Разработка суммаризатора: UI-логика и лоадер с Claude

Автоматическое саммари по записи стрима: - Для полной приватности всю обработку аудио, включая транскрибацию и суммаризацию, можно запустить локально. Оказывается, для этого не всегда нужны огромные модели — даже компактные версии отлично справляются с английским языком. - Самые большие трудности у AI возникают с динамическим UI. Даже простая задача, как показать лоадер, превращается в проблему: инструмент генерирует рабочий код, но с багами в анимации и позиционировании, из-за которых интерфейс начинает «прыгать». - Простой и вежливый промпт не всегда работает. Чтобы AI исправил баг в интерфейсе, пришлось несколько раз переформулировать задачу и даже перейти на более жесткий, «токсичный» стиль общения — и это сработало. - Интересная мысль о продуктовом подходе Apple. Они часто внедряют функции позже других, но делают это настолько продуманно, что пользоваться ими становится в разы приятнее, чем аналогами у конкурентов. - Вайб-кодинг — это не только про скорость. Если не просто принимать код от AI, а анализировать его, процесс обучения программированию ускоряется в разы по сравнению с традиционными методами. Пишем приложение под MacOS с использованием редактора Cursor AI. Приложение будет записывать звук из любой платформы звонков, превращать голос в текст и суммаризировать этот текст. Twitch: https://www.twitch.tv/pfrankov VK Видео: https://vkvideo.ru/@5pfrankov/lives Донаты: https://www.donationalerts.com/r/pfrankov О стримере: https://github.com/pfrankov TG-канал "Нейрон очка": https://t.me/neuronochka 00:00:00 — Начало и технические проблемы 00:08:58 — Что такое вайб-кодинг 00:16:57 — Демонстрация проекта: суммаризатор звонков 00:17:32 — Тест локальных моделей для самаризации 00:22:24 — Постановка задачи для AI: добавить лоадер 00:24:24 — Разработка под Windows vs macOS 00:31:23 — Первая генерация кода и ошибки 00:37:50 — Тест лоадера: баги в UI 00:48:37 — Философия продуктовой разработки Apple 00:56:05 — Проблема «прыгающего» интерфейса 01:06:05 — Итеративная доработка через «токсичные» промпты 01:10:29 — Финальный результат 01:10:40 — Завершение