Copilot написал трекер привычек на Laravel, а я выложил код на Github

В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. nikfedorov 24 минуты назад Copilot написал трекер привычек на Laravel, а я выложил код на Github Средний 7 мин 1. 4K Веб-разработка * Laravel * VueJS * Обзор Зачем на свете нужен ещё один трекер привычек? Их же и так - на любой вкус и цвет.

Проблема в том, что ни один из них не нравился моей жене, поэтому пришлось в список идей для пет-проектов добавить и его. Последние полгода я активно применяю LLM в своей работе. Автокомплитом от Github Copilot я пользуюсь с момента начала бесплатного бета-тестирования, а с выходом Opus 4.

Технические детали

5 стало возможно отдавать железяке на реализацию целые блоки логики. Нужно только организовать виртуальную клетку, внутри которой он будет вынужден писать работающий код. Несмотря на то, что описываемый проект был написан используя Agentic Engineering, сама статья - исключительно плод человеческих формулировок.

Я не создавал через LLM структуру, не отправлял ничего на правку стилистических ошибок, не просил написать абзац с выводами. Всё ниженаписанное - это результат работы живого меня. Для тех, кто предпочитает сразу щупать, вот ссылки: кому больше нравится с прелюдией - читаем дальше.

ПроектИтак, требования к трекеру:простой интерфейс создания/редактирования новых привычекнастройка расписания активности привычки (выбор дней недели/месяца)привычки могут иметь несколько итераций (выпить воды 8 раз в день)каждой привычке можно добавить несколько напоминанийдобавление текстовой заметки для каждого дняСтраница трекинга привычекВ процессе работы функционал расширился следующими необязательными элементами:activity grid в стиле github за последние 140 днейобзор неделиобзор года где каждая ячейка - одна неделяобзор всей жизни где каждая ячейка - один годИИ дайджест по итогам дняэкспорт в CSVСтраница просмотра неделиСтраница просмотра жизниИмплементацияИзначально решил делать бота в телеграме, поскольку так пользователям не придётся регистрироваться, плюс решается проблема синхронизации между устройствами. Работает это всё на Laravel 13. Laravel хорош тем, что содержит решение множества архитектурных вопросов - ORM для базы, кэширование, queued jobs, консольные команды, удобные моки для тестов.

Отраслевые последствия

Плюс это мой основной стек в последние 10 лет. Ну и конечно обилие разнообразных пакетов. Один из моих любимых - это dedoc/scramble.

Он служит для генерации документации api, при этом не требует ничего писать дополнительно, а просто проходит по коду и phpdoc, собирая очень симпатичную красоту - Её я использую как ещё один способ контроля результатов работы модели. Поскольку вывод LLM недетерминирован по определению, для процесса работы нужно установить жёсткие рамки, в которых LLM будет существовать. Тут в дело вступают тесты, статический анализ и автоматический рефакторинг.

В экосистеме Laravel это Pest, phpstan и rector.

Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.