# 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.

Мой батя ебашит вообще адовые АИ-решения. Ну такой вот примерно рецепт усредненный, потому что вариаций масса. Берется старый промпт, он не читается, читать — это не про моего батю. Он берет этот промпт, вываливает его в чат, сверху хуярит system message на три экрана и начинает докручивать. Добавляет туда огромное количество контекста, ролей, ограничений, few-shot примеров, chain-of-thought, JSON schema, temperature 1.2, RAG, векторку, агентность и КОСТЫЛИ! для стабильности, сверху еще “act as senior developer”. Все это гоняется по кругу, пока логи не начинают плеваться эксепшенами, а модель — уверенно нести хуйню. Потом батя снимает это с локалки и сразу выкатывает в прод. Потом заносит обратно, навесив сверху retry, regex-парсингом, костыльными валидациями и “ну у меня же работает”, начинает юзать. При этом дебажит прямо в проде, тыкая curl’ом по эндпоинтам. Сидит и приговаривает полушепотом: ух бля, GPT мощь. При этом у него на лбу аж пот выступает, потому что токены горят, контекст распух, а модель уже третий раз забыла, кто она и зачем живет. Любезно мне иногда предлагает заревьювить, но я отказываюсь. Надо ли говорить о том, какой дичайший техдолг потом? Наследие такое, что документация от репозитория отклеивается.

На мой взгляд видео уже устарело. Могу согласиться, что большинство моделей не могут в хорошую архитектуру. Но стоит попробовать новейшие модели - GLM-5.2 или топовые Клода, как понимаешь, что архитектуру он делает лучше, чем большинство разработчиков.

Это очень опасное заблуждение, которое возникает из-за того, что на уровне кода (одного приложения) ИИ может выдавать результат, который работатет (проходит тесты). Архитектура системы - это другой разговор. Первое: архитектура оценивается не в моменте, а на дистанции. Хорошая архитектура позволяет сопровождать и развивать систему в течение длительного времени. Проблема в том, что даже самые сильные ИИ-модели принимают решения, которые накапливают техдолг - неверные границы доменов, жесткое зацепление, слабая связность, дублирования и т.д. На дистанции 2–3 месяцев (без человеческих корректировок) внесение изменений в проект порождает эффект домино и кучу побочек. ИИ не "видит", какие части системы меняются синхронно, какие требуют унификации в виде общих интерфейсов и абстракций, часто LLM создаёт распределённый монолит, вместо микросервисов и т.д. Второй момент — есть разница между архитектурой приложения (архитектура на уровне кода) и системной архитектурой. По приложению довольно много типовых схем, которые ИИ может воспроизвести и под контролем человека даже более-менее сопровождать. Системная архитектура - это всегда компромисс между стоимостью, рисками и конкретными ограничениями: бюджетом инфраструктуры, легаси, требованиями регуляторов, реальной командой, которая будет это развивать. ИИ выдаёт архитектуру которая не учитывает нюансов, эта архитектура некая средняя температура по полате, которая получиалась из кучи схем, используемых в обучении, В результате решения не соответствуют конкретной ситуации и не решают проблем системы.