Replit Agent 3: ИИ, который сам пишет и тестирует код - реальный прорыв!

Наконец-то можно создать полнофункциональное веб-приложение, просто описав его словами. И речь не о помощнике, который просто дописывает за вами код. Речь об автономном AI, разработчике, который сам составляет план, пишет код, запускает его в браузере, находят ошибки, исправляет их и снова тестирует, пока не получит рабочий продукт. В этом видео мы проведём полный и честный разбор RLID Agent 3. Во-первых, мы разберёмся, что это такое и в чём его отличие от помощников вроде GiftHubilot. Я объясню, почему это не круиз-контроль, а полноценный автопилот для разработки. Во-вторых, мы заглянем под капот и увидим его главные преимущества: расширенную автономию до 200 плюс минут и самое главное самостирование. В-третьих, мы разберём два мощных бизнес-кейса. Как стартап может создать полноценный MVP за пару часов, а любая команда построить умного слэкбота. И в финале я пошагово покажу, как управлять этим AI разработчиком и поделюсь лучшими практиками. Перед просмотром ролика ещё раз попрошу подписаться на канал и поставить лайк этому видео. Всем приятного прорыва.

Итак, плит. Многие знают его как удобную облачную среду для написания кода, но недавно компания сделала стратегический разворот, который меняет абсолютно всё. Они больше не создают ADI, они создают первого по-настоящему автономного AI разработчика. Их CEO АМЖ Масад называет Agent 3 не инструментом, а товарищем по команде. Чтобы понять эту разницу, давайте используем простую аналогию. GitHub Copilot и подобные ему инструменты - это круиз-контроль в вашем автомобиле. Он помогает вам, но вы всё время должны держать руки на руле. Replet Agent 3 - это автопилот. Вы задаёте ему конечный пункт назначения: "Создай мне CRM-систему". А он сам прокладывает маршрут, управляет и решает проблемы. Ваша роль меняется с водителя на штурмана, который задаёт направление и контролирует процесс.

Чтобы управлять этим автопилотом, нужно понимать, как он работает. У него есть три ключевые особенности. Первое- расширенная автономия. Agent 3 может работать до 200 + минут без вашего вмешательства. Это критически важно. Он может не просто написать одну функцию, а выполнить целый проект. Весь прогресс можно отслеживать через панель Liveмо мониторинг или даже с телефона. Второе - это его главная убойная фишка, революционное самотестирование. Другие AI-инструменты часто выдают код, который просто не работает. Agent 3 решает эту проблему. Он не просто пишет код, он его проверяет в реальном полноценном браузере. Этот процесс называется цикл рефлексии и выглядит так. Действия, агент пишет код для

какой-то функции, например, формы регистрации. Тест, он запускает веб-сервер и открывает приложение в виртуальном браузере. Взаимодействие. Он, как живой тестировщик, пытается взаимодействовать с формой, кликает на кнопку зарегистрироваться, не заполнив поля. Наблюдение. Он видит, что ничего не произошло и нет сообщения об ошибке. Он понимает, что это баг. Рефлексия. Он анализирует проблему. Я не добавил валидацию на стороне клиента. Исправление. Он возвращается в код и дописывает необходимый JavaScript для проверки полей. Повторный тест. Он снова запускает тест и видит, что теперь появляется сообщение: "Пожалуйста, заполните все поля". Тест пройден. Итак, для каждой функции это кардинально повышает шансы получить на выходе рабочий продукт. Третье- генерация агентов и автоматизации. R Agent 3 становится прямым конкурентом таким платформам, как ZPR или Make специальном режиме AG and Automations вы можете создавать ботов для слаг, Discord или Telegram и автоматизации, работающей по расписанию. Хватит слов, давайте посмотрим на него в действие. Наша задача - создать с нуля веб-приложение Трекер привычек.

Шаг первый. Промтинг и планирование. Я нажимаю Create App и начинаю описывать свою идею. Вы можете видеть её на экране. Теперь агент переходит в режим Plan Mode. Он анализирует мой запрос и выдаёт пошаговый план. План выглядит хорошо. Агент предлагает нам выбрать, разрабатывать с упором просто на визуал. Это займёт от 5 до 10 минут, либо идти по длинному пути и прорабатывать функционал. Это займёт 20 минут. Давайте проработаем функционал. Нажимаем и видим, как он пошёл работать. Шаг второй. Мониторинг. Теперь агент работает автономно. Справа на панели мониторинга мы видим, что он делает. Устанавливаю зависимости. React calendar. Создаю файл Habit Form JS. Шаг третий. Самотестирование в действии. А вот и самый интересный момент. Мы видим, как его курсор двигается. Он пытается добавить привычку, но кнопка сохранить не активно. Теперь смотрите налог его действий. Он пишет, что приложение уже создано, но нужно исправить найденные ошибки. Далее он исправляет ошибки. Видим, как он нашёл LSP ошибки, понимая, из-за чего они произошли, исправляет их. И вот он сам открывает нужный файл и начинает вносить правки. А вот тут самое интересное. Агент открывает экран и показывает, как он сам тестирует приложение. Чтобы понимать, что всё работает исправно, мы можем с вами посмотреть повтор этого тестирования. И в конце мы видим, как он исправил все ошибки, говорит, что всё готово, и показывает, как это работает. Шаг четвёртый. Развёртывание. После нескольких таких циклов агент сообщает, что всё готово. Теперь я просто нажимаю кнопку Пабishш. И через минуту наше приложение уже доступно по публичной ссылке. А теперь давайте посмотрим на само приложение. видим структуру, лого, дату и главную кнопку по добавлению привычек. Видим список наших привычек и календарь. Давайте попробуем добавить привычку, к примеру, зарядку по утрам. И в описании напишем каждый день в 7 утра. И вот она появилась в списке привычек. Один из интересных моментов, что после того, как агент закончил работу, он написал, что он закончил MVP и предлагает запустить разработку дальше. предлагаю функции, которые ему кажутся тут уместны. Отлично, мы увидели общий принцип. Теперь давайте применим это к двум реальным бизнес-задачам.

Кейс первый. Ускоренное создание MVP для стартапа. Проблема: представьте себе основателя стартапа, который хочет запустить сервис, простую CRM для салона по уходу за животными. Идея есть, но нет 2-3 месяца и 5.000 долларов на команду. Решение промтинг 5 минут. Также промт у вас на экране. Снова агент после составления плана, который мы, кстати, можем изменить, спрашивает у нас: "Начать с дизайна либо сразу разрабатывать подробно функционал. Так как это CRM система, мы ударимся в функционал". Планирование. Агент предлагает план. Настроить репли DB с тремя таблицами, создать React компоненты. Основатель утверждает план. Сборка и тестирование. Агент начинает автономную работу. Мы видим, как агент создаёт формы. Вот он тестирует добавление нового клиента, проверяет, что запись появилась в базе. Результат: за один вечер AI основатель получает полнофункциональный MVP. Время выхода на рынок сокращается с месяцев до дней. Кейс второй. Создание

умного слейкбота. Проблема. В IT-компании старших разработчиков постоянно отвлекают однотипными вопросами. Где найти документацию по нашему API? Какой статус у задачи GRA one to3? Решение. Выбор режима. Мы переключаемся в режим and automations. Prompting. Teamlit пишет Prompt. Подключение сервисов. Replit запрашивает доступ в GitHub. Сборка и развёртывание. Агент пишет код, обрабатывает аутентификацию и развёртывает бота. При первом тесте наша автоматизация выдала ошибку, когда я отправил ей первую команду. Но не переживайте, тут есть кнопка исправить ошибку при помощи агента. Нажимаем и видим, что у нас забыли спросить API ключ от Open AI. Вводим его и он пошёл исправлять проблему. После исправления ошибки вылезла новая. Тут она вообще непонятная, но мы добьёмся результата и будем отправлять агенту на исправление. Вот нам выдало исправленный результат. Тестируем. И да, всё работает. Давайте введу пустой репозиторий для теста. И как мы видим, всё работает. Бот вы выявил, что репозиторий пустой. Результат: в Сэкнале команда появляется новый сотрудник. Бот становится первой линией поддержки. Количество отвлечений для старших разработчиков сокращается на 30-40%.

30-40%. Как видите, Agent 3 - это не волшебная кнопка, это мощный инструмент, которым нужно правильно управлять от кодировщика к менеджеру. Вы больше не пишете каждую строчку, вы ставите чёткие задачи. Качество вашего промтапю определяет качество продукта. Git - это ваша страховка. Я настоятельно рекомендую подключить GitHub к вашему проекту. Если на следующем шаге агент что-то сломает, вы всегда сможете откатиться к рабочей версии. Файл RLID MD. Для сложных проектов создайте в корне этот файл. В нём вы можете описать высокоуровневую архитектуру. Агент будет обращаться к нему как главному техническому заданию. Надзор обязателен. Не оставляйте агента работать на 3 часа без присмотра. Периодически проверяйте мониторинг и скорректируйте его через чат.

Итак, какой наш вердикт? RLID Agent 3 - это не замена разработчика, это умножитель силы, который позволяет одному человеку или небольшой команде делать то, на что раньше требовался целый отдел. Конечно, у него есть ограничение. Это инструмент, который всё ещё требует человеческого надзора, но он однозначно показывает, куда движется разработка ПО, будущее за теми, кто умеет не только писать код, ну и эффективно управлять AIгентами. А какую задачу вы бы поручили такому AI-разработчику в первую очередь? Напишите свою идею в комментариях. Обязательно подписывайтесь на канал, чтобы не пропустить новые разборы прорывных технологий. И спасибо за просмотр.