
Пишем кодинг‑агента на Swift с нуля: неочевидные сложности очевидной идеи
Я долго пользовался разными кодинг‑агентами, и на их фоне Claude Code для меня заметно выделялся: качеством решений, удобством работы и вниманием к деталям. В какой‑то момент мне захотелось не просто пользоваться таким...
Anthropic — What company has the best second artificial intelligence model at the end of June?
В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. Я долго пользовался разными кодинг‑агентами, и на их фоне Claude Code для меня заметно выделялся: качеством решений, удобством работы и вниманием к деталям. В какой‑то момент мне захотелось не просто пользоваться таким инструментом, а понять, что на самом деле происходит у него под капотом.
Так я сел писать собственного агента на Swift, с нуля, без использования готовых решений. Довольно быстро стало понятно, что сложность не в том, чтобы вызвать модель и попросить ее сгенерировать код.
Технические детали
Настоящая сложность начинается там, где система должна стабильно работать: удерживать контекст, пользоваться инструментами, справляться с ошибками и непредсказуемыми ответами модели. На обвязку вокруг модели и уходит почти все время.
Дальше я разберу места, где это проявляется: от устройства главного цикла до управления контекстом. Многие выводы задним числом кажутся очевидными, но на практике они становятся понятны, только тогда когда строишь агента сам и упираешься в каждую проблему руками.
Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.




