана.
00:01:54Многие моменты требуют проб и ошибок, и их невозможно предугадать до начала планирования.
00:01:59BMAD, напротив, использует обратный подход.
00:02:02Это пошаговый фреймворк, который создает подробную документацию для каждой фазы
00:02:06еще до написания кода.
00:02:07Вы должны точно знать цель с самого старта. И это не значит,
00:02:11что он работает плохо.
00:02:12В нем есть целый исследовательский модуль, куда создатель BMAD вложил
00:02:17контекст различных ролей — бизнес-аналитика или дизайн-мыслителя,
00:02:21чтобы продукт был продуман со всех сторон.
00:02:25Но всё это загружается заранее, на основе чего создаются ТЗ и архитектура,
00:02:30а затем — конкретные задачи, которые команде разработчиков остается
00:02:34просто выполнить.
00:02:35В нашем видео о системе BMAD мы хвалили ее именно за эту строгость.
00:02:39Промпты составлены так хорошо, что система буквально не дает
00:02:43агенту отклоняться от задач.
00:02:44Но при длительном использовании мы заметили: когда нужно изменить
00:02:48требования, система становится нестабильной.
00:02:52Даже лучшие модели упускают мелкие детали при пересмотре ТЗ.
00:02:56Также люди жалуются, что планирование занимает слишком много времени
00:03:00еще до начала кодинга, но это лишь потому, что
00:03:04он не предназначен для таких гибких проектов.
00:03:05Его стоит использовать, когда требования кристально ясны и вы хотите
00:03:09получить систему без пробелов, так как все спецификации в ней тесно взаимосвязаны.
00:03:14Или если вы строите стандартные системы, вроде кастомной CRM для клиента
00:03:19или собственной платформы для сообщества.
00:03:21Теперь о Superpowers: он основан на TDD (разработке через тестирование), и его суть в том,
00:03:25что вы четко понимаете, что делаете.
00:03:26TDD важен там, где цена ошибки слишком высока. И речь не о
00:03:30простой интеграции Stripe в приложение на Next.js, а о чем-то вроде
00:03:34агентской платформы, где ИИ действует от лица пользователей,
00:03:39и неверный шаг может стоить слишком дорого.
00:03:41С точки зрения удобства он похож на GSD: планирование идет функция за функцией
00:03:46в рамках общего плана проекта.
00:03:49Но так как сначала пишутся тесты, места для экспериментов почти не остается,
00:03:53поэтому он не идеален для проектов с предварительным планированием.
00:03:57Однако, если проект сочетает в себе оба подхода, вы можете
00:04:02реализовать основную функциональность с помощью GSD,
00:04:06а затем продолжить разработку, подключив Superpowers.
00:04:10У нас есть отдельные видео и по Superpowers, и по методу BMAD. Ссылки на них
00:04:15будут в описании, если захотите изучить их подробнее.
00:04:19GSD также создавался для борьбы с «засорением» контекста. Для этого используются субагенты,
00:04:23запускающие отдельные процессы для изолированных задач. Это держит контекст
00:04:28основного агента в чистоте, чтобы он не терял нить.
00:04:31Большинство современных ИИ-кодинг агентов уже поддерживают субагентов,
00:04:35так что неважно, используете вы Claude Code с этим или нет.
00:04:37Кстати, Claude недавно обновился: новая Opus 4.6 теперь имеет
00:04:42окно контекста в 1 миллион токенов.
00:04:43Так что многие техники по управлению контекстом, которым мы учили на канале,
00:04:46уже не так критичны.
00:04:49Чтобы установить его, скопируйте команду и вставьте в папку проекта,
00:04:53над которым работаете.
00:04:54Затем выберите, для какого агента выполнить установку.
00:04:57В моем случае это был Claude, так что я выбрал его.
00:04:59Далее нужно выбрать область установки.
00:05:02Я предпочитаю уровень проекта, так как разные проекты могут требовать разных фреймворков,
00:05:06и это ограничивает конфигурацию только текущим проектом.
00:05:10Так как мы использовали Next.js, мы установили его в наш новый проект.
00:05:15После установки GSD появится в папке .claud в виде
00:05:19агентов, команд и хуков.
00:05:21Если вы не используете Claude, они будут в папке .agent в корне проекта.
00:05:26Там несколько агентов для разных задач, но в отличие от обычных Markdown-промптов,
00:05:30здесь всё структурировано в формате XML, и это не случайно.
00:05:34Модели Claude лучше справляются с XML-инструкциями,
00:05:39так как им проще разбирать структуру. Это оптимизация производительности
00:05:43под конкретного агента.
00:05:44Но прежде чем продолжить, пара слов от нашего спонсора — Genspark.
00:05:48Многие сейчас вынуждены оплачивать сразу несколько подписок —
00:05:52на ChatGPT, Claude и разные медиа-инструменты.
00:05:55Genspark — это ИИ-рабочее пространство «все в одном», которое достигло выручки в $200 млн всего за 11 месяцев,
00:06:02объединив всё в одну подписку.
00:06:03Система субагентов сама выбирает лучшую модель для каждой задачи.
00:06:07Она берет на себя весь рабочий процесс: от создания презентаций и автозаполнения таблиц
00:06:12до генерации медиа и даже реальных телефонных звонков через функцию «позвони за меня».
00:06:16Вы даже можете превращать свои исследования в ИИ-подкасты и слушать их на ходу.
00:06:20А сервис Speakly мгновенно превратит 15-минутную запись в 3000 слов идеального текста.
00:06:26И самое невероятное?
00:06:27Genspark предлагает безлимитный чат и генерацию изображений на весь 2026 год.
00:06:31Nano Banana 2, GPT-Image, Flux, Seedream, Gemini 3.1 Pro, GPT 5.2, Claude Opus 4.6 и другие
00:06:40топовые модели доступны без ограничений.
00:06:43Переходите по ссылке в закрепленном комментарии, чтобы начать работу с Genspark.
00:06:46Для запуска GSD используйте команду создания нового проекта.
00:06:50После запуска агент начнет работу согласно промпту инициализации
00:06:54и первым первым делом изучит кодовую базу.
00:06:56Так как проект Next.js уже был создан, он заметил код и
00:07:01спросил, нужно ли его проанализировать.
00:07:04Мы пропустили этот шаг, чтобы не тратить время.
00:07:06Если бы это был существующий проект, лучше было бы разрешить анализ,
00:07:11но здесь был пустой шаблон, так что я отказался.
00:07:14Затем он попросит вас описать идею вашего приложения.
00:07:18После чего последует серия вопросов о целевой аудитории, функциях,
00:07:22масштабе проекта и многом другом.
00:07:24Сессия вопросов в GSD заметно отличается от той, что в Superpowers.
00:07:29Superpowers пытается выудить из вас все граничные случаи.
00:07:32GSD же фокусируется на понимании того, что строить, а не на поиске
00:07:38слабых мест, где всё может сломаться.
00:07:39Собрав информацию, он создает файл project.md в папке .planning.
00:07:43Там содержатся описание, ограничения, ключевые решения и то, что не входит в рамки,
00:07:48всё это он вывел из ваших ответов.
00:07:50И вот тут вступает в дело защита от перегрузки контекста.
00:07:54Файл project.md намеренно короткий и емкий, чтобы агенты не отклонялись
00:07:59от целей, зарываясь в документации.
00:08:01Весь прогресс отслеживается через Git, но не обычными коммитами.
00:08:05Под капотом запускается скрипт проверок перед коммитом,
00:08:10гарантирующий соответствие стандартам перед фиксацией изменений.
00:08:12После планирования GSD переходит к фазе исследования.
00:08:16Он запускает в фоне сразу несколько агентов, изучающих разные аспекты
00:08:20вашего будущего приложения.
00:08:21Когда они закончат, в дело вступает агент-синтезатор.
00:08:24Поскольку агенты настроены использовать подходящие модели, синтезатор
00:08:29использует Sonnet, а не более тяжелую Opus.
00:08:32В GSD прописано соответствие каждого субагента нужной модели
00:08:36в зависимости от нагрузки, чтобы не тратить ресурсы впустую.
00:08:39Он сжимает результаты исследований и отмечает потенциальные риски —
00:08:44вещи, которые могут помешать работе в долгосроке.
00:08:46После синтеза начинается этап уточнения требований.
00:08:49Вам зададут конкретные вопросы об MVP, чтобы выявить функции,
00:08:55которые действительно необходимы в первой версии.
00:08:56Так как GSD нацелен на быстрый результат, он следит, чтобы в V1 не было ничего лишнего.
00:09:01После подтверждения состава MVP генерируется дорожная карта,
00:09:05которую вы должны утвердить. После этого инициализация проекта завершена.
00:09:09Если вам нравится наш контент, поддержите нас лайком («hype button»),
00:09:14это помогает нам расти и делать больше крутых видео.
00:09:17Теперь, когда инициализация закончена, пора приступать к реализации.
00:09:22На прошлом этапе проект был разбит на 4 фазы согласно требованиям.
00:09:26Вам предложат два варианта: работать без обсуждений или с ними.
00:09:31Обсуждение в этом фреймворке — это сессия вопросов и ответов с агентом,
00:09:35где он проверяет, правильно ли понял план.
00:09:37Мы выбрали обсуждение, чтобы максимально прояснить детали, но вы
00:09:41можете пропустить этот шаг, если считаете, что прошлых вопросов
00:09:45было достаточно для начала кодинга.
00:09:47После обсуждения создается файл context.md в папке фаз
00:09:52внутри директории .planning.
00:09:54Там фиксируются все детали разговора и привязка обсуждаемой фазы
00:09:58к действиям агента.
00:09:59Верный своей философии, GSD делает этот файл лаконичным,
00:10:04чтобы Claude фокусировался на главном.
00:10:06Далее вы начинаете планирование первой фазы.
00:10:08Оно начинается с исследования на основе созданного context.md.
00:10:13Специальный агент на базе модели Sonnet изучает различные аспекты.
00:10:17Но мы ожидали, что он будет использовать Context 7 или полноценно искать по документации.
00:10:21Вместо этого он использовал веб-поиск с пометкой «2025 год»
00:10:27в ключевых словах, что было не совсем верно.
00:10:28Результаты были бы точнее, если бы мы подключили Context 7 MCP,
00:10:32чтобы исследование опиралось на более надежную базу.
00:10:33Так что при использовании советую подключать подобные MCP для точности.
00:10:37Был создан файл research.md, где задокументированы все находки,
00:10:42включая уровень уверенности, показывающий надежность источников.
00:10:46После исследования агент составил план.
00:10:48В нем детально прописаны зависимости каждой фазы и
00:10:52все требования с уникальными ID.
00:10:53И вот в чем ключевое отличие GSD: вместо того чтобы просто написать
00:10:57план в одну сторону, как делают другие, он перепроверяет его
00:11:02по нескольким параметрам на реализуемость и соответствие целям.
00:11:06Для этого работают два агента: планировщик и верификатор.
00:11:11Первый создает планы, а второй постоянно их проверяет и выдает предупреждения.
00:11:14То есть система сама проводит «состязательное планирование»,
00:11:19без нашего ручного вмешательства.
00:11:20Когда план был утвержден и все проверки пройдены, система закоммитила изменения
00:11:24и разбила план на «волны».
00:11:25Он делит работу на столько этапов, сколько нужно, и параллелит независимые задачи,
00:11:30чтобы субагенты могли выполнять их одновременно.
00:11:33Затем выделенный агент начал реализацию проекта по этапам,
00:11:37следуя созданному плану.
00:11:38По завершении он проверяет результат с помощью тестов Playwright,
00:11:43создавая и удаляя скрипты для чистоты папок, и выполняя
00:11:47множество других автоматических задач под капотом.
00:11:49После чего он выдал нам отчет о проделанной работе и
00:11:53инструкции, как мы можем сами всё проверить.
00:11:54В первой итерации создается прототип с заглушками,
00:11:58где видны все элементы, чтобы понять, как приложение будет выглядеть.
00:12:01Дальнейшие шаги будут оживлять функции одну за другой,
00:12:05пока в конце цикла вы не получите готовое приложение.
00:12:06Вся итерация заняла 138 000 токенов — совсем немного,
00:12:12учитывая окно контекста в миллион.
00:12:13Агент с окном в 200 000 уже начал бы сигнализировать о необходимости сжатия.
00:12:18Но благодаря документации по фазам, даже если мы очистим контекст,
00:12:23агенты будут знать, на чем остановились.
00:12:25Как только мы одобрили работу, прошли тесты и вторая волна была отмечена как завершенная.
00:12:29Затем снова запустился верификатор GSD и проверил,
00:12:34соответствует ли реализация изначальной цели.
00:12:36После верификации первая фаза была полностью закрыта,
00:12:41и нам предложили перейти к следующему этапу разработки.
00:12:43Когда мы прогнали приложение через все фазы,
00:12:47все бывшие заглушки стали рабочими функциями.
00:12:49GSD отлично подходит для крупных приложений со множеством функций, но он
00:12:54избыточен, если ваша задача проста и не требует таких сложностей.
00:12:59Для простых приложений хватит обычного Claude или любого другого агента
00:13:03без такого глубокого планирования.
00:13:04Однако, если вам нужен полный контроль и четкий план,
00:13:08но вы не хотите тратить на это кучу сил, GSD — ваш выбор.
00:13:11Это лишь один из фреймворков, но часто бывают случаи,
00:13:16когда готовые решения не подходят и нужно создать свой процесс.
00:13:18Для этого нужно знать определенные принципы.
00:13:22Мы разобрали их в предыдущем видео, которое поможет вам строить лучшие рабочие процессы.
00:13:26Вы увидите его в конечных заставках, так что сможете
00:13:30просто кликнуть по нему.
00:13:31На этом наше видео подходит к концу.
00:13:33Если хотите поддержать канал и помогать нам выпускать новые ролики,
00:13:37вы можете сделать это, присоединившись к AI Labs Pro.
00:13:38Как всегда, спасибо за просмотр, и до встречи в следующем видео!

Key Takeaway

GSD является «недостающим звеном» в разработке через Claude Code, предлагая идеальный баланс между гибкостью для экспериментов и строгим автоматизированным контролем качества на каждом этапе создания продукта.

Highlights

GSD (Get Shit Done) — это уникальный фреймворк для ИИ-кодинга, ориентированный на быструю разработку MVP и экспериментальных проектов.

В отличие от жесткого метода BMAD, GSD предлагает гибкое пошаговое планирование, которое позволяет менять требования в процессе работы.

Система использует субагентов и XML-инструкции для оптимизации работы с моделями Claude и предотвращения переполнения контекста.

Процесс разработки в GSD включает фазы исследования, синтеза, уточнения MVP и «состязательного планирования» с участием агента-верификатора.

Фреймворк автоматизирует проверку кода через Playwright и интеграцию с Git, обеспечивая высокую стабильность при реализации сложных функций.

GSD идеально подходит для масштабных приложений, где важен контроль и четкая структура без избыточных временных затрат на предварительное проектирование.

Timeline

Введение в экосистему фреймворков и уникальность GSD

В начале видео автор анализирует стремительный рост количества фреймворков для ИИ-кодинга и подчеркивает, что выбор инструмента зависит от конкретных задач проекта. Представляется новый фреймворк GSD (Get Shit Done), который выделяется среди конкурентов своей способностью справляться с уникальными сценариями разработки. Основное преимущество GSD заключается в том, что он предназначен для ситуаций с высокой неопределенностью требований. Спикер объясняет, что этот инструмент идеально подходит для создания MVP и проведения экспериментов без необходимости жесткого долгосрочного планирования. В этом разделе закладывается фундамент для понимания того, почему гибкость GSD является критически важной для современных разработчиков.

Сравнение GSD с методами BMAD и Superpowers

Автор проводит детальное сравнение GSD с другими популярными системами, такими как BMAD и Superpowers, используя в качестве примера создание ИИ-ассистента для интервью. Метод BMAD описывается как жесткий пошаговый процесс с глубокой предварительной документацией, который становится нестабильным при изменении условий. Superpowers же фокусируется на разработке через тестирование (TDD), что важно для критически значимых систем, но ограничивает возможности для проб и ошибок. В отличие от них, GSD не связывает руки разработчику и позволяет планировать реализацию постепенно, сохраняя возможность маневра. Спикер делает важный вывод о возможности комбинирования этих подходов для достижения максимальной эффективности в зависимости от стадии проекта.

Техническая архитектура и управление контекстом

В этом сегменте рассматриваются технические аспекты GSD, включая использование субагентов для предотвращения «засорения» контекста основной модели. Автор отмечает, что переход на новые модели с огромным окном контекста, такие как Claude Opus 4.6, делает управление токенами менее критичным, но структурный подход GSD всё еще важен. Подробно описывается процесс установки фреймворка через терминал и использование XML-формата для инструкций, который лучше воспринимается моделями Claude. Также упоминается спонсор Genspark как универсальное рабочее пространство, объединяющее топовые ИИ-модели под одной подпиской. Особое внимание уделяется тому, как GSD организует файлы конфигурации и команды внутри структуры проекта для максимальной производительности.

Процесс инициализации, исследования и планирования

Спикер демонстрирует практический запуск GSD, начиная с анализа кодовой базы и серии уточняющих вопросов о целевой аудитории и функциях приложения. Система автоматически создает лаконичный файл project.md в папке планирования, который служит ориентиром для всех последующих действий агентов. Далее запускается фаза исследования, где специализированные субагенты изучают различные аспекты реализации, используя веб-поиск. Интересной особенностью является работа агента-синтезатора, который сжимает результаты и отмечает потенциальные риски проекта. Завершается этап созданием дорожной карты MVP, которую пользователь должен утвердить перед началом написания кода, что гарантирует фокус на самом необходимом.

Реализация, верификация и завершение цикла разработки

Финальная часть видео посвящена непосредственной разработке, которая делится на фазы и «волны» для параллельного выполнения задач. Внедрена уникальная концепция «состязательного планирования», где агент-планировщик и агент-верификатор проверяют планы друг друга на реалистичность. Автор показывает, как система автоматически проводит тесты Playwright и фиксирует изменения через Git с предварительными проверками. В результате первой итерации создается работающий прототип с заглушками, которые постепенно заменяются реальной функциональностью в последующих циклах. В заключение подчеркивается, что GSD — это мощный инструмент для тех, кому нужен полный контроль над сложными приложениями без лишней рутины. Видео заканчивается призывом изучать принципы построения собственных рабочих процессов для достижения наилучших результатов.

Community Posts

View all posts