Борис Черный о разработке продуктов на базе AI

Борис Черный Главная мысль его выступления: продукты на базе AI теперь строятся не как обычный софт, а почти как экспериментальная наука. Каждое новое поколение моделей ведёт себя иначе. Поэтому нельзя заранее придумать огромный system prompt и сложную архитектуру, а потом годами их улучшать. Сначала нужно убрать почти всё, дать модели сложную реальную задачу и посмотреть, где она действительно ломается. Инструкцию стоит добавлять только тогда, когда одна и та же ошибка повторяется. Именно так команда Claude Code удалила около 80% system prompt для новой модели: большая часть старых правил компенсировала ограничения, которых у неё уже не было. Иногда модель без этих инструкций работала даже лучше. Борис назвал главную возможность для стартапов «product overhang»: современные модели уже умеют гораздо больше, чем позволяют существующие продукты. Мы часто сами ограничиваем AI — дробим работу на слишком маленькие шаги, подробно диктуем способ решения и не даём достаточно инструментов и свободы. Правильный подход — поставить задачу немного сложнее, чем кажется возможным, задать ограничения и критерий завершения, дать инструменты для самопроверки и позволить модели самой найти путь. Ключевой элемент здесь — не промпт, а верификация. Claude смог 11 дней переписывать runtime Bun с Zig на Rust, потому что у проекта был сильный набор тестов. Другой агент уже больше двух недель переписывает Electron-приложение на Swift, постоянно запускает результат и сравнивает интерфейс по скриншотам. Долгая автономная работа становится возможной, когда система сама понимает, приблизилась ли она к правильному результату. Ещё один сдвиг — тысячи агентов становятся новой формой вычисления. Они могут параллельно исследовать варианты, писать код, проверять друг друга и собирать итог. А постоянные routines уже ежедневно поддерживают кодовую базу Anthropic: удаляют мёртвый код, закрывают эксперименты, улучшают тесты и объединяют дублирующиеся абстракции. Мой главный вывод: в эпоху агентов выигрывает не тот, кто написал самый сложный промпт. Выигрывает тот, кто умеет дать модели настоящую работу, достаточную свободу и объективный способ доказать, что работа действительно выполнена. Коротко: ставьте более сложные задачи, меньше диктуйте способ решения и инвестируйте в проверяемость результата.