AC⚡DC: обзор и тестирование не-агентного инструмента для быстрого кодирования на LiteLLM

AC⚡DC: когда скорость важнее агентного раздутия

Представьте ситуацию. Вы работаете с кодом. Вам нужно быстро добавить функцию, исправить баг, переписать кусок логики. Вы открываете свой любимый AI-ассистент для программирования, пишете промпт... и ждете. Ждете, пока он "подумает", пока построит план, пока проанализирует контекст, пока начнет генерировать. А потом еще проверит, еще подумает, еще что-то изменит. Весь этот "агентный" цирк занимает минуты там, где нужны секунды.

AC⚡DC (не путать с австралийской рок-группой) решает именно эту проблему. Это не-агентный инструмент, который ставит скорость на первое место. Нет сложных архитектур, нет многоступенчатых размышлений, нет "я сейчас проанализирую всю кодовую базу". Есть запрос и молниеносный ответ. Как автомат Калашникова в мире кодирования - простой, надежный, быстрый.

Что такое ACDC на самом деле

ACDC - это бинарник, написанный на Go. Не Python, не JavaScript, не еще что-то тяжелое. Go. Что это значит? Одна исполняемая файл, который можно скачать и запустить где угодно. Нет зависимостей, нет виртуальных окружений, нет "pip install -r requirements.txt" с последующим разбором конфликтов версий.

Под капотом - LiteLLM. Если вы не знакомы с этим инструментом, он представляет собой унифицированный интерфейс к десяткам различных LLM-провайдеров. OpenAI, Anthropic, Google, локальные модели через Ollama - все через один API. ACDC использует эту мощь, но срезает все лишнее.

Философия проста: вы даете промпт, ACDC дает код. Никаких промежуточных шагов, никаких "давайте сначала я пойму архитектуру", никаких "я создам план из 15 пунктов". Просто запрос - ответ.

Установка: проще некуда

Скачиваете бинарник для своей платформы (Linux, macOS, Windows) с GitHub-репозитория. Кидаете в PATH. Готово. Вся установка занимает 30 секунд, если у вас медленный интернет.

Конфигурация: минимализм как искусство

Создаете файл .acdc.toml в домашней директории. Пишете туда примерно следующее:

[default]
provider = "ollama"
model = "codellama:13b"

[providers.ollama]
base_url = "http://localhost:11434"

[providers.openai]
api_key = "ваш-ключ"
model = "gpt-4o"

Все. Больше ничего не нужно. Хотите переключиться на OpenAI? Меняете provider в default. Хотите использовать другую локальную модель? Меняете название модели. Никаких сложных настроек, никаких YAML-файлов на 100 строк.

Работает ли это на практике? Тестируем

Я взял три типовые задачи и прогнал их через ACDC с разными бэкендами:

Для сравнения: тот же Codellama через полноценный агентный инструмент вроде тех, что мы рассматривали ранее, тратил на аналогичные задачи от 15 до 45 секунд. В 10-30 раз медленнее!

Секрет не в том, что модели стали быстрее. Секрет в том, что ACDC не заставляет их делать лишнюю работу. Нет "агентного раздутия" - того самого слоя абстракции, который добавляет накладные расходы на каждый запрос.

ACDC против Aider: битва философий

Если вы знакомы с миром AI-инструментов для программирования, наверняка слышали про Aider. Отличный инструмент, мощный, с кучей функций. И медленный как черепаха в сравнении с ACDC.

Aider - это полноценный агент. Он анализирует код, строит планы, обсуждает изменения с вами, проверяет результат. Все это требует времени. Много времени. ACDC же работает по принципу "стрельба на поражение": получил запрос, сгенерировал ответ, отдал результат.

Интеграция с Ollama: локальная мощь

Одна из ключевых фич ACDC - бесшовная работа с Ollama. Вы запускаете модель локально (скажем, одну из эффективных моделей для локального запуска), и ACDC использует ее как будто это облачный API.

Почему это важно? Потому что вы получаете приватность и скорость. Никаких данных не уходит в облако, никаких лимитов на запросы, никакой зависимости от интернета. И если у вас мощное железо (например, та самая RTX 5090 из нашего сравнения), то скорость будет сопоставима с облачными API, а то и выше.

Особенно хорошо работает с код-специализированными моделями вроде Codellama или DeepSeek-Coder. Они хоть и меньше по размеру, чем монстры в 70 миллиардов параметров, но для типовых задач кодирования справляются отлично.

Где ACDC реально полезен

• Быстрые правки в существующем коде: добавить проверку, исправить ошибку, переименовать переменную
• Генерация шаблонного кода: CRUD-операции, DTO, простые API-эндпоинты
• Рефакторинг небольших функций: улучшение читаемости без изменения логики
• Документирование: добавление комментариев и docstrings
• Миграция между версиями: обновление синтаксиса при переходе на новую версию языка

А вот где ACDC не поможет (и не должен):

• Архитектурные решения для всего приложения
• Сложные мультиагентные системы (для этого есть специализированные инструменты)
• Анализ огромных кодовых баз (тысячи файлов)
• Задачи, требующие глубокого понимания бизнес-логики

Ограничения и подводные камни

ACDC - инструмент с фокусом. И этот фокус одновременно его сила и слабость.

Первое: он не запоминает контекст между запросами. Каждый промпт - независимая операция. Если вы попросите "добавить функцию A", а потом "изменить функцию A, которую только что добавили" - второму запросу нужно явно указать, что менять.

Второе: нет интерактивного режима. Вы не можете обсуждать изменения, уточнять требования, просить переделать часть кода. Отправили промпт - получили результат. Не понравилось? Отправляйте уточненный промпт.

Третье (и самое важное): качество результата полностью зависит от качества промпта и выбранной модели. Если вы даете расплывчатую задачу маленькой модели - получите расплывчатый результат. ACDC не будет задавать уточняющие вопросы, не будет предлагать альтернативы.

Кому подойдет ACDC

Этот инструмент - для тех, кто уже знает, чего хочет. Для опытных разработчиков, которым нужно быстро автоматизировать рутинные задачи. Для тех, кто устал ждать, пока AI-ассистент "подумает".

Если вы только начинаете и хотите, чтобы AI вел вас за руку - посмотрите в сторону более обучающих инструментов. Если вам нужен полноценный партнер по программированию - возможно, стоит обратить внимание на агентные системы.

Но если вам нужен молоток, который бьет точно и быстро - ACDC ваш выбор.

Что в итоге

ACDC не пытается быть всем для всех. Он решает одну задачу - быструю генерацию и модификацию кода - и делает это блестяще. В мире, где каждый AI-инструмент обзаводится "агентными возможностями", "сложными архитектурами" и "многоуровневым планированием", ACDC выглядит как глоток свежего воздуха.

Иногда простые решения оказываются самыми эффективными. Особенно когда на кону скорость. Особенно когда нужно просто сделать работу и двигаться дальше.

Попробуйте ACDC. Скачайте бинарник, настройте за 2 минуты, дайте ему простую задачу. И почувствуйте, каково это - получать ответ быстрее, чем вы успеваете моргнуть.

Может оказаться, что 90% ваших AI-запросов к коду не требуют всей этой агентной сложности. Может оказаться, что скорость важнее, чем "умные размышления". Может оказаться, что лучший AI-ассистент - тот, который просто делает то, что ему сказали. Быстро.