Архив рубрики ‘ai-агенты’

Harness вокруг LLM: что я понял за год ежедневной работы

Год в Claude Code, несколько релизов моделей, десятки экспериментов с командой в Kaiten. Всё это время я ждал, что главным рычагом качества будет очередной релиз модели. Оказалось, ровно наоборот: смена модели даёт заметный, но ограниченный прирост, а каждый новый слой обвязки вокруг неё — кратный. Англоязычные инженеры называют эту обвязку harness

AI‑ассистент для вайб‑кодинга — он не лучше, он(и) … с другой планеты

Вот с детства меня ругали родители: «Хватит читать книжки про программирование и писать код на листочках бумаги. Посмотри в окошко, познакомься и пообщайся с людьми, посмотри, какие девочки красивые». Кто‑то всю жизнь будет учиться играть на музыкальном инструменте и, если повезет, и у него есть талант, научится играть хорошо. Кто‑то будет изучать иностранные языки и, если повезет обладать талантом, выучит несколько. А если […]

Я попросил ИИ выбрать нишу для стартапа. Готовой кнопки почти нет

Эксперимент с zero-human компанией: GitHub-агенты, SaaS-валидаторы, поиск боли и почему готовой кнопки выбора ниши пока почти нет Некоторые из вас знают, что я решил провести эксперимент: построить zero-human компанию. Не в смысле «я вообще никогда не буду трогать бизнес руками». Это сказки для лендингов. Идея другая: найти нишу, где максимум операционки можно отдать агентам. Исследования, […]

Второй мозг строят все. Но большинство — не для себя

В моём инфо-пузыре последний месяц все строят второй мозг в Obsidian по методу Карпатого и рассказывают, как это повышает эффективность агентов. Гист прочитан, vault переформатирован, Claude подключён. Но никто особо не останавливается на вопросе: а для кого именно строится эта система — для агента или для себя? И есть ли вообще разница.

Claude Code на автопилоте: субагенты, worktrees и CI-CD

Финал серии: Agent Teams, GitHub Actions, Agent SDK, TDD, Ralph-loop на ночь и осторожный прогноз на 2027 Серия на Хабре: часть 1 — что Claude Code умеет из коробки · часть 2 — настройки, хуки и Context Rot · часть 3 — автономная работа и параллелизм.

Я «нанял» AI-команду разработки и управлял ею через Kanban: опыт на реальном продукте

Настроил ИИ-агента прямо в редакторе Zed: подключил Gemini и gopls, чтобы агент понимал код и реально помогал писать

За последние десять лет инструменты разработки существенно ускорили мою работу, но не изменили её сути: до недавних пор я тратил большую часть рабочего времени на написание кода и тестов. Но я смог это изменить, когда начал активно осваивать возможности ИИ. Меня зовут Александр Зайцев. Я Go-разработчик в команде Delivery компании «Флант» и работаю над werf и Deckhouse Delivery Kit (DevSecOps). […]

Как Gemini CLI поймал у моего Claude Code критическую дыру в paywall за 30 секунд

Solo-фаундер. Делаю всё через Claude Code. На прошлой неделе он спроектировал мне систему loyalty-кредитов, я её четыре раза перечитал и собрался релизить. Сказал Claude: «обсуди это с Gemini». Через 30 секунд получил ответ, что я в буквальном смысле платил юзерам за то, чтобы они НЕ подписывались. Что сломалось Дизайн: юзер дочитывает книгу → получает бонусные credits […]

Альтман выиграл пари. Я строю фабрику агентов, чтобы выиграть следующее

Medvi выиграл на регуляторной дыре. Я ставлю на семь AI-агентов и портфель из пяти попыток Антон Саркисян, CCO GPTunneL | ex.Yandex | ex.VK | Две недели назад Альтман написал в NYT Он сказал, что, похоже, выиграл пари. Помнишь то самое: про первое миллиардное предприятие от одного человека? NYT опубликовали профайл на компанию Medvi: два месяца […]

Pipeline Triad Pattern: конвейер AI-агентов вместо команды разработки

Pipeline Triad Pattern: конвейер AI-агентов вместо команды разработки TL;DR Pipeline Triad Pattern — это не один AI-агент, а конвейер троек: Создатель, Критик и Арбитр. Каждая тройка закрывает свой этап SDLC, человек включается только в 4 контрольных точках, а сам паттерн лучше всего работает на типовых enterprise-задачах с формализованными правилами. Это не замена CI/CD, а слой […]