И тут мне на почту прилетает письмо от основателя проекта XERJ (это международный поисковик и база знаний для ИИ-кодеров, таких как Claude и Cursor). Текст примерно следующий:

«Привет! Мы тут чекали GitHub, наткнулись на твой коммит, где ты переписал лаунчер и вырезал WPF-UI. Нам капец как понравилось твое решение. Можно мы заберем твой код в наш глобальный Corpus Hub под твоей лицензией MIT и с указанием твоего авторства?»

Теперь, когда другие разработчики будут просить нейросети помочь им перевести проект на .NET Framework 4.7.2 или вырезать лишние интерфейсные библиотеки, ИИ будет выдавать им структуру моего лаунчера в качестве рабочего примера (с указанием авторства под лицензией MIT и ссылкой на мой репозиторий).

Согласие я, конечно, дал. Приятно, что локальная задача по оптимизации кода под игроков неожиданно оказалась полезным кейсом для международного ИИ проекта.

Ссылку на репозиторий проекта оставлю в комментариях.

Отказываться от ИИ я не хотел. Скорость реально крутая. Хотелось оставить быструю часть и добавить к ней проверку.

Что делает Getzilla

Коротко: ИИ пишет код для вашего проекта, а Getzilla проверяет этот код, прежде чем он останется в проекте.

Принцип простой: сначала вайб, потом проверка. Задача проходит пять шагов:

1. Сделать. Фича пишется быстро, но в отдельной ветке. У каждой задачи своя ветка и свой pull request. В main напрямую никто не лезет.

2. Рассортировать. Getzilla смотрит на задачу и решает, насколько аккуратно с ней обращаться: какие навыки нужны, каких ревьюеров звать, нужно ли человеку одобрить план заранее.

3. Проверить. Гоняются тесты и прочие проверки. Результаты сохраняются рядом с задачей. То есть «работает» — это не слова ИИ, а реальные запуски с записанным итогом.

4. Отревьюить. Код читает другой ИИ-ревьюер. Автор не может одобрить сам себя.

5. Отгрузить. Открывается pull request. Агент может смержить его сам, но только если обязательные проверки прошли на том же самом коммите, ревью независимое и все треды в ревью закрыты.

Ещё пара вещей, которые мне самому нравятся:

• Память. После каждой задачи остаётся папка: запрос, план, результаты тестов, ревью. Уроки пишутся в mistakes.md и decisions.md, и следующая сессия их видит.

• Маленькое и рискованное — по-разному. Мелкие правки идут по короткому пути. Например, небольшой дифф до 50 строк кода получает одно ревью, но полный CI всё равно обязателен. Рискованные задачи получают больше проверок и подпись человека.

• Непонятно — стоп. Если что-то неясно, Getzilla останавливается, а не угадывает.

Обязательные проверки и Trust CI

Тут важный момент, о котором честно написано и в README, и на сайте. Локальные отчёты сами по себе мерж не остановят. Агент работает на той же машине, что и эти отчёты. Поэтому решающая проверка должна быть снаружи.

• Публичные репозитории. Проверку делает GitHub Actions, бесплатно. Одна команда добавляет закреплённый workflow только на чтение:

python3 scripts/getzilla_ci.py --write

• Приватные репозитории. Для них есть Trust CI — отдельный сервис на выделенном железе. Он ещё раз проверяет ровно ту версию, которую собираются мержить. Агент не имеет доступа к ключу, которым Trust CI подписывает результаты. Это единственная платная часть, цена по запросу.

И да, branch protection на GitHub вы настраиваете сами. Без неё правила мержа никто не заставит соблюдать.

Какие агенты поддерживаются

Getzilla не привязан к одному ИИ. Установщик спрашивает, какого агента использовать:

• Qwen Code (по умолчанию)

• Codex

• Claude Code

• Gemini CLI

• GitHub Copilot CLI

• Grok Build

Для Cursor есть отдельный компонент: getzilla components add agent:cursor.

Модели вы оплачиваете сами. Qwen Code, Codex и Claude Code могут работать через ваш ключ OpenRouter. Codex и Claude Code умеют ещё и через собственный вход (ChatGPT и Anthropic). Gemini CLI, Copilot CLI и Grok Build используют свои аккаунты. Ключ хранится в переменной окружения пользователя и в проект не попадает. Своих ключей Getzilla не раздаёт.

Как поставить

Работает на Windows, Linux и macOS. Одна команда ставит то, чего не хватает (Git, Python и выбранного агента), качает Getzilla в ~/Getzilla и проверяет машину.

Команды установки для Windows, Linux и macOS — на сайте getzilla.app. Установщик сначала сверяется по SHA-256 и только потом запускается.

Дальше можно открыть демо в браузере. Оно ничего не меняет:

python3 scripts/getzilla_demo.py --open

А чтобы прикрутить Getzilla к своему проекту, сначала попросите план. Эта команда только читает проект:

python3 scripts/install_into.py --plan /абсолютный/путь/к/репо

Обновить всё потом можно одной командой getzilla update. Она складывает изменения в отдельную ветку и ничего никуда не пушит.

Честно о минусах

Без них обзор был бы рекламой, так что вот:

• Ревьюер — тоже ИИ, и обычно той же семьи моделей, что и автор. Изоляция, доступ только на чтение, собственные проверки и мутанты снижают общие слепые зоны, но не убирают их. По-настоящему независима только внешняя проверка.

• Без branch protection толку мало. Getzilla не может включить её изнутри репозитория — это делаете вы на GitHub.

• Приватные репо. Бесплатный гейт на GitHub Actions — для публичных. Для приватных нужен платный Trust CI.

• Порог входа. Это не кнопка «сделать красиво». Это процесс с ветками, проверками и правилами. Документация подробная, местами слишком.

• Не хостинг и не CI-сервис. Всё работает на вашей машине, внутри вашего репозитория. Деплой в прод — отдельная история: getzilla deploy только печатает команды, запускает их человек.

• Модели платные. Сам Getzilla бесплатный, а токены — за ваш счёт.

Итого

Getzilla не делает ИИ умнее. Он не даёт ИИ самому себе ставить пятёрки. Код по-прежнему пишется быстро, но в проект попадает только то, что прошло тесты, чужое ревью и обязательные проверки.

Проект открытый, лицензия MIT. Буду рад issues, звёздочкам и критике в комментариях. Особенно критике: в этом весь смысл проекта.

GitHub: https://github.com/Dimkox/getzilla

Сайт: https://getzilla.app