Archon: Ваш Путівник у Світі AI-Кодингу та Центр Управління Майбутнім Розробки

Archon: Ваш Центр Керування для AI-Кодингу, або Як Не Загубитися в Цифрових Джунглях

Нещодавно мій друг-розробник, з яким ми часто збираємося випити кави, розповів мені те, що змусило мене надовго замислитись. Він був у захваті від нового інструменту, а я, як завжди, намагалася розібратися, чи це чергова “нова таблетка”, чи справді варта уваги річ. Він захоплено розповідав про Archon – ніби це новий супергерой у світі кодування. Знаєте, його очі горіли так, що я відразу відчула: це не просто черговий гаджет, а щось таке, що може змінити правила гри.

Уявіть собі: ви будуєте щось неймовірне, чергове диво техніки, а ваш помічник – штучний інтелект – безпорадно махає руками, бо не розуміє, де знайти потрібну інформацію. Знайомо? Особливо зараз, коли AI-кодинг став не просто модним трендом, а необхідністю. Мільйони інструментів, купа документації, сотні бібліотек – це цілий цифровий океан! І от з’являється Archon, який обіцяє стати вашим надійним компасом у цьому океані.

Так, я знаю, про що ви думаєте: “Ще один інструмент для AI? Їх уже мільйон!” Але Archon – це не просто черговий помічник. Це, як сказав мій друг, “центр керування”. Місце, де ви, людина, нарешті зможете по-справжньому керувати процесом, а не просто спостерігати, як AI щось там собі робить. Він обіцяє глибоку колаборацію, де ви контролюєте знання, які використовує AI, та задачі, над якими він працює. Звучить амбітно, чи не так?

У цій статті – моя подорож у світ Archon. Ми разом розберемося, чому цей інструмент такий важливий, як його швидко налаштувати, і, головне, – як інтегрувати його у ваш щоденний AI-кодинг, щоб отримати максимум від вашого цифрового помічника. Готові? Тоді заварюйте каву, влаштовуйтесь зручніше, і поїхали!

Чому Archon – це не просто черговий гаджет?

Найперше, що спадає на думку, коли чуєш про новий AI-інструмент, це: “А чи точно він мені потрібен?” З Archon відповідь – це гучне “Так!”. Чому? Тому що він вирішує одну з найболючіших проблем сучасного AI-кодингу – брак справжньої колаборації та контролю.

Уявіть собі: ваші AI-помічники Cursor, Codeium чи Cloud Code вміють шукати інформацію в інтернеті, створювати списки завдань, і багато чого іншого. Це круто, вражаюче. Але є глибинна проблема: ми, люди, майже не маємо впливу на те, що саме вони шукають і як вони організовують свою роботу. Вони просто “копаються” в усьому інтернеті, покладаючись на власні алгоритми. Це ніби ви дали комусь величезну бібліотеку і сказали: “Знайди мені ту саму книжку”, але не сказали, яку саме, і не дали списку бажаних відділів. Результат? Часто – блукання в пошуках.

AI-кодери забирають у нас багато роботи “під капотом”, і це добре. Але іноді це виштовхує нас із крісла водія. Ми хотіли б брати участь у процесі, обирати джерела знань, чітко визначати завдання. І саме тут на сцену виходить Archon.

Archon – це як… Ваш особистий цифровий розумник

• Керування знаннями: Замість того, щоб AI шукав будь-де, ви можете вказати конкретні документи, бібліотеки, документацію, які Archon має “читати”. Це як дати вашому помічнику конкретний стос матеріалів замість того, щоб ритися в усій шафі.
• Керування завданнями: Ви можете створювати списки завдань, організовувати їх у вигляді Kanban-дошки, і ваш AI-помічник працюватиме саме з цими завданнями. Він ніби отримує чіткий план дій, а не просто “роблю, що хочу”.
• Глибока інтеграція: Archon – це не окремий острів. Він виступає як MCP (Master Control Program) сервер, що дозволяє легко підключати майже будь-якого AI-кодинг асистента. Це означає, що ваш улюблений AI зможе “спілкуватися” з Archon, отримувати від нього завдання та знання.

Уявіть, що ваш AI-помічник тепер не просто шукає інформацію, а робить це цілеспрямовано, використовуючи вашу куровану базу знань. А ще він не просто виконує завдання, а робить це в рамках вашого спланованого процесу. Це справжня колаборація, де ви – режисер, а AI – талановитий виконавець.

Міні-демо: Archon в дії

Давайте подивимося, як це виглядає. У мене на екрані – інтерфейс Archon. Зліва – мій AI-помічник (у цьому випадку, симулюються його дії), справа – Archon.

1. Пошук знань: AI ставить запит. Зазвичай він шукав би в інтернеті. Але зараз Archon перехоплює цей запит і шукає тільки в тій документації, яку я йому заздалегідь “скормила”. Це схоже на те, як ви просите друга знайти книгу, а він знає, що вона є у вашій домашній бібліотеці, а не починає шукати її в сусідніх будинках. Archon використовує потужні RAG (Retrieval-Augmented Generation) стратегії – як для ключових слів, так і для семантичного пошуку.
2. Керування завданнями: А тепер найцікавіше! Я бачу, як AI починає переміщувати завдання по Kanban-дошці в Archon. Він бере перше завдання, пересуває його в статус “Doing” (Виконується). Це відбувається в режимі реального часу! Нам навіть не потрібно оновлювати сторінку. Потім він пересуває наступне завдання в “Review” (На перевірку). Це ніби ви спостерігаєте, як ваш помічник працює над вашим проєктом, чітко дотримуючись вашого плану.
3. Спільне створення завдань: Що ще круто? Я можу створити нове завдання прямо зараз, не перериваючи роботу AI. Наступного разу, коли він звернеться до списку завдань, він побачить моє нове завдання і візьметься до нього. Це двостороння комунікація, а не одностороння команда.

Це лише невелика демонстрація. Archon має на меті стати справжнім центром управління всім вашим AI-кодингом, від планування до перевірки пул-реквестів. Це тільки початок, але вже зараз він показує свою неймовірну силу.

Майбутнє Archon: що нас чекає?

Розробники Archon вже планують ще більше захопливих функцій: можливість запускати AI-помічників як фонові завдання для планування, валідації, перевірки код-реквестів. Це справді виглядає як інструмент, що здатен повністю змінити наш підхід до написання коду.

Швидкий старт: як налаштувати Archon за кілька хвилин?

Отже, вас зацікавило? Прекрасно! Найкраща новина – налаштувати Archon надзвичайно просто. Більшість кроків проведе вас сам інтерфейс. Але є кілька передумов, які варто знати.

Що потрібно для старту?

1. Docker або Docker Desktop: Archon працює з кількома контейнерами, тому Docker – ваш найкращий друг.
2. Supabase: Це база даних, яка “живить” Archon. Є безкоштовний тариф, якого цілком достатньо для початку (як у моєму випадку). Можна також використовувати локальний Supabase.
3. API-ключ LLM-провайдера: Вам знадобиться ключ від OpenAI, Gemini або Olama. Якщо хочете повністю локальне рішення, обирайте Olama – це чудовий варіант для збереження приватності та роботи з власною базою знань.
4. Git: Щоб клонувати репозиторій.

Покрокова інструкція (дуже спрощена)

1. Клонуємо репозиторій:
   bash git clone -b stable --depth 1 https://github.com/coleam00/Archon.git cd Archon
   (Використовуємо stable гілку для офіційних релізів. Якщо хочете експериментувати – беріть main.)

2. Налаштовуємо змінні середовища:

   • Знайдіть та перейменуйте файл .env.example на .env.
   • Вам знадобляться URL та Service Role Key вашого Supabase. Якщо ви використовуєте Supabase Cloud, знайти їх можна в налаштуваннях проєкту, розділі API.
   • Інші ключі, як-от OpenAI, налаштовуються вже в самому інтерфейсі Archon.

3. Налаштовуємо базу даних:

   • Відкрийте SQL-редактор у вашому Supabase.
   • Скопіюйте та виконайте SQL-скрипт з файлу migrations/complete_setup.sql. Це створить усі необхідні таблиці для Archon.
   • Перевірте, чи з’явилися таблиці з префіксом archon у вашому редакторі таблиць Supabase.

4. Запускаємо контейнери:

   • У терміналі, перебуваючи в папці Archon, виконайте команду:
     bash docker compose up -d --build
   • Ця команда запустить три контейнери: для інтерфейсу, MCP-сервера та API. Це може зайняти 10-15 хвилин.

5. Налаштовуємо LLM-провайдерів:

   • Відкрийте Archon у браузері за адресою localhost:3737 (порт можна змінити).
   • Перейдіть на вкладку “Settings” (Налаштування).
   • Введіть API-ключі для вашого LLM-провайдера (OpenAI, Gemini, Olama) та виберіть моделі для чату та ембедингів. Не забудьте зберегти зміни!

6. Підключаємо AI-кодинг асистента:

   • Перейдіть на вкладку “MCP”. Там ви знайдете інструкції для підключення різних AI-помічників.
   • Для Cloud Code, наприклад, це буде одна проста команда, яку потрібно виконати в терміналі.
   • Щоб перевірити з’єднання, введіть claude mcp list (або відповідну команду для вашого помічника).
   • Скопіюйте рекомендовані глобальні правила для вашого AI-асистента (з вкладки “Settings”) і вставте їх у відповідний файл вашого помічника (наприклад, claude.md для Cloud Code).

Перевірка налаштувань

Якщо все зроблено правильно, ваш AI-кодинг асистент тепер “знає” про Archon і може використовувати його для керування знаннями та завданнями. Дуже зручно, чи не так?

Цікаво знати: Якщо використовуєте локальний Supabase, то URL зазвичай виглядатиме як http://host.docker.internal:54321, а Service Role Key ви встановлюєте самостійно в .env файлі при його запуску.

Швидкий апгрейд Archon

Оновлювати Archon теж елементарно. Коли виходять нові версії:

1. Витягніть останні зміни з Git: git pull.
2. Запустіть ту саму команду docker compose up -d --build.
3. Перевірте наявність міграцій бази даних у налаштуваннях Archon. Якщо вони є, скопіюйте SQL-код і виконайте його в редакторі Supabase.

Все, ви готові до роботи!

Спонсорські новини: Supabase – майбутнє PostgreSQL

Перш ніж ми зануримося в практичне використання Archon, хочу зробити паузу і поговорити про одного з ключових партнерів проєкту – Supabase. Ця компанія не випадково є фундаментом Archon, адже вони роблять неймовірні речі з базами даних.

Нещодавно відбулася їхня перша конференція – Superbase Select. Я мала можливість переглянути запис, і це було справді вражаюче! CEO Supabase, Пол Копстоун, представив низку нових функцій, серед яких – віддалений MCP-сервер, який дозволить AI-агентам керувати проєктами Supabase без необхідності встановлення чогось локально. Також були анонсовані підсилення для масштабування, інтеграція S3, поглинання Oreo та нова ініціатива з оркестрації баз даних – Multi-gress.

Я щиро вірю, що Supabase – це майбутнє PostgreSQL. Вони розуміють обмеження самої бази даних, але замість того, щоб боротися з ними, будують поверх неї потужні інструменти, які роблять її ще більш масштабованою та зручною для користувача. Їхній успіх підтверджують $100 мільйонів інвестицій серії E та оцінка в $5 мільярдів. Якщо вас цікавить технічна сторона масштабування Supabase, дуже раджу переглянути виступ Шугамаріна про Multi-gress. Посилання на запис конференції – в описі. Я завжди підтримую Supabase і захоплююся їхньою платформою!

Практичний посібник: як використовувати Archon у своєму AI-кодингу

Тепер, коли Archon налаштований і працює, найцікавіша частина – як же його інтегрувати у ваш повсякденний робочий процес? Основний меседж тут простий: ви самі визначаєте свій AI-кодинг-воркфлоу, а Archon стає його невід’ємною частиною. Гнучкість – його сильна сторона.

Крок 1: створення бази знань

Коли я починаю новий проєкт або додаю нову функцію, мій перший крок – це налаштування бази знань для мого AI-помічника. Які файли, яку документацію він має використовувати?

Наприклад, я хочу створити AI-агента з використанням Pantic AI та mem.zero. Це означає, що мій AI-помічник повинен мати доступ до документації обох цих інструментів.

1. Знаходимо ресурси: Шукаємо документацію Supabase, Pantic AI, mem.zero тощо.
2. “Годуємо” Archon:
   • Пряме посилання: Можна просто скопіювати URL сайту та вставити його в Archon у розділі “Add New Knowledge”. Archon зможе його “просканувати”.
   • Оптимальні формати: Деякі сайти мають спеціальні формати для легшого ідентифікування контенту. Шукайте URL на кшталт llm.ext або sitemap.xml. Наприклад, для Pantic AI це може бути https://pydantic-ai.com/docs/llm.ext, а для mem.zero – https://mem.zero.sh/sitemap.xml. Це набагато ефективніше, ніж просто сканувати весь сайт.
   • Паралельне сканування: Ви можете запустити сканування кількох джерел одночасно.

Після сканування вся ця інформація стане доступною для вашого AI-помічника через MCP. Він зможе шукати в ній, використовуючи RAG, і писати більш точний код, розуміючи специфіку бібліотек. Це особливо важливо, коли LLM мають обмеження щодо актуальності своїх тренувальних даних.

Крок 2: планування та реалізація з Archon

Я завжди розділяю роботу на планування та реалізацію. І Archon чудово вписується в цей процес.

Планування: створюємо “рецепт” для AI

1. Markdown-воркфлоу: Я створюю загальний план роботи у форматі Markdown. Це не просто список завдань, а детальний опис процесу, який AI має виконати.
   • Приклад: “Прочитай та проаналізуй вимоги” -> “Досліди джерела знань в Archon” -> “Проведи аналіз кодової бази” -> “Сплануй та розроби рішення”.
2. Інтеграція Archon: У цьому Markdown-файлі я вказую, як саме AI має використовувати Archon:
   • Доступ до знань: “Використовуй Archon для пошуку інформації про Pantic AI та mem.zero.”
   • Управління завданнями: “Створи новий проєкт в Archon” або “Знайди існуючий проєкт у Archon”.

Реалізація: AI діє за планом

1. Створення проєкту та завдань: Для мого прикладу з агентом Pantic AI, я запускаю команду, яка говорить AI:
   • “Знайди проєкт Pantic AI Agent в Archon. Якщо не знайдеш – створи його”.
   • “Створи завдання для реалізації: 1. Налаштуй базову структуру проєкту. 2. Інтегруй mem.zero… і так далі”.
2. Виконання завдань: AI бере перше завдання (“Налаштуй базову структуру проєкту”) і пересуває його в статус “Doing” в Archon. Ви можете спостерігати за цим в реальному часі.
3. Відстеження та контроль: Archon дає вам чудову видимість процесу. Ви можете клікнути на кожне завдання, побачити його опис, навіть редагувати його “на льоту”, якщо помітите, що AI щось упустив. Це ваш контроль над процесом.
4. Результати: Після виконання всіх завдань Archon покаже, що всі завдання перейшли в статус “Done” (Виконано). Код, написаний AI, буде спиратися на ті знання, які ви йому надали, що значно підвищує його точність і релевантність.

Гумористичне застереження: Не дивуйтесь, якщо ваш AI спочатку почне переміщувати завдання з шаленою швидкістю. Це нормально, він вчиться! Головне – ви маєте можливість його коригувати.

Як запустити наш воркфлоу?

• Використовуйте /slash-команди: Це просто промти у вашому AI-асистенту. Незалежно від того, використовуєте ви Cloud Code, Cursor чи інший інструмент, ви можете сказати йому: “Виконай цей Markdown-документ як робочий процес”.
• Ваш вибір: Наведені мною команди та структури – це лише приклади. Найкраще – адаптувати їх під свої потреби. Archon створений для того, щоб бути гнучким.

Мої воркфлоу для вас

Я підготувала декілька готових Markdown-файлів з робочими процесами, які ви можете взяти за основу. Вони допоможуть вам швидше почати використовувати Archon для планування та реалізації. Посилання – в описі.

Висновок: майбутнє AI-кодингу вже тут!

Отже, друзі, ми пройшли шлях від захопливого знайомства з Archon до його налаштування та інтеграції в робочий процес. Це інструмент, який не просто допомагає AI-кодувати, він революціонізує сам підхід до співпраці людини та машини.

Archon дає нам те, чого бракувало: контроль, спрямованість та глибоке розуміння процесу. Він перетворює хаос потенційних знань на чітку, керовану базу. Він перетворює абстрактні завдання на реальні, відстежувані кроки. Це виводить нас із пасивного спостерігача в активного диригента оркестру.

Що далі?

1. Спробуйте Archon: Не бійтеся експериментувати. Налаштуйте його, додайте свою документацію, спробуйте виконати один з моїх робочих процесів.
2. Адаптуйте: Знайдіть, як Archon найкраще вписується саме у ваш стиль роботи. Можливо, ви захочете створити свої унікальні воркфлоу.
3. Слідкуйте за оновленнями: Команда Archon невпинно працює над новими функціями. Скоро ми побачимо ще більше можливостей для AI-колаборації.
4. Діліться досвідом: Приєднуйтесь до спільнот, обговорюйте, задавайте питання. Давайте разом будувати майбутнє AI-кодингу!

Підсумовуючи все вище сказане, Archon – це не просто інструмент, це нова парадигма AI-кодингу. Це міст між людським інтелектом та можливостями штучного, що дозволяє нам створювати щось неймовірне, ефективно та під контролем.

Якщо вам сподобалася ця стаття та Archon, і ви з нетерпінням чекаєте на більше подібного контенту, не забудьте поставити лайк та підписатися на канал. Це надзвичайно мотивує мене ділитися своїми відкриттями.

До зустрічі в нових, ще більш захопливих технічних пригодах!