Агент RunLobster AI создает функциональную панель управления на основе запроса на естественном языке.
От естественного языка до развернутого приложения
Разработчик, использующий RunLobster около трех недель, сообщает, что ИИ-агент создал и развернул полноценное приложение панели управления по одной команде на естественном языке. Ранее разработчик использовал RunLobster для рутинных задач, таких как утренние отчеты и обновления CRM.
Конкретные детали реализации
Разработчик дал RunLobster следующую команду: "построй панель управления, показывающую ежемесячную выручку из Stripe за последние 12 месяцев, отток MRR и разбивку новой выручки, добавь аутентификацию."
Получившееся приложение включало:
- Визуализацию ежемесячной выручки из Stripe за предыдущие 12 месяцев
- Отслеживание оттока MRR (ежемесячной регулярной выручки)
- Разбивку новой выручки
- Систему аутентификации
- Живое подключение данных к аккаунту Stripe клиента
- Развертывание и доступ по ссылке
Сроки разработки
Разработчик сообщил, что весь процесс занял примерно десять минут от запроса до развернутого приложения. Когда клиент спросил, сколько заняла разработка, разработчик ответил "несколько дней" из-за смущения от реальных сроков.
Разработчик выразил удивление возможностями, так как ранее использовал RunLobster только для генерации отчетов и рутинных обновлений. В публикации задается вопрос, является ли такой уровень разработки приложений типичным для ИИ-агентов программирования, и предлагается другим пользователям поделиться своими самыми сложными сборками.
📖 Прочитать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также
Claude Code использовался для реверс-инжиниринга Disney Infinity 1.0, преодолев 13-летнее ограничение на персонажей.
Разработчик использовал Claude Code (Opus 4.6 с высоким уровнем рассуждений) для обратного проектирования игрового бинарного файла Disney Infinity 1.0, выявив и исправив 13 точек проверки, которые не позволяли персонажам играть в любом наборе. Решение потребовало 17 бинарных патчей и 3 изменённых файлов данных, решив проблему, которую сообщество моддеров не могло решить более десяти лет.
Автоисследование с Claude Code в рабочей кодовой базе: 60 экспериментов, 3 изменения сохранены
Разработчик провел 60 итераций автоисследования с Claude Code на производственной гибридной поисковой системе (Django, pgvector, Cohere embeddings), сохранив только 3 изменения при 93% неудач. Процесс выявил неэффективные оптимизации и обнаружил ошибку кэширования Redis.
Запуск локальных агентов LLM на Mac Mini с интерфейсом Telegram
Разработчик делится настройкой с использованием 5 локальных LLM-агентов на Mac Mini, управляемых через Telegram-ботов без каких-либо затрат на API. Система использует LMStudio для обслуживания моделей, tmux-сессии для Claude Code и 80 строк Python для Telegram-моста.
Пользователь Reddit делится опытом, как ИИ-агент за ночь создал проект на Next.js.
Разработчик на сабреддите r/openclaw поделился опытом, дав своему ИИ-агенту открытую задачу — создать проект с нуля за ночь, документируя, что агент сделал хорошо, а где потребовалось вмешательство человека. Агент успешно создал каркас проекта на Next.js, написал контент, управлял операциями Git, развернул проект на Vercel и итеративно улучшал дизайн на основе обратной связи.