RAGи почти всегда плохо работают. Лучше, когда агент ищет конкретную цитату, а не «смысл».
Когда агент достаёт ответ из базы знаний, у него, образно, два инструмента.
а) Векторный поиск (RAG) — груда книг на полу: все рядом, в одной куче, ищешь «на ощупь» по семантической близости.
б) Полнотекстовый поиск — шкаф с ярлыками: открываешь нужную полку и читаешь точную цитату.
Лучший способ организовать такой шкаф – obsidian-like хранилище. Например: https://github.com/kepano/kepano-obsidian
Сначала, в условиях когда все вокруг тащились от RAGов казалось, что это избретаю велосипед. Но в марте Брис Черный из Anthropic объяснил: ранние Claude Code тоже строили на векторной базе, но обычный grep «уделал её в тестах». В апреле Karpathy назвал такую архитектуру LLM Wiki: вместо RAG поиска — обычный wiki, который агент читает.
Если базу всё-таки нужно строить серьёзно — гибрид «полнотекстовый + векторный» поднимает точность с 65–78% до 91% (LLM при этом сама пишет поисковые запросы). Это рабочая архитектура 2026 года.
Главное: «умный» поиск не всегда лучше простого. Иногда надо дать агенту просто прочитать документы.
newsletter.pragmaticengineer.com/p/building-claude-code-with-boris-cherny
#агенты #инструменты
Когда агент достаёт ответ из базы знаний, у него, образно, два инструмента.
а) Векторный поиск (RAG) — груда книг на полу: все рядом, в одной куче, ищешь «на ощупь» по семантической близости.
б) Полнотекстовый поиск — шкаф с ярлыками: открываешь нужную полку и читаешь точную цитату.
Лучший способ организовать такой шкаф – obsidian-like хранилище. Например: https://github.com/kepano/kepano-obsidian
Сначала, в условиях когда все вокруг тащились от RAGов казалось, что это избретаю велосипед. Но в марте Брис Черный из Anthropic объяснил: ранние Claude Code тоже строили на векторной базе, но обычный grep «уделал её в тестах». В апреле Karpathy назвал такую архитектуру LLM Wiki: вместо RAG поиска — обычный wiki, который агент читает.
Если базу всё-таки нужно строить серьёзно — гибрид «полнотекстовый + векторный» поднимает точность с 65–78% до 91% (LLM при этом сама пишет поисковые запросы). Это рабочая архитектура 2026 года.
Главное: «умный» поиск не всегда лучше простого. Иногда надо дать агенту просто прочитать документы.
newsletter.pragmaticengineer.com/p/building-claude-code-with-boris-cherny
#агенты #инструменты
👍7
Codex App без проблем собрал 10 Google Sheets в одну таблицу.
Раньше так было почти(!) невозможно, потому что доступ к Google Таблицам был корявым. Когда у агента появился авторизованный вход в Google Workspace, работа заняла меньше времени, чем подготовка.
Скучная часть такая: создать Google Cloud project, включить API, пройти OAuth, отдать агенту доступ. Фактически это регистрация маленького внутреннего приложения в экосистеме гугл, которым будешь пользоваться только ты сам.
Зато после этого агент работает не со скриншотом и не с выгрузкой CSV, а с живыми объектами: прочитал ячейки с формулами в десяти таблицах, собрал одну, проверил поля, нашёл дубли, обновил файл.
При желании таблица становится рабочей базой данных, куда агент может зайти сам.
Google Workspace CLI не является официально поддерживаемым продуктом Google, но рабоатет как коммьюнити-обвязка вокруг API: одна команда, JSON на выходе, нормальный вход для агентных сценариев.
Видеоинструкция: https://2030ai.ru/library/kak-podklyuchit-claude-code-k-vneshnim-servisam-6e479164
Инструмент: https://github.com/googleworkspace/cli
#агенты #инструменты
Раньше так было почти(!) невозможно, потому что доступ к Google Таблицам был корявым. Когда у агента появился авторизованный вход в Google Workspace, работа заняла меньше времени, чем подготовка.
Скучная часть такая: создать Google Cloud project, включить API, пройти OAuth, отдать агенту доступ. Фактически это регистрация маленького внутреннего приложения в экосистеме гугл, которым будешь пользоваться только ты сам.
Зато после этого агент работает не со скриншотом и не с выгрузкой CSV, а с живыми объектами: прочитал ячейки с формулами в десяти таблицах, собрал одну, проверил поля, нашёл дубли, обновил файл.
При желании таблица становится рабочей базой данных, куда агент может зайти сам.
Google Workspace CLI не является официально поддерживаемым продуктом Google, но рабоатет как коммьюнити-обвязка вокруг API: одна команда, JSON на выходе, нормальный вход для агентных сценариев.
Видеоинструкция: https://2030ai.ru/library/kak-podklyuchit-claude-code-k-vneshnim-servisam-6e479164
Инструмент: https://github.com/googleworkspace/cli
#агенты #инструменты
👍3👎1🤩1
Если что-то делаешь второй раз > поручай агенту
Если один и тот же процесс повторяется второй раз, это уже рутина. Почему она до сих пор не поставлена в бэклог «поручить агенту»?
Чего там не хватает для автоматизации агентом?
– контекста? > Записать и дать
– процедуры? > Описать и дать
– прозрачности? Мы сами не знаём как это делается? > Вперёд читать книжи и писать методологию
– может нужно добавлять человеческий вкус? Часто такое нужно в сложных задачах, в творческих > тут нужно вставить Human in the loop.
– или нужный явный человеческий ввод для старта или завершения процесса? типа провести встречу > оставить человека только в той части, где он действительно нужен.
Классический пример,
который сложно автоматизировать – эти посты.
1. Идеи (ввод, input) даю я, но ИИ тоже предлагает
2. Пишет и сам себя по-разному перепроверяет ИИ (скилл)
3. Я даю свой вкус, который запоминается в скилле, чтобы каждый следующий раз он писал лучше
4. Я переписываю ещё раз на свой лад => рождаются тексты в моём стиле, с моим голосом, моими идеями.
Получается целая редакция со мной и ИИ.
Но даже в таком сложном, творческом кейсе применеение ИИ даёт гигантский буст: раньше на пост я тратил час. Теперь за 30 минут удаётся написать два-три хороших поста. И рост количества лайков, комментариев, подписчиков и даже продаж через такой нетворкинг подтверждает, что я, каежтся, на правильном пути.
Хотя, может это и не самое главное. Самое главное, что теперь мне ещё больше нраивтся писать эти посты.
#агенты
Если один и тот же процесс повторяется второй раз, это уже рутина. Почему она до сих пор не поставлена в бэклог «поручить агенту»?
Чего там не хватает для автоматизации агентом?
– контекста? > Записать и дать
– процедуры? > Описать и дать
– прозрачности? Мы сами не знаём как это делается? > Вперёд читать книжи и писать методологию
– может нужно добавлять человеческий вкус? Часто такое нужно в сложных задачах, в творческих > тут нужно вставить Human in the loop.
– или нужный явный человеческий ввод для старта или завершения процесса? типа провести встречу > оставить человека только в той части, где он действительно нужен.
Классический пример,
который сложно автоматизировать – эти посты.
1. Идеи (ввод, input) даю я, но ИИ тоже предлагает
2. Пишет и сам себя по-разному перепроверяет ИИ (скилл)
3. Я даю свой вкус, который запоминается в скилле, чтобы каждый следующий раз он писал лучше
4. Я переписываю ещё раз на свой лад => рождаются тексты в моём стиле, с моим голосом, моими идеями.
Получается целая редакция со мной и ИИ.
Но даже в таком сложном, творческом кейсе применеение ИИ даёт гигантский буст: раньше на пост я тратил час. Теперь за 30 минут удаётся написать два-три хороших поста. И рост количества лайков, комментариев, подписчиков и даже продаж через такой нетворкинг подтверждает, что я, каежтся, на правильном пути.
Хотя, может это и не самое главное. Самое главное, что теперь мне ещё больше нраивтся писать эти посты.
#агенты
🔥4👍2
Developer как папка для проектов
Если создать папку ~/Developer прямо в папке пользователя (где Desktop, Downloads etc.), система на Mac показывает её как место для разработки.
И иконка красивая.
Получилось удобно, когда все ИИ-проекты лежат в одном месте. Агенту можно дать путь ~/Developer/project-name. Инструкции, бэкапы и рабочие ветки ссылаются на тот же корень. Меньше ошибок с путями и меньше ручных объяснений, если заводишь новый проект.
Но на самом деле иконка красивая – это самое важное.
#агенты #продуктивность
Если создать папку ~/Developer прямо в папке пользователя (где Desktop, Downloads etc.), система на Mac показывает её как место для разработки.
И иконка красивая.
Получилось удобно, когда все ИИ-проекты лежат в одном месте. Агенту можно дать путь ~/Developer/project-name. Инструкции, бэкапы и рабочие ветки ссылаются на тот же корень. Меньше ошибок с путями и меньше ручных объяснений, если заводишь новый проект.
Но на самом деле иконка красивая – это самое важное.
#агенты #продуктивность
👍7🔥4
Codex и Claude КРАБифицировались.
В эволюции есть понятие carcinisation: разные ракообразные независимо приходят к форме краба. Их подталкивает похожая среда и похожий способ жизни.
Claude Code, Codex App, Cursor и Antigravity 2.0 стартовали из разных мест: терминал, десктопное приложение, IDE, агентная платформа. Через несколько релизов они сошлись в одинаковом, но смешного одинаковом интерфейсе. Даже цветовые решения и шрифты похожи до степени смешения!
Слева список сессий. Посредите чат. Справа справочная информация: задачи или терминал. Дифф. Файлы. Кнопка approve/allow. Где-то cloud sandbox, где-то локальный worktree, но не вглядываясь не один от другого не отличишь.
Ну и хорошо, нам проще переключаться, если условия подписки у конкурента будут лучше.
По этому поводу обновил свой скилл, который помогает переезжать с Claude Code на Codex App буквально одной командой. Звёздочки приветствуются: https://github.com/2030ai/2030ai-claudecode-allecosystem-sync
#агенты #инструменты
В эволюции есть понятие carcinisation: разные ракообразные независимо приходят к форме краба. Их подталкивает похожая среда и похожий способ жизни.
Claude Code, Codex App, Cursor и Antigravity 2.0 стартовали из разных мест: терминал, десктопное приложение, IDE, агентная платформа. Через несколько релизов они сошлись в одинаковом, но смешного одинаковом интерфейсе. Даже цветовые решения и шрифты похожи до степени смешения!
Слева список сессий. Посредите чат. Справа справочная информация: задачи или терминал. Дифф. Файлы. Кнопка approve/allow. Где-то cloud sandbox, где-то локальный worktree, но не вглядываясь не один от другого не отличишь.
Ну и хорошо, нам проще переключаться, если условия подписки у конкурента будут лучше.
По этому поводу обновил свой скилл, который помогает переезжать с Claude Code на Codex App буквально одной командой. Звёздочки приветствуются: https://github.com/2030ai/2030ai-claudecode-allecosystem-sync
#агенты #инструменты
1❤4👍1🔥1
В судах США стало больше самостоятельных истцов
Потому что ИИ, конечно же. В этом году будет намного больше.
Я считаю, что если обе стороны согласны, простой спор можно отдавать AI-третейскому суду.
Авторы исследования взяли больше 4,5 млн федеральных гражданских дел за 2005-2026 финансовые годы и 46 млн записей PACER. Доля самостоятельных истцов почти двадцать лет держалась около 11%. В 2025 финансовом году стало 16,8%, в основном в простых гражданских делах.
В делах стало больше процессуальных действий и судебных записей. Во втором квартале 2025 года объём таких записей был на 158% выше среднего.
Авторы отдельно оговаривают: это описательная работа, не доказательство причины, но так уж совпало, что мы довольно хорошо понимаем причину)
Источник:
https://avshah1.github.io/assets/pdf/papers/pro-se/Pro_Se_Automation.pdf
#legaltech #агенты
Потому что ИИ, конечно же. В этом году будет намного больше.
Я считаю, что если обе стороны согласны, простой спор можно отдавать AI-третейскому суду.
Авторы исследования взяли больше 4,5 млн федеральных гражданских дел за 2005-2026 финансовые годы и 46 млн записей PACER. Доля самостоятельных истцов почти двадцать лет держалась около 11%. В 2025 финансовом году стало 16,8%, в основном в простых гражданских делах.
В делах стало больше процессуальных действий и судебных записей. Во втором квартале 2025 года объём таких записей был на 158% выше среднего.
Авторы отдельно оговаривают: это описательная работа, не доказательство причины, но так уж совпало, что мы довольно хорошо понимаем причину)
Источник:
https://avshah1.github.io/assets/pdf/papers/pro-se/Pro_Se_Automation.pdf
#legaltech #агенты
🔥5👍2
Uber сжёг весь годовой бюджет на ИИ-кодинг за четыре месяца.
В апреле CTO Uber Правин Неппалли Нага сообщил, что годовой бюджет 2026 на Claude Code кончился. Инструмент раскатали на инженеров в декабре, к марту в агентном режиме уже работали 84% (в феврале — 32%), счёт доходил до $500–2000 на инженера в месяц. Компания сейчас поставила лимит $1500.
В прессе это подают как тревожный сигнал: дорого, пора тормозить. Мне кажется, тормозить не от чего. Бюджет на 2026 верстали заранее и по более слабой модели. Модель посильнее за те же деньги делает больше работы и сжигает больше токенов — «перерасход» оказывается разрывом между старым прогнозом и новой производительностью, а не проблемой инструмента.
Ну и если инженер получает 10К в месяц, то дать ему инструмент, который ускоряет его на +25%, а стоит +15% к ЗП выглядит неплохой затеей.
Другое дело, что +25% коммитов за квартал не значит «мы выпускаем на 25% больше полезных фич». И тем более не значит «мы зарабатываем на 25% больше».
Тут действительно сложно. Оказывается если быстрее и лучше работать – денег не всегда становится больше, особенно если конкуренты делают то же самое.
Короче, вся эта ИИ-зация это прямо проблема для менеджмента сейчас.
#агенты #бизнес
В апреле CTO Uber Правин Неппалли Нага сообщил, что годовой бюджет 2026 на Claude Code кончился. Инструмент раскатали на инженеров в декабре, к марту в агентном режиме уже работали 84% (в феврале — 32%), счёт доходил до $500–2000 на инженера в месяц. Компания сейчас поставила лимит $1500.
В прессе это подают как тревожный сигнал: дорого, пора тормозить. Мне кажется, тормозить не от чего. Бюджет на 2026 верстали заранее и по более слабой модели. Модель посильнее за те же деньги делает больше работы и сжигает больше токенов — «перерасход» оказывается разрывом между старым прогнозом и новой производительностью, а не проблемой инструмента.
Ну и если инженер получает 10К в месяц, то дать ему инструмент, который ускоряет его на +25%, а стоит +15% к ЗП выглядит неплохой затеей.
Другое дело, что +25% коммитов за квартал не значит «мы выпускаем на 25% больше полезных фич». И тем более не значит «мы зарабатываем на 25% больше».
Тут действительно сложно. Оказывается если быстрее и лучше работать – денег не всегда становится больше, особенно если конкуренты делают то же самое.
Короче, вся эта ИИ-зация это прямо проблема для менеджмента сейчас.
#агенты #бизнес
👍1
AI Weekends: два дня, чтобы довести AI-сценарий до рабочего состояния
4-5 июля в Москве будет AI Weekends. Формат ближе к мастерской, чем к обычной конференции с докладами: выбираете один трек, садитесь за столы и два дня работаете над своей задачей.
Я веду управленческий воркшоп: автоматизация бизнес-процессов с AI. Будем брать свои реальные процессы, описывать их, собирать решения в Cursor/Искре и аналогах, оценивать эффект и думать, как это потом внедрять в команде.
Всего три трека:
1. AI-агент как личный инструмент разработчика, Кирилл Мокевнин, Хекслет
2. AI-агенты для профессиональной разработки: каркас, evals и предсказуемый прод
3. автоматизация бизнес-процессов для управленцев – МОЙ ТРЕК
Формат очный: Москва, Loft Hall #4, 4-5 июля, примерно 9:00-18:00 каждый день. Онлайн-трансляции и записей не будет. Смысл именно в живой работе в зале. Практика/практика/практика. Приходите, делаю интересно и полезно.
Билет на один воркшоп стоит 40 000 рублей для физлица. Для компаний есть оплата по счёту.
Сайт и билеты:
https://aiweekends.ru/
#обучение #агенты
4-5 июля в Москве будет AI Weekends. Формат ближе к мастерской, чем к обычной конференции с докладами: выбираете один трек, садитесь за столы и два дня работаете над своей задачей.
Я веду управленческий воркшоп: автоматизация бизнес-процессов с AI. Будем брать свои реальные процессы, описывать их, собирать решения в Cursor/Искре и аналогах, оценивать эффект и думать, как это потом внедрять в команде.
Всего три трека:
1. AI-агент как личный инструмент разработчика, Кирилл Мокевнин, Хекслет
2. AI-агенты для профессиональной разработки: каркас, evals и предсказуемый прод
3. автоматизация бизнес-процессов для управленцев – МОЙ ТРЕК
Формат очный: Москва, Loft Hall #4, 4-5 июля, примерно 9:00-18:00 каждый день. Онлайн-трансляции и записей не будет. Смысл именно в живой работе в зале. Практика/практика/практика. Приходите, делаю интересно и полезно.
Билет на один воркшоп стоит 40 000 рублей для физлица. Для компаний есть оплата по счёту.
Сайт и билеты:
https://aiweekends.ru/
#обучение #агенты
👍4
Заметил простую вещь: ИИ лучше слушается, когда в инструкции написано не только что делать, но и почему.
Раньше я писал правила для агента как список правил: делай так, так не делай. Сейчас к каждому правилу дописываю причину, по которой я его поставил. Соблюдает заметно лучше.
И в целом пишу цель, зачем мы этот проект делаем, чего я хочу добиться для себя.
Примеры из моих инструкций.
Не просто «нельзя так», а почему нельзя.
Тут причина ещё и про меня: агент понимает, чей это риск.
Похоже, работает это так. Голый запрет покрывает ровно тот случай, который я описал. Когда рядом есть причина, агент достраивает поведение в ситуациях, которые я не предусмотрел, потому что понимает цель, а не только буквальное правило.
Это ложится на то, что я и так заметил по инструкциям для агентов: помогает осмысленность правила, а его объём почти неважен.
Исследователи ETH в Цюрихе проверяли контекстные файлы на 138 репозиториях: самописные инструкции дают около +4% к качеству, сгенерированные ИИ около −3%. Самописную пишет человек, который держит в голове причину каждого пункта. Сгенерированная её обычно опускает и оставляет только формулировку.
Вывод для тех, кто пишет AGENTS.md или промпты. Не добавляйте ещё десять запретов. Наоборот, уберите половину и допишите, почему они там.
#агенты #промптинг
Раньше я писал правила для агента как список правил: делай так, так не делай. Сейчас к каждому правилу дописываю причину, по которой я его поставил. Соблюдает заметно лучше.
И в целом пишу цель, зачем мы этот проект делаем, чего я хочу добиться для себя.
Примеры из моих инструкций.
«Не пиши нейрослопом, потому что это снижает вовлечение читателей, они замечают и отписыааются.»
Не просто «нельзя так», а почему нельзя.
«Не делай мердж без одобрения мейнтейнера, потому что я непрофессионал и могу ошибаться, а у тебя — агента, вообще нет полного контекста проекта.»
Тут причина ещё и про меня: агент понимает, чей это риск.
Похоже, работает это так. Голый запрет покрывает ровно тот случай, который я описал. Когда рядом есть причина, агент достраивает поведение в ситуациях, которые я не предусмотрел, потому что понимает цель, а не только буквальное правило.
Это ложится на то, что я и так заметил по инструкциям для агентов: помогает осмысленность правила, а его объём почти неважен.
Исследователи ETH в Цюрихе проверяли контекстные файлы на 138 репозиториях: самописные инструкции дают около +4% к качеству, сгенерированные ИИ около −3%. Самописную пишет человек, который держит в голове причину каждого пункта. Сгенерированная её обычно опускает и оставляет только формулировку.
Вывод для тех, кто пишет AGENTS.md или промпты. Не добавляйте ещё десять запретов. Наоборот, уберите половину и допишите, почему они там.
#агенты #промптинг
🔥12👍2
Первый большой замер: с AI команды пишут больше, но есть нюанс
Точнее два.
Первый нюанс: скорость генерации правда выросла. Эпиков на разработчика +66%, задач +34%, размер PR +51%.
Обратная сторона:
– инцидентов на PR +242%, багов на разработчика +54% (год назад было +9%);
– code churn, то есть код, который удалили почти сразу после написания, +861%;
– медианное время ревью +441%, и при этом на 31% больше PR сливают вообще без ревью.
Ускорилось написание кода, а ревью, тестирование и разбор инцидентов остались человеко-скоростными, и теперь их заваливает выходом агента. Я уже слышал кейсы, когда команде приходилось притормозить, потому что смежники переставали успевать.
Второй нюанс: данные снова устаревшие. За 2025 год. Наверное быстрее делать сложно...
Но, камон! Кодинговые агенты нормально заработали в конце декабря 2025, opus стал нормальным по цене только в феврале. Не говоря уж о том, что именно разработчики чаще всего чудят с тем, что используют не фронтирные модели, а экономят на спичках, пытаясь кодить с GLM на opencode или hermes.
Короче, читать этот отчёт интересно, но бесполезно.
Источник:
faros.ai/research/ai-acceleration-whiplash
#агенты #разработка
Точнее два.
Первый нюанс: скорость генерации правда выросла. Эпиков на разработчика +66%, задач +34%, размер PR +51%.
Обратная сторона:
– инцидентов на PR +242%, багов на разработчика +54% (год назад было +9%);
– code churn, то есть код, который удалили почти сразу после написания, +861%;
– медианное время ревью +441%, и при этом на 31% больше PR сливают вообще без ревью.
Ускорилось написание кода, а ревью, тестирование и разбор инцидентов остались человеко-скоростными, и теперь их заваливает выходом агента. Я уже слышал кейсы, когда команде приходилось притормозить, потому что смежники переставали успевать.
Второй нюанс: данные снова устаревшие. За 2025 год. Наверное быстрее делать сложно...
Но, камон! Кодинговые агенты нормально заработали в конце декабря 2025, opus стал нормальным по цене только в феврале. Не говоря уж о том, что именно разработчики чаще всего чудят с тем, что используют не фронтирные модели, а экономят на спичках, пытаясь кодить с GLM на opencode или hermes.
Короче, читать этот отчёт интересно, но бесполезно.
Источник:
faros.ai/research/ai-acceleration-whiplash
#агенты #разработка
💯5🔥2🤡2❤🔥1
В Codex можно накидать задачи в очередь, и это работает лучше, чем один длинный промпт.
Делается через Cmd+Enter.
Недооценённая фишка: пока агент занят текущей задачей, следующие сообщения складываешь в очередь, и Codex берёт их по одной, как только заканчивает предыдущую. Накидываю по три-четыре шага вперёд вместо того, чтобы свалить всё в одно сообщение, и он справляется заметно лучше. Видимо, как обычно, помогает фокус: делается одна задача за раз
По сути это что-то типа ручного LLM-harness. Только тут ничего не надо собирать и настраивать.
Мой самый частый пункт в очереди:
«перепроверь себя»
«поправь найденные проблемы»
«соответствуте ли результат поставленной задаче?»
«не упустили ли мы чего-то»
«/pullrequest»
«/endsession»
И работает.
Если не пробовали, попробуйте. В Claude Code раньше была такая возможность, но теперь любое сообщение по умолчанию отправляется в диалог, нельзя накинуть в ожидание. А в Cursor и Codex можно.
#Codex #Cursor #агенты
Делается через Cmd+Enter.
Недооценённая фишка: пока агент занят текущей задачей, следующие сообщения складываешь в очередь, и Codex берёт их по одной, как только заканчивает предыдущую. Накидываю по три-четыре шага вперёд вместо того, чтобы свалить всё в одно сообщение, и он справляется заметно лучше. Видимо, как обычно, помогает фокус: делается одна задача за раз
По сути это что-то типа ручного LLM-harness. Только тут ничего не надо собирать и настраивать.
Мой самый частый пункт в очереди:
«перепроверь себя»
«поправь найденные проблемы»
«соответствуте ли результат поставленной задаче?»
«не упустили ли мы чего-то»
«/pullrequest»
«/endsession»
И работает.
Если не пробовали, попробуйте. В Claude Code раньше была такая возможность, но теперь любое сообщение по умолчанию отправляется в диалог, нельзя накинуть в ожидание. А в Cursor и Codex можно.
#Codex #Cursor #агенты
👍6🤡4🔥2❤1👏1
Пересобрал свой шаблон проектов под ИИ-агентов: чтобы агент меньше конфликтовал с соседями.
Когда с проектом работают Codex, Claude Code и Cursor, агенту нужна среда: видно, где правила, где история, где принятые решения, а где одноразовый мусор.
Что поменялось:
1. История изменений теперь атомарная: одно событие, один файл.
2. Решения (ADR) тоже атомарные: одно решение, один файл.
3. Агент сам выбирает, насколько глубоко копать историю, а не читает всё подряд.
Логика простая: атомарные записи проще читать выборочно. Чтобы понять одно решение, агенту не нужно проглатывать весь разросшийся файл истории.
При записи меньше конфликтов, потому что каждый агент пишет в свой мини-файлик, а не ругается за доступ к общему файлу с историей изменений
Шаблон открытый:
github.com/2030ai/2030ai-project-template
(кидайте звёздочки!)
Пользоваться так: при создании любого проекта даёшь агенту эту ссылку и просишь использовать как референс.
#агенты #инструменты
Когда с проектом работают Codex, Claude Code и Cursor, агенту нужна среда: видно, где правила, где история, где принятые решения, а где одноразовый мусор.
Что поменялось:
1. История изменений теперь атомарная: одно событие, один файл.
2. Решения (ADR) тоже атомарные: одно решение, один файл.
3. Агент сам выбирает, насколько глубоко копать историю, а не читает всё подряд.
Логика простая: атомарные записи проще читать выборочно. Чтобы понять одно решение, агенту не нужно проглатывать весь разросшийся файл истории.
При записи меньше конфликтов, потому что каждый агент пишет в свой мини-файлик, а не ругается за доступ к общему файлу с историей изменений
Шаблон открытый:
github.com/2030ai/2030ai-project-template
(кидайте звёздочки!)
Пользоваться так: при создании любого проекта даёшь агенту эту ссылку и просишь использовать как референс.
#агенты #инструменты
👍4🔥1🤡1
Пересобрал свой шаблон PR-пайплайна под ИИ-агентов
ИИ-агенты ошибаются, но хорошо ловят ошибки друг-друга. Очень хорошо как платформа для взаимного ревью работает github. Основные игроки к нему подключены, а у многих за ~20 долларов приличные лимиты: codex, cursor, copilot.ю
Что изменил:
1. Убрал режим simple — теперь дефолтный путь один: нормальное medium-ревью.
2. Состав ревьюеров вынесен в reviewers.yaml: Codex, Copilot, Cursor Bugbot, Claude Code Review.
3. Max-режим больше не запускает ultrareview сам из shell — только готовит инструкцию, а пользователь сам запускает локальное ultrareview. Ультраревью работает только так, но очень хороша. На аккаунте 200 долларов дают 200 долларов в месяц extra usage, который можно тратить в том числе на запуски ultrareview.
Шаблон открытый:
github.com/2030ai/2030ai-pullrequest-pipeline-skill-template
(кидайте звёздочки!)
Пользоваться так:
1. Даёшь ссылку и просишь своего агента добавить скилл в проекте или глобально.
2. Подключаешь все доступные подписки на github.
3. Просишь настроить reviewers.yaml под свои подписки и просишь агента использовать /pullrequest при завершении каждого следующего значимого шага работы над проектом.
Подходит не только для кодерских проектов. Хорошо ищет проблемы и в инструкциях/документах etc.
#агенты #инструменты
ИИ-агенты ошибаются, но хорошо ловят ошибки друг-друга. Очень хорошо как платформа для взаимного ревью работает github. Основные игроки к нему подключены, а у многих за ~20 долларов приличные лимиты: codex, cursor, copilot.ю
Что изменил:
1. Убрал режим simple — теперь дефолтный путь один: нормальное medium-ревью.
2. Состав ревьюеров вынесен в reviewers.yaml: Codex, Copilot, Cursor Bugbot, Claude Code Review.
3. Max-режим больше не запускает ultrareview сам из shell — только готовит инструкцию, а пользователь сам запускает локальное ultrareview. Ультраревью работает только так, но очень хороша. На аккаунте 200 долларов дают 200 долларов в месяц extra usage, который можно тратить в том числе на запуски ultrareview.
Шаблон открытый:
github.com/2030ai/2030ai-pullrequest-pipeline-skill-template
(кидайте звёздочки!)
Пользоваться так:
1. Даёшь ссылку и просишь своего агента добавить скилл в проекте или глобально.
2. Подключаешь все доступные подписки на github.
3. Просишь настроить reviewers.yaml под свои подписки и просишь агента использовать /pullrequest при завершении каждого следующего значимого шага работы над проектом.
Подходит не только для кодерских проектов. Хорошо ищет проблемы и в инструкциях/документах etc.
#агенты #инструменты
❤2
Cloudflare запустил isitagentready.com — проверка сайта на готовность к AI-агентам
Вводишь URL, сервис смотрит сайт и прогоняет проверки по четырём категориям (видимость, контент, контроль доступа ботов, агентская готовность) и ставит оценку 0–100. Для каждой непройденной проверки генерирует готовый промпт — отдаёшь его своему кодинг-агенту, и он сам допиливает сайт.
Проверки делятся на два уровня:
Первый — то, что уже знакомо по SEO и AI-поиску: открыт ли robots.txt для AI-ботов, есть ли llms.txt, sitemap, structured data.
Второй — агентский: MCP-сервер, Web Bot Auth, агентские платежи (x402). Второй слой почти ни у кого пока не реализован, и часть commerce-проверок в балл даже не идёт.
Рекомендую, полезно. Мы встроиили его в свой скилл SEO/GEO (это своего рода SEO для ИИ-чатов) аудита.
#инструменты #ИИ #агенты
Вводишь URL, сервис смотрит сайт и прогоняет проверки по четырём категориям (видимость, контент, контроль доступа ботов, агентская готовность) и ставит оценку 0–100. Для каждой непройденной проверки генерирует готовый промпт — отдаёшь его своему кодинг-агенту, и он сам допиливает сайт.
Проверки делятся на два уровня:
Первый — то, что уже знакомо по SEO и AI-поиску: открыт ли robots.txt для AI-ботов, есть ли llms.txt, sitemap, structured data.
Второй — агентский: MCP-сервер, Web Bot Auth, агентские платежи (x402). Второй слой почти ни у кого пока не реализован, и часть commerce-проверок в балл даже не идёт.
Рекомендую, полезно. Мы встроиили его в свой скилл SEO/GEO (это своего рода SEO для ИИ-чатов) аудита.
#инструменты #ИИ #агенты
🔥2❤1👍1👎1
Эксперимент, а что если банк отдаст решение о кредите ИИ-агенту.
Taktile (берлинский стартап) закрыл раунд на $110M.
Лид раунда: Goldman Sachs.
Продукт: платформа для агентных решений. Банки и страховщики отдают ИИ-агентам часть решений: кого одобрить на кредит, кого проверить на отмывание денег, как обработать страховую выплату.
Технически внутри несколько слоёв. Сверху менеджер агентов с готовыми шаблонами под конкретную задачу. Ниже конструктор правил с ИИ-помощником, который сам пишет и отлаживает логику. Дальше: доступ к бизнес-данным и инфраструктура.
CEO Taktile Майк Вемайер говорит: способностей модели для этой задачи уже достаточно. Решаемая проблема в том, чтобы сделать решение управляемым и проверяемым для зарегулированной отрасли.
Человек в контуре здесь обязателен. Агент ведёт процесс сам, но сотрудник может остановить его в любой момент.
Среди клиентов необанки Mercury и Finom (западные аналоги Точки для бизнеса).
У Finom минус 75% ложных срабатываний при проверке на отмывание денег. У одного страховщика прогнозируют больше $90M экономии на выплатах.
Кажется это ещё эксперимент и его проводят только передовые банки и только параллельно основным бизнес-процессам, но как будто, как обычно, с опозданием ;)
#ИИ #агенты #бизнес
Taktile (берлинский стартап) закрыл раунд на $110M.
Лид раунда: Goldman Sachs.
Продукт: платформа для агентных решений. Банки и страховщики отдают ИИ-агентам часть решений: кого одобрить на кредит, кого проверить на отмывание денег, как обработать страховую выплату.
Технически внутри несколько слоёв. Сверху менеджер агентов с готовыми шаблонами под конкретную задачу. Ниже конструктор правил с ИИ-помощником, который сам пишет и отлаживает логику. Дальше: доступ к бизнес-данным и инфраструктура.
CEO Taktile Майк Вемайер говорит: способностей модели для этой задачи уже достаточно. Решаемая проблема в том, чтобы сделать решение управляемым и проверяемым для зарегулированной отрасли.
Человек в контуре здесь обязателен. Агент ведёт процесс сам, но сотрудник может остановить его в любой момент.
Среди клиентов необанки Mercury и Finom (западные аналоги Точки для бизнеса).
У Finom минус 75% ложных срабатываний при проверке на отмывание денег. У одного страховщика прогнозируют больше $90M экономии на выплатах.
Кажется это ещё эксперимент и его проводят только передовые банки и только параллельно основным бизнес-процессам, но как будто, как обычно, с опозданием ;)
#ИИ #агенты #бизнес
🔥6❤1
Uber: 30 инженеров для распространения вируса
Возьмите 30 ИИ-подкованных инженеров, которые освоили агентный кодинг и харнесс-инжиниринг. Приставьте каждого к ничего не подозревающему эксперту из операционного бизнеса — юристу, финансисту или маркетологу. Дальше 10 рабочих дней по методичке:
дни 1-2 (копирование работы эксперта и разбор процесса),
день 3 (приоритизация),
дни 4-5 (сборка),
дни 6-9 (валидация), д
ень 10 (запуск). За последние два месяца так прогнали 16 кейсов по функциям.
По собственным данным компании, результаты эффектные:
– принятие решения по распределению бюджета с 15 часов до 30 минут;
– финансовые отчётыс двух дней до 10 минут;
– QA маркетинговых страниц с двух недель до 50 минут.
Я это называю внедрением через ИИ-энтузиастов: берёшь того, кто уже умеет в ИИ, сажаешь рядом с тем, кто ещё не умеет, но знает свой домен, и даёшь десять дней на результат.
Готов поспорить: через месяц кто-то из большой консалтинговой тройки назовёт это Виральной Агентной Трансформацией и пообещает триллионный рынок к 2040-му.
Хочешь так у себя? Пиши в личку – запланируем.
#ИИ #агенты #инструменты
Возьмите 30 ИИ-подкованных инженеров, которые освоили агентный кодинг и харнесс-инжиниринг. Приставьте каждого к ничего не подозревающему эксперту из операционного бизнеса — юристу, финансисту или маркетологу. Дальше 10 рабочих дней по методичке:
дни 1-2 (копирование работы эксперта и разбор процесса),
день 3 (приоритизация),
дни 4-5 (сборка),
дни 6-9 (валидация), д
ень 10 (запуск). За последние два месяца так прогнали 16 кейсов по функциям.
По собственным данным компании, результаты эффектные:
– принятие решения по распределению бюджета с 15 часов до 30 минут;
– финансовые отчётыс двух дней до 10 минут;
– QA маркетинговых страниц с двух недель до 50 минут.
Я это называю внедрением через ИИ-энтузиастов: берёшь того, кто уже умеет в ИИ, сажаешь рядом с тем, кто ещё не умеет, но знает свой домен, и даёшь десять дней на результат.
Готов поспорить: через месяц кто-то из большой консалтинговой тройки назовёт это Виральной Агентной Трансформацией и пообещает триллионный рынок к 2040-му.
Хочешь так у себя? Пиши в личку – запланируем.
#ИИ #агенты #инструменты
🔥5👍2❤1🎃1
Чем займётся менеджер, когда все задачи поручат агентам?
Я главным изменением в работе менеджера вижу увеличение количества работы с неопределёнными задачами. Работать просто «передастом» становится ненужной функцией. Роль, которая состояла в том, чтобы принять задачу сверху и передать вниз, а потом передать отчёт наверх – при агентах не нужна.
Работа с неопределённостью в организации обычно была на предпринимателе и владельцах, а всё, что ниже, раскладывало их решения на задачи для исполнителей.
Когда исполняет агент, отдельная работа по такой раскладке не нужна, он сам разложит. Сама неопределённость при этом остаётся (и даже увеличивается из-за ускорения экономики), и разбираться с ней приходится менеджеру: человек получает на входе неясные задачи в турбулентных условиях, берет на себя ответстатенность и доводит до формулировки цели и задач, которые можно поставить агенту.
Отсюда мой тезис про средний менеджмент: кто не работает с неопределённостью, а ждём указаний – заменяется агентом.
#мышление #агенты
Я главным изменением в работе менеджера вижу увеличение количества работы с неопределёнными задачами. Работать просто «передастом» становится ненужной функцией. Роль, которая состояла в том, чтобы принять задачу сверху и передать вниз, а потом передать отчёт наверх – при агентах не нужна.
Работа с неопределённостью в организации обычно была на предпринимателе и владельцах, а всё, что ниже, раскладывало их решения на задачи для исполнителей.
Когда исполняет агент, отдельная работа по такой раскладке не нужна, он сам разложит. Сама неопределённость при этом остаётся (и даже увеличивается из-за ускорения экономики), и разбираться с ней приходится менеджеру: человек получает на входе неясные задачи в турбулентных условиях, берет на себя ответстатенность и доводит до формулировки цели и задач, которые можно поставить агенту.
Отсюда мой тезис про средний менеджмент: кто не работает с неопределённостью, а ждём указаний – заменяется агентом.
#мышление #агенты
1🔥13❤1🤓1
6000 строк правок в ответ на просьбу посмотреть один файл на актуальность
Я попросил Sol через Codex посмотреть agents.md большого проекта на актуальность.
Через час я заподозрил неладное. Вместо ревью типа прочитать файл и сказать, что устарело модель пошла переписывать практически весь проект.: изменения на 6000 с лишним строк.
В том же чате несколько человек показали похожие правки на похожих задачах.
Без явного ограничителя и Sol берется за задачу через запуск субагентов: вспомогательных агентов, которым основной агент поручает куски работы.
Снял я это на уровне промпта. Запоминайте заклинение:
Закрепил его автозаменой текста: короткое слово «– делай сам, без воркеров
– подготовь лаконичное, хирургически точное решение и реализуй его, не раздувая скоуп» теперь разворачивается в полную формулировку.
В официальной документации Anthropic по промптингу Claude Code советуют почти то же самое: называть точные файлы, которые агенту можно и нельзя трогать, задавать явное условие остановки, не добавлять абстракции сверх запрошенного. У такого поведения уже есть имя: скоуп-крип агента, раздувание объёма задачи самим исполнителем.
#агенты #промптинг #ИИ
Я попросил Sol через Codex посмотреть agents.md большого проекта на актуальность.
Через час я заподозрил неладное. Вместо ревью типа прочитать файл и сказать, что устарело модель пошла переписывать практически весь проект.: изменения на 6000 с лишним строк.
В том же чате несколько человек показали похожие правки на похожих задачах.
Без явного ограничителя и Sol берется за задачу через запуск субагентов: вспомогательных агентов, которым основной агент поручает куски работы.
Снял я это на уровне промпта. Запоминайте заклинение:
1. делай сам, без воркеров
2. подготовь лаконичное, хирургически точное решение и реализуй его, не раздувая скоупЗакрепил его автозаменой текста: короткое слово «– делай сам, без воркеров
– подготовь лаконичное, хирургически точное решение и реализуй его, не раздувая скоуп» теперь разворачивается в полную формулировку.
В официальной документации Anthropic по промптингу Claude Code советуют почти то же самое: называть точные файлы, которые агенту можно и нельзя трогать, задавать явное условие остановки, не добавлять абстракции сверх запрошенного. У такого поведения уже есть имя: скоуп-крип агента, раздувание объёма задачи самим исполнителем.
#агенты #промптинг #ИИ
2👍7❤3🥴1
Замер
эффективности через «кого я не нанял»
Собственница бизнеса рассказывает, что на первом этапе замерить эффективность от внедрения ИИ оказалось довольно просто.
Уже не наймёт маркетолога по рассылкам и аналитика в продажах, под которого висела открытая вакансия. Не будет и отдельного человека под соцсети: посты в каналы будет выкладывать ИИ, забирая их из источников, которые в компании уже есть.
Стоит собирать гибридные команды, брать людей с системным и гибким мышлением, чтобы каждый набирал себе команду из ИИ-агентов. Отдельные люди под рутинные операции в такой схеме не нужны. Прежние проверки кандидатов под неё подходят плохо: раньше она смотрела, как человек структурирует таблицы, пишет тексты, работает в Tilda и Figma. Какими станут новые проверки, пока не понятно, но, возможно, придётся брать методики из выпускных экзаменов лицеев и гимназий. Философия, логика, физика.
#бизнес #ИИ #агенты
эффективности через «кого я не нанял»
Собственница бизнеса рассказывает, что на первом этапе замерить эффективность от внедрения ИИ оказалось довольно просто.
Уже не наймёт маркетолога по рассылкам и аналитика в продажах, под которого висела открытая вакансия. Не будет и отдельного человека под соцсети: посты в каналы будет выкладывать ИИ, забирая их из источников, которые в компании уже есть.
Стоит собирать гибридные команды, брать людей с системным и гибким мышлением, чтобы каждый набирал себе команду из ИИ-агентов. Отдельные люди под рутинные операции в такой схеме не нужны. Прежние проверки кандидатов под неё подходят плохо: раньше она смотрела, как человек структурирует таблицы, пишет тексты, работает в Tilda и Figma. Какими станут новые проверки, пока не понятно, но, возможно, придётся брать методики из выпускных экзаменов лицеев и гимназий. Философия, логика, физика.
#бизнес #ИИ #агенты
👍4❤1
Скилл Caveman бесполезен, как и многие другие способы экономии токенов
Caveman — скилл, заставляющий агента отвечать как пещерный человек: идея в том, что это уменьшает расход токенов и экономит деньги.
В июле JetBrains опубликовал результаты своего тестирования: Экономия вышла −8,5%. Ладно хоть качество не просело.
Желание экономить неизбывно, поэтому такие инструменты выходят быстрее, чем их успевают проверять. В целом к таким обещаниям стоит относится осторожно.
#ИИ #агенты #инструменты
Caveman — скилл, заставляющий агента отвечать как пещерный человек: идея в том, что это уменьшает расход токенов и экономит деньги.
В июле JetBrains опубликовал результаты своего тестирования: Экономия вышла −8,5%. Ладно хоть качество не просело.
Желание экономить неизбывно, поэтому такие инструменты выходят быстрее, чем их успевают проверять. В целом к таким обещаниям стоит относится осторожно.
#ИИ #агенты #инструменты
❤3