Как небольшая команда использует Claude и OpenAI, чтобы писать код быстрее: опыт изнутри

В проекте, помимо транспортного уровня (uTLS, decoy-трафик, pacing), есть клиенты под Windows, macOS, Linux, Android и iOS — у каждой платформы свои сетевые API, ограничения и модели разрешений. Плюс серверная инфраструктура: control- и exit-узлы, арбитр, подписанный манифест, метрики, алертинг, ротация ключей и анализаторы трафика. Изменение протокола тянет за собой правки на нескольких платформах и в тестах.

Команда небольшая, а задач больше, чем можно написать руками за разумное время. Поэтому разработчики активно используют LLM — в основном Claude, иногда модели OpenAI — не как архитектора, а как инструмент для конкретных инженерных задач: генерации кода, рефакторинга, написания тестов. Это позволяет ускорять рутинную работу и не отвлекаться на механическое написание кода.