Whiteboard (YC W26) — открытый IDE для осмысленного дизайна софта

В работе с AI-агентами, которые пишут код, быстро появляется новая боль: как не потерять понимание того, что происходит в проекте? Whiteboard — это попытка решить эту проблему не очередным тулом для code review, а полноценной средой, где человек и агент проектируют и обсуждают систему вместе. Я попробовал разобраться, что там внутри и почему это стоит внимания senior frontend-разработчикам, которые уже работают с AI coding.

Почему обычный code review не спасает от cognitive debt

Команда Whiteboard — четыре техлида, которые ушли с привычных ролей как раз когда агентное программирование стало массовым. Они столкнулись с тем, что в проекте растёт “cognitive debt”: много пулл-реквестов, сделанных AI, но понимания, как и почему так, почти нет.

В обычных IDE и системах ревью мы видим только diff, иногда с комментариями. Но если изменения связаны с архитектурой, с логикой принятия решений агента, с диаграммами, или если надо быстро переключаться между визуализацией и кодом — классический подход тормозит. Тут и появляются “тупики” в понимании, которые потом сложно обойти.

Whiteboard задумывался как именно пространство, где этот “whiteboard session” — то есть обсуждение и проектирование — происходит в одном месте, с агентами и людьми на равных. Там можно рисовать, добавлять диаграммы, связывать визуалы с кодом, и сразу смотреть, как изменения влияют на систему.

Основные фишки Whiteboard, которые реально работают

1. Интерактивные диаграммы и связь с кодом

В Whiteboard можно кликнуть на sequence diagram, entity relationship diagram или даже на цитату из трассировки агента — и сразу попасть в нужный участок кода. Это не просто гиперссылки, а полноценная интеграция с редактором на базе VSCode с keybindings и LSP.

Зачем это нужно? Потому что архитектурные решения часто меняются после первой итерации кода. Если ты можешь сразу переключиться с визуализации на реальный код, это экономит кучу времени и предотвращает ошибки на уровне проектирования.

2. Semantic diff viewer на Rust с WASM-плагинами

Диффы по коду — стандартная штука, но часто они слишком “сырые”: просто строковые сравнения, где сложно понять смысл изменений. Whiteboard идёт дальше и использует AST-aware диффы, которые показывают только релевантные изменения.

Например, если добавили большую функцию, её сводят в псевдокод. Тесты и документация, если они громоздкие, скрываются, чтобы не отвлекать. Такой подход помогает концентрироваться на сути изменений и не теряться в мелочах. А возможность расширять логику через WASM-плагины — это отличный ход, который позволит подстроить diff под конкретные кейсы.

3. Decision Log — учёт решений AI-агента

Очень классная штука, которая решает проблему “почему агент принял именно такое решение?”. В Decision Log агенты могут логировать свои действия и связывать их со спецификациями и требованиями.

Это помогает не только разобраться, что было сделано, но и понять, какие требования AI выполнил автономно, а какие — с нашим вмешательством. На практике это снижает риск накопления “чёрного ящика” в проекте, когда часть функционала есть, а почему — загадка.

Пример: как Whiteboard помогает в ревью AI-прототипа

Представим, что у вас есть AI-агент, который сгенерировал прототип новой фичи. Обычно вы бы просто просмотрели diff и, возможно, пару скриншотов с диаграммами.

В Whiteboard создаётся сессия, где агент рисует sequence diagram, под каждую часть диаграммы — ссылки на сгенерированный код. Вы кликаете, быстро переходите в код с подсветкой и поддержкой LSP, правите неточности, а потом смотрите semantic diff, чтобы понять, где агент “перестарался” и что можно убрать.

Если изменения сложные, и Greptile (или аналог) не может решить, стоит ли принимать PR, вы сразу эскалируете на Whiteboard-сессию и обсуждаете с коллегами. Всё это происходит в одном приложении, без постоянных переключений.

// Пример использования SDK Whiteboard для связи диаграммы с кодом
import { WhiteboardSDK } from 'whiteboard-sdk';

const wb = new WhiteboardSDK();

wb.addDiagram('SequenceDiagram', {
  steps: [
    { actor: 'User', action: 'Clicks Button', codeRef: 'src/components/Button.tsx#handleClick' },
    { actor: 'Agent', action: 'Fetches Data', codeRef: 'src/api/fetchData.ts#getData' },
  ],
});

wb.onDiagramClick((step) => {
  // Переходим к исходному коду по ссылке
  openCodeAt(step.codeRef);
});

Этот пример иллюстрирует, как Whiteboard связывает визуальное описание и код, чтобы быстро переключаться между ними.

Для кого Whiteboard — это попадание

Если вы уже работаете с AI coding и агентами, которые генерируют код и архитектуру, Whiteboard может стать тем местом, где вы не потеряете контроль над проектом.

Особенно полезно:

• Командам, которые активно используют agentic workflows и хотят уменьшить cognitive debt.
• Тем, кто делает ревью архитектурных изменений, а не только багфиксов.
• Тем, кто хочет интегрировать AI-инструменты (Claude Code, Codex) в единый рабочий процесс и при этом сохранять прозрачность.

Но если вы только начинаете с AI coding или работаете с простыми задачами, Whiteboard сейчас может показаться сложным и избыточным.

Где пока есть ограничения

Whiteboard — всё ещё MVP. В нём нет пока полноценного веб-клиента, зато есть десктоп для MacOS и Linux (Windows в планах).

Многие функции завязаны на специфичные SDK и интеграции — это значит, что чтобы получить максимум, нужно чуть больше времени на настройку.

Плюс, если вы не готовы менять рабочие привычки и встраивать визуальные обсуждения в процесс, Whiteboard рискует превратиться в ещё один тул, который просто лежит в углу.

Что попробовать дальше

Если чувствуете, что в вашем проекте растёт cognitive debt, и AI coding начинает превращаться в хаос — стоит:

• Поставить Whiteboard и попробовать интеграцию с вашим AI-агентом.
• Попробовать semantic diff, чтобы понять, как он меняет восприятие больших PR.
• Настроить Decision Log для прозрачности решений AI.

В итоге Whiteboard — это не просто еще один редактор или визуализатор. Это попытка вернуть человеку контроль и понимание там, где обычно царит хаос от автоматизации.

Учитывая, что проект open-source и имеет MIT-лицензию, можно смело тестировать и встраивать. Если получится — это будет мощный шаг к осмысленному AI coding и vibe coding в командах, где важен не только код, но и понимание.

Репозиторий и установка: https://github.com/devdotfast/whiteboard и https://install.dev.fast
Демо-видео и подробности по ссылкам в описании проекта — рекомендую посмотреть, если хотите погрузиться в детали.

Попробуй сам: Cursor — AI-редактор для разработчиков.

Источник: https://github.com/devdotfast/whiteboard