Menadžer državnog preduzeća: „Sada je sve Agent automatski razvoj, ti si još uvek u režimu razgovora, nije li prezaostalo?” Ja bez panike: „Idem da nadoknadim, posle raspusta ćemo videti!” Menadžer: „Izvršnost na maksimumu.”

Chenmo Wang Er1759 reči6 minuta

Pre nego što počnemo sa današnjim sadržajem, želim da vas pitam.

Kom režimu razvoja ste više blizu:

Čovek piše kod + AI radi proveru?
Čovek dizajnira arhitekturu + AI piše veći deo koda?
Agent je zadužen za arhitekturu i pisanje koda, čovek radi review?
Agent preuzima sve, testiranje takođe radi Agent?

Zato što znam da neke kompanije interno ne dozvoljavaju pristup AI-ju, ne sumnjajte, zaista ih ima.

01. Moj Coding tok rada

Prvo da kažem nešto o svom režimu.

Odgovori na pitanja: Sada koristim samo Claude APP, zaista je dobar, zna sve, i u većini slučajeva je vrlo tačan.
Kreiranje sadržaja: Claude Code + Opus 4.6.

U Warp terminalu koristite ovu komandu da se prebacite na 4.6:

claude --model claude-opus-4-6

Ako koristite samo claude komandu, podrazumevano će koristiti 4.7, ali tekst 4.7 je jedna gomila izmeta, čak i gore od GPT-5.5, sa onim zadahom stabilnog prihvatanja.

Ili Claude Code + DeepSeek V4, tekstualne sposobnosti DeepSeek-a su uvek na mestu, bez tog osećaja prinudnog prihvatanja.

Dizajn arhitekture: Codex + GPT-5.5 prvo istraži

Zatim Claude Code + Opus 4.7 još jednom proveri, uporedi zajedničke tačke i razlike između njih dvojice, ako oba postoje, znači da je arhitektura potpuno izvodljiva, inače je potrebna moja ručna intervencija za istraživanje i prilagođavanje.

Generisanje koda: Glavni je Codex + GPT-5.5, obim i kvalitet su veliki, bug-ova malo. Još jedna opcija je Claude Code + GLM-5.1.

Code review: Obično koristim Claude Code + Opus 4.7, probao sam, Codex + GPT-5.5 uglavnom ne može da otkrije, ali Claude Code + Opus 4.7 može sve da nađe, i rešenja su na mestu.
Integraciono testiranje: Claude Code + Opus 4.7 i Qoder-ov stručni tim.

Takođe koristim IntelliJ IDEA + Codex za debagovanje, udobnije je gledati kod.

Ako je potreban automatizovani test u pretraživaču, koristim Codex + GPT-5.5 + Chrome Devtools MCP, ili computer use.

Front-end: IntelliJ IDEA + Kimi 2.6
Generisanje slika: GPT-Image2, kao i draw.io + GLM-5.1/DeepSeek V4

Ovaj tok rada može razvojnu efikasnost podići na maksimum.

02. Režim razgovora i Agent režim

Režim razgovora je način korišćenja koji svima je najpoznatiji:

Otvorite ChatGPT ili Claude, unesete tekst, sačekate odgovor, ako niste zadovoljni dodate još jednu rečenicu, ponovo sačekate. Suštinski, čovek vodi, AI odgovara. Svaki korak zahteva ljudsku procenu „šta dalje”.

Agent režim je potpuno obrnut: date cilj, Agent sam razlaže zadatak, sam odlučuje koju alatku koristi, sam izvršava, sam proverava rezultat, pri problemu sam prilagođava strategiju i pokušava ponovo.

Uloga čoveka se iz „vozača” menja u „suvozača”, mi samo kažemo Agent-u odredište, rutu Agent planira sam, sam vozi.

Jedan stvarni primer.

Treba da dodamo PaiCLI-ju funkciju „Chrome Devtools MCP”.

Neću demonstrirati režim razgovora. Agent režim zahteva samo jednu rečenicu:

Istrazi razvojne zadatke za 13. epizodu

Agent odlazi da istraži, šta tačno treba koristiti, zatim daje rešenje.

Kada se potvrdi da je rešenje u redu, obično tražim od Agent-a da zapiše taj razvojni zadatak u datoteku, a zatim predam drugom Agent-u na izvršenje.

Agent sa velikim obimom, domaći veliki modeli ili GPT-5.5 imaće vrlo visok stepen završenosti.

03. Dizajn arhitekture

Prvi korak, sa Codex + GPT-5.5 prvo istražite.

GPT-5.5 je najnoviji model koji je OpenAI objavio 24. aprila, trenutno Codex ima 4 miliona programera nedeljno.

GPT-5.5 ima vrlo izražajno poboljšanje u Agentic Coding-u, inženjeri NVIDIA-e iz prve ruke kažu da „ranije ciklusi debagovanja preko celog dana sada mogu biti zatvoreni za nekoliko sati”.

U fazi istraživanja ne trebaju složeni prompt-ovi, samo mu kažete šta želimo da uradimo:

Ako želimo Web search i Web fetch, koja je najlakša opcija

Codex sam ode na GitHub da pretraži izvorni kod, u zvaničnoj dokumentaciji da proveri API dizajn. Šta donese, obično je sasvim u redu.

Drugi korak, sa Claude Code + Opus 4.7 još jednom istražite.

Opus 4.7 je objavljen 16. aprila, Anthropic zvanično kaže da je verovatnoća gubitka pod-zadataka u dugim sekvencijalnim zadacima niža 60% u odnosu na 4.6.

Komunikacija oko zahteva je najvažnija faza, ako znate malo, potpuno oslonjeni na jedan model, lako možete skrenuti sa rešenjem.

Kao problem sa kompresijom konteksta, ni GPT-5.5 ni Opus 4.7 nisu dali zadovoljavajući odgovor.

Tada se mora osloniti na naše programersko iskustvo da ga ispravimo.

Takođe, bilo GPT-5.5 ili Opus 4.7, kineska rešenja nisu dovoljna, na primer za Web search, Zhipu jasno nudi rešenje, ali nijedan od njih nije dao.

Na kraju sam morao sam da prosledim link Zhipu rešenja Agent-u.

Korišćenje više modela za proveru arhitektonskog rešenja deluje kao da ste potrošili više vremena, ali efikasno filtrira halucinacije modela.

04. Generisanje koda

Generisanje koda je faza sa najvećim obimom rada u čitavom toku, moja glavna kombinacija je Codex + GPT-5.5.

Zašto ne Claude Code?

Pre svega zbog obima i kvaliteta, generisani kod u većini slučajeva radi direktno.

Na primer, kada sa Codex + GPT-5.5 završim kod, koristim Claude Code + Opus 4.7 za testiranje, uglavnom sve prolazi u potpunosti, sa vrlo malim izmenama.

Obično ovako dajem instrukcije Codex-u:

Kreni sa pisanjem koda za 13. epizodu

Kada Codex dobije instrukciju, ne ide direktno da piše kod, već prvo čita strukturu projekta, analizira postojeći stil koda i verzije zavisnosti, zatim generiše datoteku po datoteku, a nakon generisanja i sam pokreće testove.

Ako test ne prođe, sam čita grešku, popravlja, ponovo pokreće, dok sve ne prođe.

Ovde moram reći jednu stvar, GPT-5.5 ima jednu posebno uočljivu manu: pri front-end generisanju posebno voli da slaže okvire, jedan okvir u drugom, nivo ugnježđenja je smešno dubok. Kad mu kažeš da popravi, neće, kao da je to estetski gen iz podataka za obuku.

Uz pomoć nekih Skill-ova, rezultat takođe nije zadovoljavajući. Mislim da je suštinski problem u sposobnosti modela, ne u dizajnu Skill-a.

Ali ako se potrudite da prilagodite, rezultat je i prilično dobar. Na primer, padajući meni na tehničkoj strani, kao i mali ikonice sa desne strane, mogu se napraviti u okviru postojećeg stila sajta sa očekivanim rezultatima.

Druga kandidatska kombinacija je Claude Code + GLM-5.1.

GLM-5.1 je model otvorenog koda koji je Zhipu objavio 7. aprila, MIT licenca, SWE-Bench Pro je osvojio 58.4 poena, prvi na svetu, ispred GPT-5.4 sa 57.7 i Opus 4.6 sa 57.3.

U testu kodiranja u okviru Claude Code, GLM-5.1 je osvojio 45.3 poena, dostigavši 94.6% Opus-a 4.6.

Kada mi ponestane kvote Codex-a, koristim ovu kombinaciju.

S obzirom da DeepSeek V4 nema Coding Plan, ovo je trenutno optimalno rešenje za domaće korisnike.

05. Code Review i integraciono testiranje

Opus 4.7 je dodao komandu /ultrareview, ekvivalentno kao da ste angažovali višeg inženjera za code review.

Pročita sve izmenjene datoteke, označi potencijalne bug-ove i probleme dizajna, da konkretne predloge za izmenu.

Za integraciono testiranje moja kombinacija je Qoder stručni tim režim.

Qoder je AI platforma za kodiranje koju radi Alibaba, njegov stručni tim režim (Experts Mode) je objavljen u martu ove godine. Najveća razlika u odnosu na jednog Agent-a je u tome što automatski formira „tim” za rad.

Postavite jedan test zahtev, Team Lead će podeliti zadatak na više pod-zadataka i dodeliti različitim „stručnjacima”. Neki pišu test slučajeve, neki proveravaju standarde koda, neki rade sigurnosno skeniranje.

Ovi stručnjaci rade paralelno, a Team Lead na kraju objedinjuje sve rezultate.

Takođe koristim IntelliJ IDEA + Codex za debagovanje.

Ako je u pitanju automatizovano testiranje u pretraživaču, koristim Codex + GPT-5.5 + Chrome DevTools MCP, ili direktno Computer Use.

Chrome DevTools MCP je MCP server koji radi zvanični Chrome tim, preko CDP protokola dozvoljava Agent-u da direktno upravlja pretraživačem, klikće dugmiće, popunjava formulari, proverava rezultate renderovanja stranice, čitav E2E tok testiranja je potpuno automatizovan.

06. Front-end i generisanje slika

Za front-end razvoj koristim IntelliJ IDEA + Kimi 2.6.

Ova kombinacija možda iznenađuje mnoge.

Kimi K2.6 je u front-end oblasti previše jak. 1T parametarski MoE model objavljen 20. aprila, Next.js benchmark sa poboljšanjem preko 50% u odnosu na prethodnu generaciju, SWE-Bench Pro 58.6 poena, sposobnost front-end generisanja približila se prvoj ligi.

Kada pišem front-end, volim da direktno koristim Kimi dodatak u IDEA-i, prednost je što može da pročita kontekst celog projekta, struktura komponenti, konfiguracija ruta, upravljanje stanjem, stilovi — sve je vidljivo, generisani kod se može direktno povezati sa postojećim, neće se pojaviti nekonzistentnost u imenovanju ili ponovno izmišljanje točka.

Generisanje slika koristi dva rešenja.

Kreativne slike, naslovne slike, dijagrame toka, konceptualne slike, direktno GPT-Image2, kvalitet izlaza i razumevanje nemaju konkurenciju.

Tehničke dijagrame arhitekture, sekvencijalne dijagrame sa jasnom strukturom, koristim draw.io + GLM-5.1 ili DeepSeek V4.

ending

Mislim,

svako bi trebalo da ima pri ruci barem jedan vrhunski model.

Codex + GPT-5.5 ili Claude Code + Opus 4.7.

Zatim od domaćih velikih modela, DeepSeek V4 ili GLM-5.1 ili Kimi 2.6, barem jedan, povezan u Claude Code.

Evo brze referentne tabele mojih alatki:

Faza	Glavna kombinacija	Alternativna kombinacija	Scenariju primene
Odgovori na pitanja	Claude APP	Doubao	Brza pitanja, bez Agent-a
Kreiranje sadržaja	Claude Code + Opus 4.6	Claude Code + DeepSeek V4	DeepSeek bolji za kinesko pisanje
Dizajn arhitekture	Codex + GPT-5.5 → Claude Code + Opus 4.7	-	Ukrštena provera dva Agent-a
Generisanje koda	Codex + GPT-5.5	Claude Code + GLM-5.1	Niska cena
Code Review	Claude Code + Opus 4.7	-	/ultrareview komanda je odlična
Integraciono testiranje	Claude Code + Opus 4.7 + Qoder stručni tim	Codex + GPT-5.5 + Chrome DevTools MCP	Za testove u pretraživaču ovo drugo
Front-end razvoj	IntelliJ IDEA + Kimi 2.6	-	Dobar ukus
Generisanje slika	GPT-Image2 / draw.io + GLM-5.1	draw.io + DeepSeek V4	Kreativne slike GPT, arhitektonske draw.io

Agent režim zvuči napredno, suštinski je prelazak pažnje sa „kako napisati kod” na „kako opisati zahtev”.

Sposobnost pisanja dobrog prompt-a može biti vrednija od sposobnosti pisanja dobrog koda.

Ako ništa posebno, vidimo se posle raspusta.