00:00:00Учитывая развитие AI в кодировании,
00:00:01многие процессы автоматизируются.
00:00:03Что плохого в том,
00:00:04чтобы передать еще что-то в руки автоматики?
00:00:06LLM получили инструменты,
00:00:07и так многое из того,
00:00:08что делали люди,
00:00:09было автоматизировано.
00:00:10С Puppeteer MCP мы увидели автоматизированное тестирование пользовательского интерфейса.
00:00:13Теперь Ingest предоставил нам слой мониторинга,
00:00:16который позволяет вашим кодирующим агентам стать живыми отладчиками генерируемого ими кода.
00:00:20Они делают это,
00:00:21выпуская свой MCP для сервера разработки Ingest,
00:00:23который по сути является локальной версией их облачной платформы.
00:00:26Платформа позволяет тестировать все функции,
00:00:29встроенные в вашего агента,
00:00:30и предоставляет визуальный интерфейс для всего,
00:00:33а также для различных запускаемых событий.
00:00:35С этим вы можете напрямую просить своих AI-агентов,
00:00:37таких как Claude Code или Cursor,
00:00:39выполнять все автоматизированное тестирование.
00:00:41Если бы у Versil было что-то подобное,
00:00:43их развертывание и отладка требовали бы всего одного запроса.
00:00:46Для тех,
00:00:47кто не знает,
00:00:47Ingest — это платформа оркестрации рабочих процессов с открытым исходным кодом,
00:00:51которая позволяет создавать надежные рабочие процессы AI и решает множество сопутствующих проблем.
00:00:55Я использую ее для создания агентных рабочих процессов в нашей компании,
00:00:59и опыт разработчика действительно хорош.
00:01:00С сервером MCP стало еще лучше.
00:01:03Эти рабочие процессы построены с использованием асинхронных функций,
00:01:06и есть некоторые проблемы с их тестированием и отладкой.
00:01:09Большинство из них запускаются внешними событиями.
00:01:11Они выполняются асинхронно в несколько этапов.
00:01:13Для тех из вас,
00:01:14кто не знает,
00:01:15что такое асинхронность: это функции,
00:01:16которые могут приостанавливаться и ждать завершения чего-либо,
00:01:19а затем продолжать работу,
00:01:20не блокируя все остальное.
00:01:22Эти функции являются частью более крупных рабочих процессов,
00:01:24что еще больше усложняет отладку.
00:01:26Это обычно приводит к тому,
00:01:27что вам приходится вручную запускать эти события,
00:01:30или вам может потребоваться постоянно переключаться между редактором кода и браузером.
00:01:34Вам даже может потребоваться просматривать логи,
00:01:36чтобы понять,
00:01:37что на самом деле произошло с этой конкретной функцией,
00:01:39почему она могла завершиться с ошибкой или что-то еще.
00:01:41Или вам даже может потребоваться воссоздавать сложные события или запускать их самостоятельно,
00:01:45чтобы фактически протестировать функцию.
00:01:47Но теперь,
00:01:48с интеграцией MCP,
00:01:49ваш AI-агент может обрабатывать все это автоматически.
00:01:52У них также была статья
00:01:58Я буду использовать этого агента,
00:02:00чтобы показать,
00:02:00как работает MCP.
00:02:01В агенте они реализовали контекстную инженерию внутри него,
00:02:04а не просто использовали ее для его создания,
00:02:07как на этапе извлечения контекста,
00:02:08так и на этапе его обогащения.
00:02:10Они также очень хорошо объясняют разницу между
00:02:14Это также очень интересная статья,
00:02:16и я,
00:02:16возможно,
00:02:17сделаю видео на эту тему.
00:02:18Так что, если вам это интересно, оставьте комментарий ниже.
00:02:20Агент полностью с открытым исходным кодом.
00:02:22Я скопировал ссылку,
00:02:23клонировал его,
00:02:24установил зависимости и инициализировал claud code.
00:02:27Я попросил его проанализировать кодовую базу и создать claud.md.
00:02:31В статье также указано,
00:02:32почему мы должны использовать разные модели для их различных сильных сторон,
00:02:35и они реализовали агентов с отдельными LLM для разных ролей в исследовательском агенте.
00:02:39Они используют AI-шлюз с Vercel,
00:02:41который предоставляет доступ к более чем 100 моделям.
00:02:44Я хотел использовать одну модель.
00:02:46Используя claud.md,
00:02:47он обновил кодовую базу и переключил ее на использование API OpenAI.
00:02:51После редактирования он просто сообщил мне,
00:02:53какие файлы были изменены.
00:02:54После этого я скопировал конфигурацию для claud code,
00:02:57создал файл .mcp.json,
00:02:58вставил ее,
00:02:59запустил приложение Next.js,
00:03:00а затем запустил сервер разработки Ingest,
00:03:03который вы уже видели.
00:03:04После этого я перезапустил claud code и проверил,
00:03:07что MCP подключен.
00:03:09Внутри MCP есть управление событиями,
00:03:10где он может запускать функции с тестовыми событиями и получать идентификаторы запусков,
00:03:15а также другие функции,
00:03:16которые позволяют ему перечислять и вызывать функции.
00:03:19У вас есть инструменты мониторинга,
00:03:20которые позволяют получать статус и доступ к документации,
00:03:23так что если что-то пойдет не так с функциями Ingest,
00:03:26мне больше не придется вручную копаться,
00:03:28чтобы выяснить,
00:03:29что не так с моим агентом.
00:03:30Эти инструменты могут автоматически сообщить claud,
00:03:32что пошло не так,
00:03:33и он сможет это исправить.
00:03:34Он использовал инструмент
00:03:40После этого он опрашивал статус выполнения,
00:03:42что по сути означает,
00:03:43что он снова и снова спрашивал,
00:03:45завершилось ли выполнение или нет.
00:03:47Затем он снова протестировал и убедился,
00:03:49что все они использовали правильное имя модели и рабочий процесс все еще выполнялся без проблем.
00:03:53По их собственным словам,
00:03:55это представляет собой фундаментальный сдвиг в том,
00:03:57как они создают и отлаживают бессерверные функции.
00:04:00Вместо того чтобы функции были
00:04:13И я очень этому рад.
00:04:15На этом наше видео подходит к концу.
00:04:16Если вы хотите поддержать канал и помочь нам продолжать создавать подобные видео,
00:04:21вы можете сделать это,
00:04:22нажав кнопку
00:04:23Как всегда,
00:04:23спасибо за просмотр,
00:04:24и увидимся в следующем видео.