TAO·CODER — Пошаговое руководство по установке и использованию

Содержание

1. Что такое TAO·CODER и чем он отличается от других AI-агентов
2. Установка
   • 2.1. Установка VS Code / VS Codium
   • 2.2. Установка расширения TAO·CODER
   • 2.3. Выбор модели и провайдера
   • 2.4. Панель Task Context
   • 2.5. Язык
   • 2.6. Поисковый провайдер (опционально)
3. Методология работы
   • 3.1. Режимы (role modes)
   • 3.2. Стадии (stage pipeline)
   • 3.3. Ключевые документы
   • 3.4. Процесс запуска задачи
4. Практические советы и troubleshooting

1. Что такое TAO·CODER и чем он отличается от других AI-агентов

Искусственный интеллект изменил разработку программного обеспечения. TAO·CODER изменил разработку с искусственным интеллектом.

Раньше работа с AI-агентами напоминала игру в рулетку: то контекст забивался, то агент терял нить задачи, то счёт за токены улетал в небо. На один проект уходило больше нервов, чем на код.

TAO·CODER — это кодовый агент для VS Code / VS Codium. Он не чат-бот, который генерирует код по запросу, а полноценный инструмент разработки со встроенной методологией. Благодаря своей архитектуре — bounded context, стадийный pipeline, управляемая память — он впервые позволяет одному разработчику вести параллельно несколько полноценных проектов быстрее, дешевле и надёжнее, чем это было возможно раньше.

Вы платите только за токены тому провайдеру, которого сами выбрали. Расширение бесплатно.

Никакой телеметрии. TAO·CODER не собирает логи, код, промпты или любые другие данные с вашего компьютера. Всё работает локально: файлы проекта, промпты, Task Context — всё остаётся у вас. Единственное, что покидает вашу машину — это запросы к API выбранного вами LLM-провайдера (токены, которые вы сами оплачиваете).

Ключевые отличия от других AI-агентов

Bounded context (ограниченный контекст). Обычные агенты линейно накапливают историю диалога — каждый новый шаг добавляет предыдущие сообщения в промпт. Рано или поздно контекстное окно модели забивается, агент теряет фокус, а качество работы падает. TAO·CODER выносит память задачи во внешний Task Context — структурированное хранилище на диске. В промпт попадает только самое важное: текущая стадия, спецификация задачи, релевантные сниппеты кода и последние несколько оборотов диалога. История не растёт бесконечно, модель всегда сохраняет фокус, а стоимость работы предсказуема.

Стадии (stage pipeline). Вместо свободного режима «спросил — получил ответ», TAO·CODER проводит задачу через формальные стадии: уточнение → сбор данных → разработка → аудит → отчёт. На каждой стадии доступны только определённые инструменты. Например, на стадии сбора данных инструменты записи заблокированы — модель не может случайно изменить файл, пока изучает код. Это даёт прозрачный, контролируемый процесс.

Update-cycle (цикл обновления памяти). TAO·CODER имеет два взаимодополняющих механизма переноса информации из диалога в долговременную память. Во-первых, агент постоянно и осознанно фиксирует найденные факты, код и решения в Task Context по ходу работы через специальные инструменты (taocoder_add_relevant_code_ref, taocoder_add_decision_human_confirmed и другие). Во-вторых, периодически запускается update-cycle: когда накапливается достаточно новых оборотов диалога, модель автоматически анализирует последние сообщения, извлекает дополнительные факты, решения и находки и сохраняет их в Task Context, после чего старые сообщения архивируются. Эти два механизма дополняют друг друга и вместе удерживают историю в bounded размере.

check_all.sh — страж качества. По умолчанию TAO·CODER создаёт скрипт check_all.sh, который запускает полный набор проверок: typecheck, линтер, тесты, проверку документации. Скрипт не даёт сдать задачу с плохим кодом. Перед завершением задачи агент обязан прогнать check_all.sh и исправить всё до зелёного статуса.

Экономичность на flash-моделях. Благодаря bounded prompt и update-cycle TAO·CODER эффективно решает сложные задачи даже на дешёвых flash-моделях (DeepSeek V4 Flash, Gemini Flash, Claude Haiku и другие). Контекст не разрастается, поэтому нет смысла переплачивать за фронтирные модели для типовых задач.

• Выполненный этап проекта: $1–5 ( $5 — это максимум).
• Средний проект (например, кастомная CRM с HTML-рассылками и формами на 100–150k строк кода): $30–40 по токенам.
• Если нужно чуть быстрее и качественнее — DeepSeek V4 Pro, модели семейства Qwen или прошлые поколения GPT с адекватными ценами.
• Фронтирные модели для типовой разработки — переплата. Они нужны только для сложных архитектурных решений или особо запутанных багов.

Написание агента: TAO·CODER (с точкой посередине). В коде и идентификаторах используется camelCase: TaoCoder. В тексте, документации и UI — только TAO·CODER.

2. Установка

2.1. Установка VS Code / VS Codium

Если VS Code ещё не установлен — скачайте с code.visualstudio.com.

TAO·CODER также работает в VS Codium (opensource-сборка VS Code). Важно: последняя версия расширения всегда доступна на VS Code. На VS Codium обновление может приходить с задержкой.

2.2. Установка расширения TAO·CODER

Откройте VS Code и перейдите во вкладку Extensions (иконка квадратов в левой панели или Cmd+Shift+X). В поиске введите TAO·CODER (с точкой) и нажмите Install.

После установки Trust Developer (подтвердите разработчика). Расширение установится, и его иконка появится в самой левой полосе Activity Bar.

Перенос панели вправо (рекомендуется). По умолчанию TAO·CODER открывается в левой панели. Для удобства перенесите его вправо:

1. Кликните правой кнопкой мыши на иконке TAO·CODER в Activity Bar (левый вертикальный ряд иконок).
2. Выберите Move to Right Side Bar (переместить в правую панель).

2.3. Выбор модели и провайдера

1. Нажмите на иконку шестерёнки (Settings) в верхней полосе окна чата TAO·CODER.
2. Выберите LLM Provider — провайдера, через которого будете работать. Список поддерживаемых провайдеров (доступны все актуальные модели каждого):
   • DeepSeek (рекомендуется: DeepSeek V4 Flash для типовых задач, V4 Pro если нужно быстрее и качественнее)
   • Anthropic (Claude)
   • OpenAI (GPT)
   • Google Gemini
   • Qwen
   • AWS Bedrock, Azure OpenAI, GCP Vertex AI
   • OpenRouter (доступ к 200+ моделям)
   • Cerebras, Groq, Mistral
   • Локальные модели через LM Studio или Ollama
   • Любой OpenAI-совместимый API
3. Рекомендую начать с DeepSeek V4 Flash — оптимальное соотношение цена/качество для большинства задач.
4. Если у провайдера нет API-ключа — нажмите на ссылку регистрации, зарегистрируйтесь, получите ключ и пополните баланс.
5. Введите ключ в поле API Key.
6. Выберите модель и нажмите Add to Favorites. Можно добавить несколько моделей — во время работы их можно переключать.
7. Рекомендуется добавить 2–3 провайдера для подстраховки на случай сбоя.
8. Сохраните настройки кнопкой Done.

2.4. Панель Task Context (Cockpit)

Task Context — это управляемая память агента. Она живёт в отдельной панели, не в истории чата.

Как открыть:

1. В центральной области редактора (там, где открыт TAO·CODER) посмотрите на верхнюю часть панели.
2. Там есть кнопка разделения экрана — нажмите на неё, чтобы разделить центральную область на 2 части (например, редактор и панель).
3. В правой части нажмите на меню с тремя точками (...) и выберите Task Context, или нажмите кнопку Task Context, которая находится прямо над полем ввода сообщений.

Появится панель Task Context (английская надпись). Это cockpit — приборная панель задачи. В ней отображаются: спецификация задачи, план выполнения, релевантные ссылки на код, принятые решения, заметки, стадии, снапшоты.

2.5. Язык

В настройках TAO·CODER найдите параметр Preferred Language. Это язык, на котором агент будет отвечать вам в чате и рассуждать. Выберите русский (Russian).

2.6. Поисковый провайдер (опционально)

Если нужно, чтобы агент мог искать информацию в интернете:

1. В настройках найдите раздел Web Search Provider.
2. Выберите Brave (рекомендуется) — ключ можно получить бесплатно на brave.com/search.
3. Введите ключ.

После этого агенту станут доступны инструменты web_search и web_fetch.

3. Методология работы

TAO·CODER включает в себя методологию разработки при помощи ИИ, которая отличается от классической. Агент и методология — результат года интенсивной разработки с AI-агентами (порядка 2 млн строк кода готовых проектов).

Не бросайтесь сразу в режим Developer. Начните с режима Architect.

3.1. Режимы (role modes)

У TAO·CODER есть пять режимов, каждый со своими стадиями, инструментами и контрактами. Переключатель режимов находится прямо над полем ввода сообщений. Рядом с ним есть кнопка Mode Help — нажмите её, чтобы увидеть короткую справку по каждому режиму.

При первом создании задачи выбирается режим. Внутри задачи его можно переключить, поставив задачу на паузу (Pause), но делать это не рекомендуется: каждый режим ведёт свой Task Context, и переключение может нарушить контекст.

3.2. Стадии (stage pipeline)

В режиме Developer задача проходит следующие стадии:

1. Clarification (уточнение) Агент задаёт вопросы, чтобы понять, что нужно сделать. Он не трогает код — только уточняет.

2. Data Collection (сбор данных) Изучает код: читает файлы, ищет зависимости, исследует архитектуру. Инструменты записи заблокированы — изменения файлов невозможны.

3. Development (разработка) Пишет код, редактирует файлы, запускает команды. Полный доступ к инструментам.

4. Audit (аудит) Проверяет свои изменения на соответствие acceptance criteria, прогоняет тесты, check_all.sh.

5. Rework (доработка) — если аудит обнаружил проблемы. Если проверки не прошли, агент возвращается на стадию доработки, исправляет замечания и снова запускает аудит. Цикл audit → rework → audit повторяется, пока все проверки не станут зелёными.

6. Report (отчёт) Подводит итог: что сделано, что изменено, как проверить. Файлы и команды недоступны — только отчёт.

Переход между стадиями инициирует сам агент через инструмент taocoder_set_stage. Он обязан указать причину и ссылки на evidence (подтверждения), что критерии текущей стадии выполнены.

3.3. Ключевые документы

README_AI.md — библия проекта для ИИ. Это обязательный документ, который TAO·CODER создаёт в корне проекта. В нём содержится вся информация, необходимая агенту для быстрого понимания проекта: описание, архитектура, структура репозитория, как запускать, как проверять качество. Агент читает этот файл при старте каждой задачи и обновляет его по ходу разработки.

CHECK_ALL.md и check_all.sh — страж качества. CHECK_ALL.md — описание скрипта проверок. check_all.sh — исполняемый скрипт, который прогоняет typecheck, линтер, тесты и проверку документации. Агент не может завершить задачу, пока check_all.sh не покажет зелёный статус. Это защищает от сдачи неработающего кода.

Roadmap (дорожная карта). Агент составляет Roadmap так, чтобы один этап помещался в один цикл разработки (одну задачу). Этапы идут последовательно и независимы друг от друга.

3.4. Процесс запуска задачи

Если проект новый:

1. Переключитесь в режим Architect.
2. Опишите агенту, что хотите сделать, кто ваша целевая аудитория, какой дизайн вы хотите.
3. Агент задаст уточняющие вопросы, затем поэтапно напишет документы: PRODUCT_CONCEPT → TARGET_AUDIENCE → ARCHITECTURE → DESIGN_SYSTEM → README_AI → ROADMAP → CHECK_ALL.
4. Прочитайте документы. Если нужно — попросите агента пояснить и исправить. Не стесняйтесь уточнять непонятное или просить применить наиболее логичные решения.

Если проект уже существует:

1. Переключитесь в режим Architect.
2. Попросите провести аудит проекта и заполнить документы на основе того, что уже есть.

Когда все документы готовы и вас устраивает их содержание:

(A) Запуск задачи в Developer:

1. Нажмите + (New Session) и выберите режим Developer.
2. Откройте Roadmap (лежит в корне проекта или в папке docs/).
3. Найдите Этап 1, выделите его текст — появится лампочка (предложение действий).
4. Нажмите на лампочку и выберите Add to TaoCoder.
5. В чате появится ссылка на этап. Напишите «Выполняем Этап 1» (или «Phase 1»).
6. Агент разберётся в проекте, задаст уточняющие вопросы. Если всё устраивает — подтвердите критерии, которые он составил.
7. Дальше начнётся работа: агент будет собирать данные, писать находки в память, разрабатывать, проводить аудит, дорабатывать, прогонять тесты. В конце он придёт с отчётом.
8. Повторите пункт (A) для каждого этапа Roadmap, пока не пройдёте всё целиком.

Ops — развёртывание на сервер. Режим Ops сам расскажет, что ему нужно для развёртывания (локально или на VPS).

Debug — E2E-тестирование. Режим Debug для разработки и прогонки полноценных E2E-тестов на локально развёрнутом проекте.

Free — быстрые правки. Режим Free для мелких правок и задач, где не нужен полный цикл стадий. Память задачи (Task Context) всё равно ведётся, но стадии отключены.

4. Практические советы и troubleshooting

Советы

1. Не начинайте с Developer. Даже для существующего проекта начните с Architect. Это сэкономит деньги и нервы: агент сначала поймёт проект и запишет всё в документы, а потом будет работать осмысленно.

2. Не стесняйтесь уточнять. Агент — не телепат. Если что-то непонятно или хотите по-другому — попросите. Особенно в режиме Architect.

3. Смотрите в Task Context. В панели Task Context (Cockpit) можно видеть, какие этапы пройдены, какой текущий TODO, что лежит в разделах памяти (релевантный код, решения, заметки). Там же отображается статистика: сколько времени прошло, сколько ходов сделано, сколько потрачено на токены. Система не позволяет Task Context быть пустым или неполным — он сам себя контролирует. Регулировать по сути нечего.

4. Используйте несколько провайдеров. Если один провайдер упал (ошибка, лимит, сбой), переключитесь на другого. Добавьте в Favorites модели хотя бы двух провайдеров.

5. Создавайте репозиторий заранее. Лучше сразу создать репозиторий на GitHub/GitLab и привязать его к папке локально. Агент в режиме Free поможет это сделать.

6. Экономьте на моделях. Для типовой разработки flash-моделей (DeepSeek V4 Flash, Gemini Flash) достаточно. Фронтирные модели (Claude, GPT-5 и другие) оставьте для сложной архитектуры и запутанных багов.

7. Не ждите, что агент всё сделает мгновенно. TAO·CODER работает основательно: собирает данные, пишет документы, проводит аудит. Качественный результат требует времени. Не пугайтесь — это иногда долго, но всё равно недорого и очень надёжно.

Troubleshooting

Агент завис / перестал отвечать. Сначала попробуйте поставить задачу на паузу (Pause), затем нажмите Continue (продолжить). Если пауза тоже не ставится — закройте VS Code, откройте заново, выберите задачу из истории и нажмите Continue. Это известная проблема — наследие того, что агент делался не с нуля. Проблемы постепенно устраняются.

Агент просит ручного подтверждения. TAO·CODER не может полностью переписывать большие файлы — это ограничение безопасности. Некоторые команды (например, восстановление файлов из удалённого репозитория) запрещены навсегда. Это нормально.

Не отображается панель Task Context. Убедитесь, что центральная область разделена на 2 части (нажмите кнопку разделения экрана), затем в меню ... выберите Task Context, или нажмите кнопку Task Context прямо над полем ввода сообщений.

Не удаётся найти TAO·CODER в Marketplace. Возможно, на VS Codium расширение опаздывает. Используйте VS Code Marketplace для установки последней версии.

web_search не работает. Проверьте, что в настройках выбран Web Search Provider (например, Brave), и что API-ключ введён и сохранён.

Подпольная кличка агента — «Душнила». Потому что он реально доводит работу до конца: документы, тесты, аудит, отчёт — ничего не пропускает. Не пугайтесь, что он работает «по долгу» — он реально отдаёт результат.