Привет! Это Arhellist — канал Алексея Пасечника о разработке, AI и создании продуктов.
Я fullstack-разработчик, у меня более 7 лет в коммерческой разработке. Сейчас строю несколько собственных проектов и хочу показывать этот путь изнутри: с кодом, решениями и ошибками.
О чём здесь будет:
— разработка: архитектура, деплой, безопасность;
— AI в работе программиста: агенты, промпты, локальные модели;
— продукты: как я делаю xChangePro, WebCraftly и HarnessOS;
— дневник основателя: что получилось, а что нет;
— карьера: как расти от «кодера» к архитектору.
Кому полезно: разработчикам, тимлидам, фаундерам и всем, кто делает IT-продукты своими руками.
Длинные разборы — в блоге: https://blog.arhellist.ru/
Обо мне и проекты: https://arhellist.ru/
Если канал полезен — перешлите его коллеге: t.me/arhellist_dev
#arhellist #разработка #ai
Я fullstack-разработчик, у меня более 7 лет в коммерческой разработке. Сейчас строю несколько собственных проектов и хочу показывать этот путь изнутри: с кодом, решениями и ошибками.
О чём здесь будет:
— разработка: архитектура, деплой, безопасность;
— AI в работе программиста: агенты, промпты, локальные модели;
— продукты: как я делаю xChangePro, WebCraftly и HarnessOS;
— дневник основателя: что получилось, а что нет;
— карьера: как расти от «кодера» к архитектору.
Кому полезно: разработчикам, тимлидам, фаундерам и всем, кто делает IT-продукты своими руками.
Длинные разборы — в блоге: https://blog.arhellist.ru/
Обо мне и проекты: https://arhellist.ru/
Если канал полезен — перешлите его коллеге: t.me/arhellist_dev
#arhellist #разработка #ai
Кто пишет этот канал — коротко о себе.
Меня зовут Алексей Пасечник, в сети — Arhellist. Я fullstack-разработчик, более 7 лет в коммерческой разработке. Прошёл путь от ванильного JS до проектирования систем.
Чем занимаюсь сейчас:
🔹 xChangePro — IT-биржа заказов и найма без комиссии с гонорара, я её основатель: https://xchangepro.pro
🔹 WebCraftly — моя веб-студия: сайты, web-приложения, AI-интеграции: https://webcraftly.ru
🔹 HarnessOS — в разработке. Self-hosted control plane для AI-разработки: https://blog.arhellist.ru/blog/harnessos
Как я пришёл к архитектуре — в статье «Как я стал архитектором»: https://blog.arhellist.ru/blog/kak-ya-stal-arhitektorom
Код — на GitHub: https://github.com/arhellist
Статьи — на Хабре: https://habr.com/ru/users/arhellist/
Хотите обсудить проект или задать вопрос — пишите в личку: @arhellist
#обомне #founder
Меня зовут Алексей Пасечник, в сети — Arhellist. Я fullstack-разработчик, более 7 лет в коммерческой разработке. Прошёл путь от ванильного JS до проектирования систем.
Чем занимаюсь сейчас:
🔹 xChangePro — IT-биржа заказов и найма без комиссии с гонорара, я её основатель: https://xchangepro.pro
🔹 WebCraftly — моя веб-студия: сайты, web-приложения, AI-интеграции: https://webcraftly.ru
🔹 HarnessOS — в разработке. Self-hosted control plane для AI-разработки: https://blog.arhellist.ru/blog/harnessos
Как я пришёл к архитектуре — в статье «Как я стал архитектором»: https://blog.arhellist.ru/blog/kak-ya-stal-arhitektorom
Код — на GitHub: https://github.com/arhellist
Статьи — на Хабре: https://habr.com/ru/users/arhellist/
Хотите обсудить проект или задать вопрос — пишите в личку: @arhellist
#обомне #founder
У xChangePro теперь свой Telegram-канал: t.me/xchangepro_ru
Напомню, что это. xChangePro — IT-биржа заказов и найма, которую я запустил. Главная идея простая: площадка не берёт процент с оплаты работы. 0% комиссии — гонорар целиком у исполнителя.
Что ещё важно:
— только IT: разработка, дизайн, QA, DevOps, продукт;
— разовый подряд и найм в команду — в одном кабинете;
— публичный профиль с портфолио, который индексируется в поиске;
— внутренняя валюта xCoin, новым аккаунтам — стартовый бонус.
Что будет в канале: как работает площадка, обновления, советы заказчикам и специалистам и честный дневник запуска — без «мы лидеры рынка».
👉 Подписывайтесь: t.me/xchangepro_ru
Сайт площадки: https://xchangepro.pro
#xChangePro #фриланс
Напомню, что это. xChangePro — IT-биржа заказов и найма, которую я запустил. Главная идея простая: площадка не берёт процент с оплаты работы. 0% комиссии — гонорар целиком у исполнителя.
Что ещё важно:
— только IT: разработка, дизайн, QA, DevOps, продукт;
— разовый подряд и найм в команду — в одном кабинете;
— публичный профиль с портфолио, который индексируется в поиске;
— внутренняя валюта xCoin, новым аккаунтам — стартовый бонус.
Что будет в канале: как работает площадка, обновления, советы заказчикам и специалистам и честный дневник запуска — без «мы лидеры рынка».
👉 Подписывайтесь: t.me/xchangepro_ru
Сайт площадки: https://xchangepro.pro
#xChangePro #фриланс
«Готово!» — пишет AI-агент. Открываешь код, а там половина задачи и упавший тест.
Кто плотно работает с AI в разработке, знает это чувство. Агент пишет быстро, но сам себя не проверяет, не помнит вчерашних договорённостей и легко сжигает лимиты, бегая по кругу.
Поэтому я делаю HarnessOS — self-hosted control plane для AI-разработки. Вместо «агент сказал готово» — четыре опоры:
1. План — понятно, что и в каком порядке делается.
2. Проверки — результат подтверждают тесты и правила, а не слова модели.
3. Память — решения и контекст проекта не теряются между сессиями.
4. Лимиты — у агента есть рамки по ресурсам.
Проект в разработке, буду показывать его по ходу дела в этом канале.
Описание: https://blog.arhellist.ru/blog/harnessos
А как вы проверяете работу агентов? Напишите мне @arhellist — соберу лучшие подходы в отдельный пост.
#ai #harnessos #агенты
Кто плотно работает с AI в разработке, знает это чувство. Агент пишет быстро, но сам себя не проверяет, не помнит вчерашних договорённостей и легко сжигает лимиты, бегая по кругу.
Поэтому я делаю HarnessOS — self-hosted control plane для AI-разработки. Вместо «агент сказал готово» — четыре опоры:
1. План — понятно, что и в каком порядке делается.
2. Проверки — результат подтверждают тесты и правила, а не слова модели.
3. Память — решения и контекст проекта не теряются между сессиями.
4. Лимиты — у агента есть рамки по ресурсам.
Проект в разработке, буду показывать его по ходу дела в этом канале.
Описание: https://blog.arhellist.ru/blog/harnessos
А как вы проверяете работу агентов? Напишите мне @arhellist — соберу лучшие подходы в отдельный пост.
#ai #harnessos #агенты
Ещё один канал, на который стоит подписаться, — WebCraftly: t.me/webcraftly_studio
WebCraftly — моя веб-студия. Делаем сайты и web-приложения, которые готовы к продвижению ещё до запуска: со структурой, SEO-каркасом и понятным путём до заявки.
Что делает студия:
— корпоративные сайты и лендинги;
— интернет-магазины и редизайн;
— web-приложения: кабинеты, роли, интеграции;
— AI-ассистенты, интеграции с мессенджерами, Telegram-боты;
— growth-система: индексация, посадочные под спрос, аналитика до заявки.
В канале — разборы того, как устроен сайт, который приносит заявки, ответы на частые вопросы заказчиков и новости студии.
👉 Подписаться: t.me/webcraftly_studio
Услуги: https://webcraftly.ru/services
Есть задача — опишите её на https://webcraftly.ru/contact, обычно отвечаем в тот же рабочий день.
#webcraftly #вебстудия
WebCraftly — моя веб-студия. Делаем сайты и web-приложения, которые готовы к продвижению ещё до запуска: со структурой, SEO-каркасом и понятным путём до заявки.
Что делает студия:
— корпоративные сайты и лендинги;
— интернет-магазины и редизайн;
— web-приложения: кабинеты, роли, интеграции;
— AI-ассистенты, интеграции с мессенджерами, Telegram-боты;
— growth-система: индексация, посадочные под спрос, аналитика до заявки.
В канале — разборы того, как устроен сайт, который приносит заявки, ответы на частые вопросы заказчиков и новости студии.
👉 Подписаться: t.me/webcraftly_studio
Услуги: https://webcraftly.ru/services
Есть задача — опишите её на https://webcraftly.ru/contact, обычно отвечаем в тот же рабочий день.
#webcraftly #вебстудия
Чек-лист: что проверить перед тем, как выкатить проект в прод ✅
Короткий список для проверки перед релизом. По каждому пункту в блоге есть подробный разбор — ссылки ниже.
☐ Деплой не руками: сборка и выкладка идут через CI/CD.
☐ Секреты не лежат в репозитории.
☐ Авторизация продумана: JWT, срок жизни токенов, 2FA для админки.
☐ Формы защищены от XSS и CSRF, запросы к базе — от SQL-инъекций.
☐ Сервер закрыт: SSH по ключам, файрвол, Fail2ban, бэкапы.
☐ Роли и права проверены: пользователь не видит чужого.
Подробно:
— CI/CD: https://blog.arhellist.ru/blog/cicd-kak-ya-perestal-deploit-rukami-i-nachal-zhit-spokoyno
— безопасность кода: https://blog.arhellist.ru/blog/kodovaya-bezopasnost-jwt-2fa-xss-csrf-sql-inektsii-i-vsyo-chto-dolzhen-znat-razrabotchik-chtoby-ne-prosnutsya-znamenitym
— защита VPS: https://blog.arhellist.ru/blog/pervaya-evolyutsiya
Сохраните пост, чтобы он был под рукой перед следующим релизом.
#чеклист #безопасность #devops
Короткий список для проверки перед релизом. По каждому пункту в блоге есть подробный разбор — ссылки ниже.
☐ Деплой не руками: сборка и выкладка идут через CI/CD.
☐ Секреты не лежат в репозитории.
☐ Авторизация продумана: JWT, срок жизни токенов, 2FA для админки.
☐ Формы защищены от XSS и CSRF, запросы к базе — от SQL-инъекций.
☐ Сервер закрыт: SSH по ключам, файрвол, Fail2ban, бэкапы.
☐ Роли и права проверены: пользователь не видит чужого.
Подробно:
— CI/CD: https://blog.arhellist.ru/blog/cicd-kak-ya-perestal-deploit-rukami-i-nachal-zhit-spokoyno
— безопасность кода: https://blog.arhellist.ru/blog/kodovaya-bezopasnost-jwt-2fa-xss-csrf-sql-inektsii-i-vsyo-chto-dolzhen-znat-razrabotchik-chtoby-ne-prosnutsya-znamenitym
— защита VPS: https://blog.arhellist.ru/blog/pervaya-evolyutsiya
Сохраните пост, чтобы он был под рукой перед следующим релизом.
#чеклист #безопасность #devops
Дневник основателя, запись №1.
«Легко сказать „мы быстро растём“. Сложнее сказать „у нас пока мало пользователей“. Второе — начало честности, первое — конец доверия».
Эту мысль я сформулировал, когда запускал xChangePro, и она стала правилом для всех моих проектов. Здесь буду писать о продуктах так же: что сделано, что не взлетело, что меняю и почему. Без красивых цифр, которых нет.
Что будет в рубрике #дневник:
— решения по xChangePro, WebCraftly и HarnessOS;
— ошибки и выводы из них;
— как AI меняет мою работу и где он не помогает.
Текст о запуске xChangePro целиком: https://xchangepro.pro/blog/chto-takoe-xchangepro
О том, как меняется роль разработчика: https://blog.arhellist.ru/blog/vayb-kodery-arhitektory-i-konets-epohi-ruchnogo-programmirovaniya
#дневник #founder
«Легко сказать „мы быстро растём“. Сложнее сказать „у нас пока мало пользователей“. Второе — начало честности, первое — конец доверия».
Эту мысль я сформулировал, когда запускал xChangePro, и она стала правилом для всех моих проектов. Здесь буду писать о продуктах так же: что сделано, что не взлетело, что меняю и почему. Без красивых цифр, которых нет.
Что будет в рубрике #дневник:
— решения по xChangePro, WebCraftly и HarnessOS;
— ошибки и выводы из них;
— как AI меняет мою работу и где он не помогает.
Текст о запуске xChangePro целиком: https://xchangepro.pro/blog/chto-takoe-xchangepro
О том, как меняется роль разработчика: https://blog.arhellist.ru/blog/vayb-kodery-arhitektory-i-konets-epohi-ruchnogo-programmirovaniya
#дневник #founder
О чём написать следующим? Голосуйте в опросе ниже 👇
Варианты:
1. AI-агенты в разработке: как их проверять
2. High-load архитектура: разбор реального проекта
3. Как запустить свой продукт в одиночку
4. Карьера: от кодера к архитектору
5. Локальные нейросети вместо подписок
Тема-победитель станет следующим большим постом. Свой вариант — в личку @arhellist.
Пока ждёте, почитайте, как я развернул локальный ИИ-кодер: https://blog.arhellist.ru/blog/kak-ya-razvernul-lokalnyy-ii-koder
Где ещё меня найти:
Хабр: https://habr.com/ru/users/arhellist/
TenChat: https://tenchat.ru/arhellist
VK: https://vk.ru/shilka773
Сетка: https://setka.ru/users/019d2f22-3494-79f3-8dc5-f94c192970a8
GitHub: https://github.com/arhellist
Мои проекты в Telegram: t.me/xchangepro_ru и t.me/webcraftly_studio
#опрос
Варианты:
1. AI-агенты в разработке: как их проверять
2. High-load архитектура: разбор реального проекта
3. Как запустить свой продукт в одиночку
4. Карьера: от кодера к архитектору
5. Локальные нейросети вместо подписок
Тема-победитель станет следующим большим постом. Свой вариант — в личку @arhellist.
Пока ждёте, почитайте, как я развернул локальный ИИ-кодер: https://blog.arhellist.ru/blog/kak-ya-razvernul-lokalnyy-ii-koder
Где ещё меня найти:
Хабр: https://habr.com/ru/users/arhellist/
TenChat: https://tenchat.ru/arhellist
VK: https://vk.ru/shilka773
Сетка: https://setka.ru/users/019d2f22-3494-79f3-8dc5-f94c192970a8
GitHub: https://github.com/arhellist
Мои проекты в Telegram: t.me/xchangepro_ru и t.me/webcraftly_studio
#опрос
Профессия разработчика меняется на глазах. Ещё пару лет назад хватало уверенно знать стек и писать чистый код. Сегодня этого мало: нужно знать больше, думать шире, а главный множитель — умение работать с AI.
Что это значит на практике:
🔹 Ставить задачу, а не просто писать код. Модель делает то, что ты смог объяснить. Чёткий контекст, ограничения и критерии готовности стали важнее скорости набора текста.
🔹 Понимать архитектуру. AI быстро пишет куски кода, но собирать из них систему, которая не развалится под нагрузкой, по-прежнему придётся человеку.
🔹 Проверять результат. Тесты, ревью, безопасность. Сгенерированный код выглядит убедительно даже тогда, когда он неправильный.
🔹 Выстраивать процесс. Агенты, автоматизация рутины, связка AI с CI/CD, документацией и данными. Выигрывает тот, кто перестраивает весь цикл разработки, а не ускоряет одну строчку.
🔹 Знать возможности и пределы инструментов. Где модель сэкономит день, а где уверенно соврёт.
🔹 Постоянно учиться. Инструменты обновляются каждые несколько месяцев, и навык полугодовой давности уже устаревает.
Тем временем компании вне IT пока не догоняют. Они не до конца понимают, кто им нужен: пишут вакансии по шаблонам пятилетней давности, ищут «программиста на 1С и немного сайт» и не видят разницы между тем, кто пишет код через AI, и тем, кто умеет с его помощью выстроить разработку.
Я уже писал, что сейчас огромные деньги идут в инфраструктуру под AI: дата-центры, модели, платформы. Но инфраструктура — это только половина истории. Пользоваться AI по-настоящему умеют далеко не все, а большинство тех, кто пользуется, раскрывают его возможности лишь частично.
Чаще всего я вижу два сценария:
— код пишут через AI, но без понимания, как оптимизировать саму разработку;
— AI используют как поисковик и задают ему «гугл-вопросы».
А AI — это не новый поисковик и не автодополнение на стероидах. Это многократный множитель, но только для тех, кто изучает инструмент, пробует новое и перестраивает подход. Если просто встроить передовую технологию в привычную работу, получится тот же результат, только чуть быстрее.
Разрыв уже заметен: одни специалисты делают за неделю то, на что раньше уходил месяц, другие работают по-старому, но с чат-ботом в соседней вкладке. И компаниям, и разработчикам пора честно ответить себе, на какой они стороне.
А как у вас: AI уже поменял ваш подход к работе или пока остаётся «умным поиском»? 👇
Больше о разработке и AI — Мой блог и Мой Телеграм
#найм #IT #AI #разработка #карьера
Что это значит на практике:
🔹 Ставить задачу, а не просто писать код. Модель делает то, что ты смог объяснить. Чёткий контекст, ограничения и критерии готовности стали важнее скорости набора текста.
🔹 Понимать архитектуру. AI быстро пишет куски кода, но собирать из них систему, которая не развалится под нагрузкой, по-прежнему придётся человеку.
🔹 Проверять результат. Тесты, ревью, безопасность. Сгенерированный код выглядит убедительно даже тогда, когда он неправильный.
🔹 Выстраивать процесс. Агенты, автоматизация рутины, связка AI с CI/CD, документацией и данными. Выигрывает тот, кто перестраивает весь цикл разработки, а не ускоряет одну строчку.
🔹 Знать возможности и пределы инструментов. Где модель сэкономит день, а где уверенно соврёт.
🔹 Постоянно учиться. Инструменты обновляются каждые несколько месяцев, и навык полугодовой давности уже устаревает.
Тем временем компании вне IT пока не догоняют. Они не до конца понимают, кто им нужен: пишут вакансии по шаблонам пятилетней давности, ищут «программиста на 1С и немного сайт» и не видят разницы между тем, кто пишет код через AI, и тем, кто умеет с его помощью выстроить разработку.
Я уже писал, что сейчас огромные деньги идут в инфраструктуру под AI: дата-центры, модели, платформы. Но инфраструктура — это только половина истории. Пользоваться AI по-настоящему умеют далеко не все, а большинство тех, кто пользуется, раскрывают его возможности лишь частично.
Чаще всего я вижу два сценария:
— код пишут через AI, но без понимания, как оптимизировать саму разработку;
— AI используют как поисковик и задают ему «гугл-вопросы».
А AI — это не новый поисковик и не автодополнение на стероидах. Это многократный множитель, но только для тех, кто изучает инструмент, пробует новое и перестраивает подход. Если просто встроить передовую технологию в привычную работу, получится тот же результат, только чуть быстрее.
Разрыв уже заметен: одни специалисты делают за неделю то, на что раньше уходил месяц, другие работают по-старому, но с чат-ботом в соседней вкладке. И компаниям, и разработчикам пора честно ответить себе, на какой они стороне.
А как у вас: AI уже поменял ваш подход к работе или пока остаётся «умным поиском»? 👇
Больше о разработке и AI — Мой блог и Мой Телеграм
#найм #IT #AI #разработка #карьера
🔥1
Начну с главного.
Когда люди говорят «я использую AI для разработки», они обычно имеют в виду одно из двух.
Первое: «Я пишу промпт в чат, копирую код, вставляю в редактор». Это не harness. Это использование LLM как очень умного автокомплита.
Второе: «У меня есть агент, который сам читает файлы, пишет код, запускает тесты». Вот это уже ближе. Но и это ещё не harness.
Harness — это всё, что находится вокруг модели. Модель — это процессор. Harness — это операционная система.
Аналогия, которая мне нравится больше всего: если модель — это двигатель, то harness — это машина целиком. Рама, колёса, руль, тормоза, бензобак. Сам по себе двигатель крутится, но никуда не едет.
Что делает harness:
• Решает, что модель увидит. Не «весь проект», а конкретный кусок, релевантный задаче.
• Решает, что модель может делать. Не «всё», а конкретный набор инструментов с ограничениями.
• Решает, как проверить результат. Не «модель сказала „готово“», а «вот объективные проверки».
• Решает, когда остановиться. Не «пробуем до бесконечности», а «после N попыток зовём человека».
• Помнит, что было. Не «контекст чата», а структурированная память о проекте.
Без harness модель — это талантливый, но безответственный сотрудник. Он быстро пишет код, который выглядит правильно. А потом этот код ломается на первом нетривиальном сценарии.
С harness это управляемый процесс. Медленнее на одном шаге. Быстрее на дистанции.
Именно поэтому я начал строить HarnessOS. Не потому что «хочу свой AI-инструмент». А потому что понял: проблема не в модели. Проблема в том, что вокруг неё нет нормальной обвязки.
В следующем посте — из каких слоёв обычно состоит harness.
#HarnessOS #AIразработка #КакЯСтроилHarnessOS #AIагенты #разработка
Когда люди говорят «я использую AI для разработки», они обычно имеют в виду одно из двух.
Первое: «Я пишу промпт в чат, копирую код, вставляю в редактор». Это не harness. Это использование LLM как очень умного автокомплита.
Второе: «У меня есть агент, который сам читает файлы, пишет код, запускает тесты». Вот это уже ближе. Но и это ещё не harness.
Harness — это всё, что находится вокруг модели. Модель — это процессор. Harness — это операционная система.
Аналогия, которая мне нравится больше всего: если модель — это двигатель, то harness — это машина целиком. Рама, колёса, руль, тормоза, бензобак. Сам по себе двигатель крутится, но никуда не едет.
Что делает harness:
• Решает, что модель увидит. Не «весь проект», а конкретный кусок, релевантный задаче.
• Решает, что модель может делать. Не «всё», а конкретный набор инструментов с ограничениями.
• Решает, как проверить результат. Не «модель сказала „готово“», а «вот объективные проверки».
• Решает, когда остановиться. Не «пробуем до бесконечности», а «после N попыток зовём человека».
• Помнит, что было. Не «контекст чата», а структурированная память о проекте.
Без harness модель — это талантливый, но безответственный сотрудник. Он быстро пишет код, который выглядит правильно. А потом этот код ломается на первом нетривиальном сценарии.
С harness это управляемый процесс. Медленнее на одном шаге. Быстрее на дистанции.
Именно поэтому я начал строить HarnessOS. Не потому что «хочу свой AI-инструмент». А потому что понял: проблема не в модели. Проблема в том, что вокруг неё нет нормальной обвязки.
В следующем посте — из каких слоёв обычно состоит harness.
#HarnessOS #AIразработка #КакЯСтроилHarnessOS #AIагенты #разработка
Есть хорошая новость: harness’ы устроены похоже. Даже если их делают разные люди для разных задач.
Я разобрал несколько открытых harness’ов — от простых до продакшн-уровня. И увидел четыре слоя, которые есть почти везде.
Слой 1. Оркестрация
Это то, что решает, что делать дальше. Какой агент, с каким контекстом, какие инструменты, что проверить. По сути, оркестрация — это цикл событий (event loop). Не «модель думает», а «модель предложила → система проверила → система решила, что дальше».
Слой 2. Изоляция
Где агент работает. Если агент пишет код прямо в твой проект, он может сломать то, что работало. Изоляция — это песочница: каждый агент в своём окружении. Если что-то сломалось, изменения откатываются, не задевая остальное.
Слой 3. Память
Что агент помнит. Не «история чата», а структурированная база знаний. Что делал вчера. Какие решения принял и почему. Какие грабли уже собрал.
Слой 4. Верификация
Как проверить результат. Не «агент сказал „готово“», а «тесты прошли, линтер чист, план выполнен». Верификация — это детерминированный фильтр. Не мнение модели, а факт.
Есть и пятый слой. Он встречается не всегда, но отличает зрелые harness’ы от самоделок: governance. Это правила. Лимиты. Эскалация. Что делать, если агент не может решить задачу. Когда звать человека.
Когда я это увидел, стало проще. Не надо изобретать. Надо сделать каждый слой нормально.
В следующем посте — почему я не взял готовый инструмент, а начал строить свой.
#HarnessOS #AIразработка #КакЯСтроилHarnessOS #AIагенты #разработка
Я разобрал несколько открытых harness’ов — от простых до продакшн-уровня. И увидел четыре слоя, которые есть почти везде.
Слой 1. Оркестрация
Это то, что решает, что делать дальше. Какой агент, с каким контекстом, какие инструменты, что проверить. По сути, оркестрация — это цикл событий (event loop). Не «модель думает», а «модель предложила → система проверила → система решила, что дальше».
Слой 2. Изоляция
Где агент работает. Если агент пишет код прямо в твой проект, он может сломать то, что работало. Изоляция — это песочница: каждый агент в своём окружении. Если что-то сломалось, изменения откатываются, не задевая остальное.
Слой 3. Память
Что агент помнит. Не «история чата», а структурированная база знаний. Что делал вчера. Какие решения принял и почему. Какие грабли уже собрал.
Слой 4. Верификация
Как проверить результат. Не «агент сказал „готово“», а «тесты прошли, линтер чист, план выполнен». Верификация — это детерминированный фильтр. Не мнение модели, а факт.
Есть и пятый слой. Он встречается не всегда, но отличает зрелые harness’ы от самоделок: governance. Это правила. Лимиты. Эскалация. Что делать, если агент не может решить задачу. Когда звать человека.
Когда я это увидел, стало проще. Не надо изобретать. Надо сделать каждый слой нормально.
В следующем посте — почему я не взял готовый инструмент, а начал строить свой.
#HarnessOS #AIразработка #КакЯСтроилHarnessOS #AIагенты #разработка
Справедливый вопрос: «Зачем строить своё, если есть Cursor, Windsurf, Claude Code?»
Я пробовал. Все три. Они классные. Но есть три вещи, которые меня не устроили.
Первое: контекст кода уходит наружу.
Это не «они плохие». Это архитектурное свойство. Claude Code запускается у тебя на машине, но промпты, прочитанные файлы и результаты команд уходят к модели в облаке. Cursor отправляет контекст кода через свои серверы к провайдерам моделей; режим приватности запрещает хранить его и учиться на нём, но не отменяет саму отправку. У Windsurf в облачной версии похожая схема, а self-hosted — отдельный корпоративный вариант. Итог один: фрагменты твоего кода покидают периметр, и дальше ты полагаешься на договор и политики вендора.
Для многих команд это неприемлемо. Финтех. Медицина. Госсектор. Все, у кого есть требования к периметру.
Второе: нет контроля в том виде, который мне нужен.
Агент сказал «готово» — значит готово. Хочешь проверить, что реально сделано, — иди разбирайся сам. Обязательных gates, явного approve и evidence как части процесса из коробки нет. Это приходится собирать самому.
Третье: нет памяти и порядка.
Правила и заметки можно положить в файлы. Но структурированной памяти о проекте нет: что делали вчера, какие решения приняли и почему. Закрыл чат — и многое приходится объяснять заново.
Я не говорю, что Cursor плохой. Он отличный для другого сценария. Быстро дописать функцию. Разобраться в незнакомом коде. Написать тесты.
Но для управляемой AI-разработки нужен другой инструмент. С self-hosted архитектурой. С явными gates. С памятью.
Именно поэтому я начал строить HarnessOS.
Не «сделать Cursor лучше». А сделать то, для чего Cursor не создавался.
В следующем посте — с чего всё началось: Prompt Factory.
#HarnessOS #AIразработка #КакЯСтроилHarnessOS #AIагенты #разработка
Я пробовал. Все три. Они классные. Но есть три вещи, которые меня не устроили.
Первое: контекст кода уходит наружу.
Это не «они плохие». Это архитектурное свойство. Claude Code запускается у тебя на машине, но промпты, прочитанные файлы и результаты команд уходят к модели в облаке. Cursor отправляет контекст кода через свои серверы к провайдерам моделей; режим приватности запрещает хранить его и учиться на нём, но не отменяет саму отправку. У Windsurf в облачной версии похожая схема, а self-hosted — отдельный корпоративный вариант. Итог один: фрагменты твоего кода покидают периметр, и дальше ты полагаешься на договор и политики вендора.
Для многих команд это неприемлемо. Финтех. Медицина. Госсектор. Все, у кого есть требования к периметру.
Второе: нет контроля в том виде, который мне нужен.
Агент сказал «готово» — значит готово. Хочешь проверить, что реально сделано, — иди разбирайся сам. Обязательных gates, явного approve и evidence как части процесса из коробки нет. Это приходится собирать самому.
Третье: нет памяти и порядка.
Правила и заметки можно положить в файлы. Но структурированной памяти о проекте нет: что делали вчера, какие решения приняли и почему. Закрыл чат — и многое приходится объяснять заново.
Я не говорю, что Cursor плохой. Он отличный для другого сценария. Быстро дописать функцию. Разобраться в незнакомом коде. Написать тесты.
Но для управляемой AI-разработки нужен другой инструмент. С self-hosted архитектурой. С явными gates. С памятью.
Именно поэтому я начал строить HarnessOS.
Не «сделать Cursor лучше». А сделать то, для чего Cursor не создавался.
В следующем посте — с чего всё началось: Prompt Factory.
#HarnessOS #AIразработка #КакЯСтроилHarnessOS #AIагенты #разработка
AI-агенты в 2026: что умеют, где работают и зачем бизнесу
Проект "Элис" — так и хочется начать эту статью, как в культовом многосерийном бестселлере :) Но сегодня речь пойдёт не о клонах, а об AI-обвязке и LLM-моделях.
Агент сегодня есть в любом AI-чате. Но Элис — не «просто агент», а каркас для многошаговых агентов: тех, что ведут задачу через длинную цепочку — план, десятки вызовов инструментов, проверки, одобрения человека, продолжение после сбоя и честный финиш. Разберу, чем они отличаются, что уже умеют, кто делает такие продукты и зачем они бизнесу.
Полный текст — в следующем сообщении 👇
Проект "Элис" — так и хочется начать эту статью, как в культовом многосерийном бестселлере :) Но сегодня речь пойдёт не о клонах, а об AI-обвязке и LLM-моделях.
Агент сегодня есть в любом AI-чате. Но Элис — не «просто агент», а каркас для многошаговых агентов: тех, что ведут задачу через длинную цепочку — план, десятки вызовов инструментов, проверки, одобрения человека, продолжение после сбоя и честный финиш. Разберу, чем они отличаются, что уже умеют, кто делает такие продукты и зачем они бизнесу.
Полный текст — в следующем сообщении 👇