UberLikeApp через 4 года Единорогов сотни. Просто успешных стартапов - тысячи. Провалившихся - десятки тысяч. Не запущенных - миллионы. И этот тот рынок, который мы не видим, а он есть. Множество основателей стартапов так и не рискнули, так и не начали. Они живут в каждом городе, они ходят вокруг нас. Некоторым трудно придумать идею. Всё, что лезет в голову, какое-то недостаточно масштабное, или недостаточно законное, или эксперт Вася сказал, что это не работает. Вторая популярная причина - технический барьер. Идея есть, а команды программистов (iOS, Android, Web, Backend, тестировщик и CTO, чтобы ими всеми рулить) нет. И денег нет, чтобы эту банду нанять. Тупик. Индийский #стартапдня UberLikeApp решает одним махом обе проблемы. Он запрограммировал шаблонные приложения для десятков популярных бизнес-моделей и продает всем желающим готовый IT-продукт. Не можешь изобрести своё - выбирай среди аналогов чужого. В коллекции есть и собственно Uber, и OnlyFans, и Zoom, и Clubhouse, и Tinder, и доставка еды, и почти что угодно ещё. Всё доступно за весьма скромный прайс, на всё можно нацепить индивидуальный логотип и быстро-быстро заставить работать. Единорог на этом быстро не взлетит. Настоящие трудности на этом скорее начнутся, чем закончатся. Тем не менее первый шаг новый бизнес может сделать и таким способом. Сам стартап - тоже не миллиардная компания и никогда ей не станет. Рынок маленький, чек по определению низкий. Но зато польза миру. Об инвестициях в UberLikeApp газеты не писали. — Вот такой #субботнийповтор из 2022 года. Проект умер, сайт не открывается. Но дело его живет в таком масштабе, который и мыслим не был 4 года назад. Спасибо Claude Code и аналогам, что угодно можно запрограммировать в один клик. Но, увы, настоящие трудности на этом скорее начнутся, чем закончатся. (с) Мой старый пост: https://t.me/startupoftheday/2446

Важность исследования контекста Тема заезженная, но я сейчас кодю с Opus 5 и, конечно, провожу новую фичу через research стадию и интервью. Собственно, хоть фича и совсем небольшая, даже после того, когда кажется, что все готово, я все равно прошу опуса доисследовать контекст и проработать корнер кейсы и он действительно находит что-то новое и мы учитываем дополнительные инварианты, т. е. не зря просили доисследовать. Вообще, может показаться, что с появлением новых сильных моделей и харнессов проблема исследования контекста (research фазы) решена. Тем более, я даже явно попросил агента о дополнительном исследовании. Но что в действительности? Вы помните, что у меня Grok Heavy подписка с практически бесконечными лимитами, поэтому я смело попросил опуса запустить 5 сфокусированных грок агентов поисследовать глубже все ли мы с ним учли в спеке. Результат: гроки нашли 9 релевантных пробелов, которые мы не учли в спеке. Ну, всё, куда уж дальше-то копать? Ан нет, грок-то бесконечный у нас, давайте еще один проход 5-ти субагентов запустим. Результат: еще +4 находки. Ну, теперь-то уж точно всё, сколько можно? в 2025-й что ли вернулись? Почти. Мы тут недавно CodeAlive агента перевели на GPT 5.6 Luna (кстати, невероятно цепкая и крутая в исследовании и в code review модель), хороший повод проверить новый режим глубокого анализа нашего агента (он специально запромптчен, чтобы предельно глубоко копать)... Отправил. 2 минуты поисков и вуаля, еще +6 находок и пробелов в спеке, которые Опус потом подтвердила и исправила. Ну, и финально фейблом тоже прошлись, которая дала еще 3 полезных замечания по спеке и несколько мелочей. И только теперь спека готова к реализации. Почему так сложно? Две главные причины: 1. Да, фича хоть и небольшая, но нетривиальная и идет в некоторый конфликт с существующей механикой. 2. Кодовая база уже довольная большая и непростая - за 2+ года набралось более полу миллиона строк кода в сумме, это тоже усложняет задачу агенту. Количество ручной работы при этом можно сократить, завернув всю церемонию в скилл (вы тогда на вопросы будете отвечать где-то ближе к началу и в конце, т. к. каждый новый ваш ответ может поменять траекторию и потребовать доп. проверку контекста). В целом, чем более легаси проект, тем актуальнее будут все эти долгие и упорные перепроверки и тем сложнее будет стадия планирования. Особенно если вы, как и я, хотите за one-shot получить около prod-ready результат. Теперь когда вы услышите, что агенты не работают в enterprise, вы знаете каким постом ответить. Кстати, почему не Haiku 4.5? Хайку очень слабая модель на фоне Грока и Luna, она просто видит сильно меньше и уже подводила меня, поэтому теперь не советую ее (в крайнем случае Sonnet 4.6 хотя бы если у вас только клод подписка). Расскажите как у вас теперь выглядит стадия планирования? Вот теперь думаю раз CodeAlive так здорово спеки умеет ревьюить и граундить, может, есть смысл упаковать это в отдельный MCP/skill метод и отдать агентам в пользование? Актуально это? @ai_driven

Борис описывает проблему, которая, на мой взгляд, является законом Лемана на стероидах (второй закон эволюции ПО):

Код будет гнить, если его гниению активно не противодействовать.

Это всегда было актуально и для человеческой разработки, особенно в больших проектах. Проблема с агентами в том, что с ними проект растёт и развивается гораздо быстрее, чем раньше, а значит, и гнить он начинает быстрее. Но я считаю, что это решаемая проблема даже на текущем уровне развития агентов и LLM. Нам с Уроборосом пришлось долго учиться противодействовать заслопливанию кода, и из этого в том числе появились принципы IMMUNE. Правильно выстроенная система адверсариального ревью тоже довольно неплохо помогает. Но ревью должно опираться на явную иерархию требований, начинающуюся с конституционных формулировок. В Уроборосе вершина этой иерархии лежит в BIBLE.md: требования важнее архитектуры, архитектура важнее реализации. На мой взгляд, ключевая проблема тут в том, что LLM нехватает длинного контекста, а основные харнессы плохо помогают им сохранять целостную ментальную модель проекта. Поэтому: 1. Я очень жду LLM с 10B контекстом. 2. Продолжаю развивать Уробороса и делать ставку на мета-системы, которые автономно улучшают и сам процесс разработки: "Improve the generator, not the generation". Мы точно не упёрлись в предел качества автономных агентов, а просто научились очень быстро генерировать код, при этом ещё плохо умеем с той же скоростью противодействовать его гниению.

🧨 Появился набор скиллов, которые мешают ИИ-агентам делать глупости и сжигать токены — ру дизайнер выкатил nodumbmode для фикса типичных ошибок. Внутри лежат 4 скилла: → nodumb — манифест здравого смысла для агента и набор главных рекомендаций. → changelog-discipline — ведёт журнал решений и записывает, что поменялось, почему и что отвергли. → system-feedback — проверяет, понятно ли юзеру, что произошло после действия и что делать при ошибке. → ask-nodumb — дизайнер-консультант, который разбирает продуктовую или UX-задачу до проектирования решения. Самое крутое — все скиллы собраны из реальных ошибок в проектах и новый скилл появляется только после конкретного фейла. Ставится за одну команду:

npx skills@latest add hronicasync/nodumbmode

Сохраняем — тут. @notboring_tech

❓ Научитесь отвечать на вопрос «зачем?», прежде чем ставить задачу ИИ Моё знакомство с Codex началось, когда появилась вполне конкретная задача: собрать сайт для @mirabistro. Сайты я делал и раньше — первый написал на PHP ещё в восьмом классе. Но никогда не вайбкодил и относился к этому довольно скептически. Несмотря на десять лет работы в анализе данных, мне казалось, что нормальный рабочий продукт всё равно придётся долго собирать руками. А тратить время на проект без понятной цели я не хотел. 🌐 Здесь наконец появилась конкретная цель. К тому же все «эксперты по ИИ» в соцсетях уже рассказывали, что теперь такие вещи можно собрать чуть ли не за один вечер. Я решил проверить — и сайт действительно получился. Напишите в комментариях, как он вам 👇 После этого я начал вайбкодить почти каждый день. 😁 Но именно тогда я понял главное: когда ИИ позволяет очень быстро собрать практически любой MVP, становится особенно важным ещё до начала работы ответить на вопрос: «зачем?» 🏠 Недавно у меня появилась новая «задача». Дома стоит старый видеодомофон Tantos. У него есть приложение vhOme, которое работает довольно медленно, не присылало уведомления о звонках на iPhone и просто не нравилось мне визуально. Приложения под Android я тоже писал — как вы помните. Правда, это было ещё в 2014 году. И самое смешное, что vhOme выглядело примерно так же, как мои приложения того времени. Но у меня хотя бы не было дизайнера. Точнее, дизайнер был — я сам 😅 Я такой: — Сейчас сделаю своё приложение. 📱 Закинул в Codex APK Android-приложения. Он разобрал его, вытащил используемые методы, нашёл механизмы подключения к домофону и получения видеопотока. Ещё немного — и можно было начинать писать полноценное приложение под iOS. Можно было упороться окончательно: сделать системный экран входящего звонка, после ответа сразу открывать видео, добавить две кнопки — «Открыть» и «Не открывать», оформить аккаунт разработчика и попробовать выложить всё это в App Store. В целом многие приложения теперь действительно можно допиливать и переделывать под себя. Если есть работающий клиент, ИИ способен исследовать его поведение, разобраться с протоколами и собрать свое решение. В итоге я потратил несколько часов на исследование vhOme. 🤔 Но перед тем, как переходить к полноценной разработке и публикации в App Store, я всё-таки остановился и задумался: а точно ли эту задачу нужно решать таким сложным способом? Нет ли чего-то проще? И главное: зачем мне вообще собственное приложение? Мне было нужно не приложение само по себе. Мне было нужно не пропустить звонок в дверь. 🔔 А потом выяснилось, что проблема была не в домофоне: пришлось поиграться с режимами «Фокусирование» на iPhone и правильно настроить допуск уведомлений. После этого они начали приходить. Собственное приложение с быстрым переходом к видео и двумя кнопками всё ещё было бы удобнее. Но когда пуш уже работает, потенциальный аплифт от разработки резко снижается. 🎓 Если, конечно, перед вами не стоит образовательная цель. Тогда ответ на вопрос «зачем?» тоже есть: разобраться в чужом приложении, исследовать протоколы и научиться собирать собственные продукты под iOS. В этом случае само исследование уже становится результатом. 🤔 Но изменилось ли что-то с появлением вайбкодинга? В вопросе целеполагания — ничего. Ведь и раньше существовало огромное количество бесполезных стартапов, научных статей и корпоративных проектов, которые пятый год подряд делают одно и то же второй раз. ИИ не решает проблему целеполагания. Он помогает быстрее написать код и дешевле проверить гипотезу, но не способен решить за вас, какой результат действительно нужен и стоит ли вообще браться за проект. 🎯 Поэтому главный навык сейчас — умение отвечать на вопрос «зачем?». Так было всегда: на вопрос «зачем?» должен уметь отвечать заказчик и любой руководитель, который несёт ответственность за результат. Но теперь, когда вы ставите задачу ИИ и с его помощью пишете код, вы тоже становитесь руководителем — как минимум собственного проекта. А значит, теперь и вам нужно уметь отвечать на главный вопрос: «зачем?»

Ищем человека с продуктовым мышлением / Думай как собственник Такой запросик к кандидату в IT давно, но с уменьшением ценности навыка программирования (Claude fix pls) я вижу его все чаще.

Нам не нужен простой кнопкокрас, ремесленник! Но получать он будет среднюю зпаться в продукт, растить метрики, а не просто делать таски. Иметь мышление собственника, радеть за проект как за свой. Но получать он будет среднюю зп разраба

Ввожу новый термин — принуждение к лицемерию. Щас раскидаю Представь этого идеального кандидата. Он реально понимает откуда берутся и куда уходят деньги в компании, что такое маржа, что нужно пользователем. При этом он работает разработчиком за свои 400к без опционов и акций. Не существует аргумента, почему ему НЕ должно быть поебать на продукт. Наградят ли его за рост метрики? Нет Выебут ли его, если, погружаясь в продукт и заботясь о компании, он пропустит дедлайн? Да Это продуктовое мышление никак не монетизируется. Зато с таким мышлением он рано или поздно оценит вариант роста через многоработничество, своего SaaSа или шадоумода. Зачем такому человеку нормисный найм? Работодатель хочет переложить ответственность за свой рост на работника, типа давай-давай вкладывайся в меня сверх обязанностей. Добиться этого можно — уникальные предложения по ЗП, премии, нефинансовая мотивация. Но требовать такое от линейного персонала — шиза. К тому же на вопрос "зачем мы это делаем, пользователи это не оценят" рядовому Васе скажут — спасибо, заткнись, там сверху уже все решили. А еще это продуктовое мышление невозможно проверить по понятным критериям. Ну вот я хуяк хуяк и сделал задачу, это было продуктово или не очень? А объясни почему? И вот улыбающаяся HR-ка выдает имбу: "А у вас продуктовое мышление?". Что ей ответить? Ведь вы оба понимаете, что это бессмысленный невалидируемый вопрос.

Тетя, я буду делать столько, сколько от меня требуют, чтобы не уволили. Но ислючительно Чинить прод по выходным бесплатно не буду, за большие бабки можем обсудить. Будет интересная задача — воодушевлюсь. Но ислючительно для того, чтобы потом на собесах себя подороже продать.

Но если дать такой ЧЕСТНЫЙ ДОВЕРИТЕЛЬНЫЙ ответ, вас сразу запишут в красные флаги в независимости от умения закрывать рабочие задачи. Поэтому кандидат дает социально одобряемый ответ, что обожает метрики, аналитику, переживает о продукте сильнее чем за маму. И это ответ другую сторону устраивает при его очевидной ложности. Принуждение к лицемерию это ситуация, когда тебе навязывают роль в цирке. Вы оба хотите закрыть вакансию. От ответа на этот вопрос не зависит ваше умение выполнять задачи и приносить бизнесу пользу (решится дальше на техничке). Но она зачем-то его задает. Чем-то напоминает диалог Квартета И. • Поехали ко мне • Зачем? • А у меня дома великолепная колекция лютневой музыки 19 века. И вот этот ответ ее полностью устраивает.

Итак, вчера я опубликовала видео и обещала приложить объемный промпт, который позволит запустить первичный каркас под любую браузерную игру. В файле синим цветом я выделила свои комментарии. Учитвайте, что каждая игра имеет свои требования, начиная от жанра и заканчивая стеком, поэтому итоговые пункты могут отличаться. Если используете Cursor, то такой промпт можно использовать так (просто выберите что-то одно: 🟡 Создать собственное правило (В Cursor есть Project Rules (или .cursor/rules в новых версиях). Туда можно положить инструкцию один раз, и ИИ будет помнить её при каждом запросе. 🟡Использовать Agent Mode (включаете этот режим и просто вставляете объемный промпт из файла) 🟡Создать файл AGENTS.md (или несколько файлов по типу GAMEPLAY.md, ARCHITECTURE.md и т.д.)

Что такое эта ваша поддержка? На диджитал-рынке постоянно звучит услуга «поддержка сайта». Но на практике под словом «поддержка» подразумевают совершенно разные вещи. Сюда попадает гарантийная и постгарантийная поддержка, контентно-техническое сопровождение, ретейнер команды разработки. Сюда же иногда относят ответственность за то, чтобы сайт вообще работал.

Путаница возникает потому, что одним словом называют три принципиально разные зоны ответственности: Первая — исправлять возникшие проблемы. Это поломки и качество самого программного обеспечения: устранение багов, обучение и помощь пользователям. Сюда не входит развитие продукта и добавление новых функций. Именно к этому слою обычно относятся гарантийная и постгарантийная поддержка. Вторая — выполнять входящие задачи. Есть команда или специалист, которые берут в работу всё, что связано с сайтом: меняют контент, создают страницы, дорабатывают функциональность, занимаются вебмастерингом или развивают сайт по согласованному плану. По сути, клиент покупает гарантированную возможность регулярно ставить задачи и получать результат. Это может быть контентно-техническая поддержка или работа команды разработки. Третья — отвечать за состояние и работоспособность системы. Здесь речь уже не про отдельные задачи, а про то, чтобы продукт оставался доступным, стабильным и выдерживал реальную нагрузку. Этим занимаются DevOps, системные администраторы, инженеры по надёжности: настраивают мониторинг, следят за инфраструктурой, реагируют на аварии и восстанавливают систему после сбоев.

Почему всё это называют одним словом? Во-первых, так говорят клиенты. У них основная деятельность находится в другой области, поэтому практически любые работы с сайтом, кроме полноценного редизайна или новой разработки, они склонны называть поддержкой. Во-вторых, это пошло от самих веб-студий. Их основной продукт — создание сайтов, а всё, что происходит после запуска, автоматически отправляется в категорию «поддержка». Необязательно срочно придумывать для каждой услуги новое название. Но при обсуждении поддержки нужно четко зафиксировать, что именно вы делаете, а что не делаете. За что отвечаете, в какие сроки реагируете, какие задачи принимаете и что оплачивается отдельно. Тогда у клиента не будет ожидания, что в рамках гарантии вы бесплатно разработаете новую функцию или будете дежурить и решать падение сайта под нагрузкой в выходные. Называть разные услуги одним словом можно. Главное — чтобы все одинаково понимали, какая именно услуга была куплена. Пост помог подготовить резидент Галеры Михаил Сенсеев 🔵

Опыт работы опять не нужен Ладно, мы уже с вами посмотрели на общие данные использования опыта работы как фактора отсева кандидата и корреляции почти нет, но ведь там были не IT профессии. Я нашел новый мини метанализ 4рёх исследований с 2009 по 2021 год, по изучению продуктивности программистов. - Проверяли время выполнения задачи 1/effort (время выполнения) - Задания были разные от алгоритмов на Си до написание веб-сервиса на Жаба - Разница самых продуктивных (90тый перцентиль) от самых не продуктивных (10тый перцентиль) почти в 4 раза - Опыт работы не повлиял ни на что, скорее супер опытные делали всё медленнее, разница в 40% в среднем (там были люди от 0 до 39 лет опыта). - Медианный опыт 4 года - Эффективность одного работника неустойчива и могла варьироваться в пределах 30%+. Вывод: 1. Берите умных а не опытных. 2. 10x существуют - но их очень мало P.S. Это попытка усреднить данные 4рёх экспериментов с разными выборками

Cloudflare открыла исходный код Cloudflare OS Компания Cloudflare выложила в открытый доступ исходный код Cloudflare OS — специализированной платформы для управления рабочими процессами ИИ внутри организаций. Проект распространяется под лицензией Apache 2.0. По словам разработчиков, название отражает концепцию системы для управления ИИ-нагрузками и корпоративными данными, а не традиционную ОС для ПК. Архитектура системы строится вокруг диалогового интерфейса в браузере, который трансформирует запросы в документы, приложения или автоматизированные процессы. Платформа объединяет рабочее пространство ИИ-агентов с изолированной средой для запуска кода, систему безопасности и разграничения доступа к внутренним сервисам, а также среду для создания пользовательских микроприложений.

Помогает ли claude.md файл? Интересный рисерч. Взяли три реальных Python-репозитория с хорошими AGENTS.md – pdm, firebase-admin-python и opshin. Из смерженных PR сделали 17 задач: описание PR = промпт агенту, тесты из этого же PR = скрытая проверка. Агент тестов не видит. Дальше три режима подачи контекста: – none – файл вообще убран из воркспейса – always_on – весь AGENTS.md вставляется в системный промпт каждый ход – selective – вместо файла лежит вики по темам, агент читает нужное сам Прогнали на Claude Code (Sonnet 4.6) и Codex CLI (GPT-5.5), по 3 повтора. Всего 288 засчитанных прогонов. Результат - все тлен. Claude: 53,3% / 55,6% / 55,6%. Codex: 58,8% / 56,9% / 52,9%. В пределах шума. Автор вручную разобрал «почти прошедшие» падения – те, где до зачёта не хватило пары тестов. И там ни одного случая, где агенту не хватило знания о репозитории. Не хватало интеллекта и инженерии, и такое AGENTS.md не лечит. Отдельно проверял улучшение правил, чтобы падения починить. Не получилось. А вот что реально сработало: у репозитория opshin в AGENTS.md есть строчка: полный прогон тестов занимает больше 20 минут. Без контекста Claude вслепую гонял весь сьют 3,67 раза за прогон. С always_on – 2,44. С selective – 1,67. Время выполнения упало с 2689 до ~2030 секунд, примерно на четверть. Корректность при этом не сдвинулась ни на пункт. То есть контекст-файл работает как операционная инструкция, а не как учебник. «Не запускай полный сьют, он медленный», «сборка вот этой командой», «линтер такой» – экономит время и деньги. А вот всякие там "ты синьор разработчик", "мы придерживаемся чистой архитектуры и SOLID" – не делает ничего измеримого. До этого были две работы с противоположными выводами – одна на Codex-агентах нашла пользу у файла, другая на Claude-агентах не нашла. Оказалось, сложность задач у агентов не совпадает: примерно у 40% задач агенты по-разному упираются в потолок. Задача, на которой можно было бы увидеть эффект у одного агента, у другого либо решается всегда, либо не решается никогда. Короче, писать AGENTS.md стоит, но как список правил, не как описание проекта. Команды, тайминги, грабли, что не трогать. Всё, что агент может вывести из кода сам, туда класть бессмысленно: он и выведет. А качество реализации вытягивается не файлом, а декомпозицией задачи и примерами. https://arxiv.org/abs/2607.27250

# Блекпилл по поводу агентов Я раз в пару месяцев осциллирую по поводу AI тулов для кодинга. Сегодняшняя итерация: я ошибался, вайбкодинг не работает для разработки чего-либо, чем надо пользоваться больше одного раза. И никогда не работал. Я думаю, что агенты (claude code/codex) производят технический долг быстрее полезного кода. При этом они не умеют его разгребать. Проект с агентами быстро слопизируется, но деслопизировать его агентами невозможно. Для продуктивности получается net negative: в конечном итоге тратишь больше времени на разгребание слопа, чем если бы делал работу руками, и получаешь результат хуже. Это речь про кодинг тулы которые вообще-то предполагают постоянное участие человека (но не работают даже с ним). Самоулучшающиеся харнессы, лупы и автономные агенты не работают совсем кроме как для хаканья бенчей. За лупы получают пользу и деньги только продавцы токенов. Редкие медийные случаи, где самоулучшающийся агент что-то сделал, я списываю на то, что миллион вайбкодеров что-то слопили и у одного что-то на чем-то выстрелило. Но это не обобщается и в целом гораздо сложнее и дороже, чем просто сделать самому. Я делаю такие выводы как лудик со справкой (у меня недавно были $200 подписки на кодекс и на клод) и своим скиллпаком. До недавних пор я думал, что всё неплохо работает, но за последние пару недель: - Дал Opus 5 статью, объяснил зачем она нужна, сказал реализовать и провести эксперимент, провел свой полный spec-driven workflow, тщательно ревьюил спеки и запускал актор критик луп, кросс-чекал план кодексом. Два дня итераций спустя стало понятно, что он реализовал не то, что в статье, а что-то наподобие, но назвал тем же именем. Все эксперименты были впустую. - При рефакторинге генератора синты, где надо было просто разложить файлы по папочкам, Codex выкинул 90% функционала. Но так, чтобы не было заметно. Это при том, что сначала я сделал тщательный план этого рефакторинга, валидировал его и результат свежими прогонами агентов. Потеря была замечена только когда репа уехала далеко вперед, поэтому возвращение функционала потребовало очень много работы Клода. - У меня был PR на который я более 10 раз запускал Fable с запросом "сделай код ревью, найди баги, поправь" и он каждый раз говорил, что все готово, но так же каждый раз находил новые баги. Но больше всего впечатлил другой случай. Архитектура нашей модели позволяет работать с видео с разными fps. Главное подать на вход какой таймстемп у какого фрейма. Так вот я случайно обнаружил, что в коде подготовки одного из видео датасетов настоящие таймстемпы фреймов выкидываются и вместо этого вычисляются из индекса фрейма и fps видео. Человек никогда не напишет такого ужаса. Дойдя до момента, когда надо откуда-то взять таймстемпы, он задумается откуда их взять. Потому что ему будет лень реализовывать целую новую логику, чтобы продвинуться. Агенту же не сложно написать любое количество новой логики. Для меня это доказательство: агенты делают не такие баги, как люди. Техдолг от агентов особый, агентский, и любой агентский код может быть полон очень сложных хаков которые не обнаруживаются тестами. И самое неприятное, что агенты не способны устранять агентский техдолг, потому что их правки содержат такой же слоп. Мне сначала показалось, что в нашем проекте стали происходить такие случаи, потому что мы перешли некую границу, после которой вайбкод не работает. Но потом я обнаружил слоп в нескольких старых местах, в которых я был уверен. Значит вайбкод никогда не работал, просто час расплаты был отложен тем, что агенты хорошо создают видимость работы. И хорошо формируют ошибочную ментальную модель проекта у пользователя. Я думаю поворот не туда произошёл когда мы решили, что в код можно больше не смотреть. Агенты недостаточно хороши, чтобы быть автономными. Они хорошие мультипликаторы усилий инженеров. Но мультипликатор плюс слепой инженер смотрящий только на объяснения самой модели это мультипликация слопа. Причём впервые это не выглядит как проблема слишком глупой модели. Почему-то работать с Sonnet 5 проще, чем с Fable, Opus 5 или GPT 5.6. Теперь чем умнее модели, тем более креативно они тебя обманывают. Парадоксальным образом быстрый Sonnet 5 в режиме ассистента в Zed, как в старые добрые, ощущается гораздо продуктивнее, чем медленный Fable который долго пыхтит и очень умно делает совсем не то. Возможно пик AI тулов для кодинга это всё ещё TAB автокомплит и задачи для агента уровня "напиши тест для этой функции." Попробую пересесть на Zed и такой режим на время.

Так, сейчас с вами поговорит Фил. Точнее даже больше, чем Фил — целый Филипп нахуй. Меня тут упрекнули, что я оторвался от реальности, давно не работаю в айти, и ничего не понимаю в ваших проблемах, а ешё берусь чё-то там на подкасте вякать Честно — задело. Я и правда уже не плоть от плоти индустрии, я не начинаю свой день с говнодейлика, не перетаскиваю тикеты из одного столбца в другой, не спорю в рабочем чатике, что нам пора выпиздить из кодовой базы ебаные классы dto-шек, не разруливаю технические вызовы галактического масштаба, из разряда "в какую кучу говна на покласть этот джсон", не купаюсь в бесконечном потоке айтишных денег, не называю людей коллегами, и не предлагаю, напившись на корпоративе, изгнать из компании всех фронтендеров Даже мои тупые шутки про не менее тупых фронтендеров устарели — всем уже давно на них насрать, никто больше уже не смеётся над нод модулес и пятью фреймворками в минуту Чувствую себя, как эти чуваки из группы "Фактор 2", которые когда-то очень давно хер знает почему выстрелили со своим шансон-репом, потом канули в беззвестность, потом поругались, потом нашли каждый себе по ещё одному лысому подпевали, сделали две группы "Фактор 2", и теперь дают концерты на полтора инвалида, где снова и снова поют про красавицу, которой снова и снова что-то не нравится, хотя они снова и снова всего лишь навсего хотят ей понравиться Но с другой-то стороны, коллеги А чё у вас там нового в индустрии появилось за четыре года? Эй ай появился, и заебал так сильно, что даже говорить как сильно он всех заебал — заебало Ну эйай, ну клод, ну харнесс хуярнесс, ну теперь по-другому работается Вы поди там собой горды ебанись, а я вам вот что скажу: когда я работал программистом, мне платили за то что я пишу код Я ушёл, и теперь они вас заставляют платить за то что вы пишете код Остальное у вас всё то же самое: мы тут записали подкасты про увольнения и найм, и вы их посмотрите, причём не просто посмотрите, вы их ОХУЕТЬ как посмотрите, до дыр зазырите, потому что без меня вы до того скатились, что у вас теперь рынок работодателя То-есть когда я работал, я сидел на троне, и лениво перебирал офферы Я ушел, вы усадили на трон бизнес, и теперь умоляете его взять вас, чтобы он вам разрешил платить за него ллмкам, чтобы они ебенили ему код По большому счёту, у вас только проблем стало больше, а вот у меня есть возможность посмотреть на индустрию со стороны, и сказать неприятную правду: под все эти разговоры про развитие, оптимизацию, автоматизацию и эй ай Вы стали делать приложения ещё даже хуже, чем раньше То-есть, хотя это невозможно было даже представить, софт ещё больше испортился Больше жрёт, меньше делает, хуже работает, при попытке им воспользоваться появляется навязчивое желание убивать, ты вздрагиваешь, когда он пытается обновиться, потому что знаешь — с обновой будет ЕЩЁ ХУЖЕ И вот что я подумал — у нас там несколько сотен выпусков, да, и нет ни одного, ни единого, про то, как делать хорошие блядь приложения. Типа, как писать заебательский софт. Такой, которым прямо хочется пользоваться Нет таких выпусков. Может в этом всё и дело? Подкаст мы обречены засрал индустрию сраными бесконечными обсуждениями найма и зарплат, вкатывания в айти и трёх сотен работ одновременно Знаете как говорят, если очень настойчиво искать какого-то главного долбоёба, рано или поздно обязательно выйдешь на самого себя Но долбоёб не тот, кто долбоёб, долбоёб тот кто не лечится — и тут вы можете нам помочь Дайте, дайте нам этого гостя, который сделал идеальный образчик софта, какое-то охуительное программное обеспечение, где блин всё круто и быстро работает да ровно так, как и хочется Мы позовём, и выведаем для вас, как он блин это сделал Ваш ход

Сегодня из интересного: лаба Prime Intellect выпустила своего CLI-агента типо клод кода, и назвали Prime Agent Туда можно подключить свою подписку Claude или ChatGPT и работать как в обычном терминальном агенте, но с RLM и Continual Harness Простыми словами это обвязка по верх ии модели, которая:

1/ Делит большую задачу на части, раздаёт их субагентам обычным вызовом функции rlm("подзадача"), а затем собирает общий ответ. 2/ Во время работы учится на своих действиях и перестраивает свою память, скиллы, инструкции и субагентов без перезапуска

Еще одно отличие от Claude Code в том, что вместо 15 отдельных тулов типа Write, Edit, Bash, Grep, Task и тд., агенту доступен всего 1 тул в виде python консоли. Она не умирает между сообщениями, и через неё он запускает комнды, ищет, вызывает скиллы и тд. То же самое и с памятью агента: он хранит весь свой харнесс как переменные в коде, и после компакта чата они остаются нетронутыми. В будущем агент просто находит и перечитывает. Почитать полный блог как это устроено можно тут. В остальном это привычный CLI-агент, с теми же самыми командами по типу /goal, субагентами, планами и тд. Можно юзать на своей подписке Claude, ChatGPT, Copilot и еще на ~30 провайдерах через API. Попробовать на macOS/Linux: curl -fsSL https://app.primeintellect.ai/prime-agent/install.sh | sh Я честно еще не ощутил реальный прирост в обычных задачах, и меня смущает что их результат 95.5% который они выбили в ARC-AGI-3 — не имеет верификации от самого бенча 🤨 @tips_ai #news