Ты описываешь задачу словами — агент пишет код, компилирует, чинит ошибки и заливает в плату. Ниже — всё, что стоит знать в первый день. Пять минут чтения сэкономят несколько долларов и пару часов.
Главное правило: агент делает ровно то, что попросили. Он не догадывается, что ты имел в виду, — он выбирает самый вероятный вариант. Чем подробнее ТЗ, тем меньше правок потом.
Что полезно указать: пин, интервалы и скорости, нужен ли Serial и на какой скорости, сколько файлов, какую библиотеку использовать (если есть любимая), как себя вести при ошибке (например, «если датчик не отвечает — мигай светодиодом»).
Если агент задаст вопрос текстом в чате — просто ответь следующим сообщением. Он специально спрашивает, а не гадает, когда развилка важная.
Это не баг и не «агент сегодня не в духе». Так устроены ИИ-модели: они подбирают слова вероятностно, поэтому двух одинаковых ответов не бывает в принципе. Сверху накладывается ещё несколько вещей:
Ручки «сделай всегда одинаково» (temperature) у современных моделей нет.
Отсюда практический вывод: правь по ходу в том же диалоге («поменяй период на 200 мс», «убери Serial») вместо «перепиши заново». В том же диалоге агент видит готовый скетч и меняет пару строк — это быстрее и заметно дешевле, чем писать всё с нуля.
Чат стал чистым, но агент всё помнит, и файлы на месте. Это просто уборка на экране.
Агент забывает разговор, старый скетч уезжает в папку «_архив». Начинает с нуля — и снова по-своему. Бери, когда задача сменилась.
Отдельная плата, диалог и папка. Удобно, когда параллельно ведёшь несколько устройств.
Заливает готовый скетч без ИИ — а значит, не тратит деньги. Когда код уже написан и плату надо просто перепрошить, проси не агента, а жми эту кнопку.
Пропало питание, закрыл приложение на середине или ответ упёрся в свой потолок — приложение само начнёт новый диалог и напишет об этом в чате.
Файлы и скетчи при этом целы. Достаточно написать «продолжай, код в проекте» — агент прочитает скетч и доделает. Терять ничего не нужно, переписывать заново тоже.
У любой модели есть потолок ответа — сколько она может написать за один ход. Это не то же самое, что «сколько она читает»: читать она может очень много.
У модели тарифа Старт потолок ответа в разы ниже, и длинный код она молча обрезает — ход рвётся на полуслове. У Про запас большой, поэтому крупные скетчи он дописывает до конца.
Это честная разница тарифов, а не настройка: лимитом её не вылечить. Простые задачи — Старт, сложные проекты — Про.
Ты платишь за работу модели, и её ответ стоит дороже твоего вопроса — в разы. Отсюда всё остальное:
Остаток виден прямо в приложении, в статус-баре.