Antoshkin AI

Давно ничего не писал

Может лень, а может наоборот запара - уже сам не разберу. Короче, пропал не просто так.

Последние недели делаю одну приложуху.

Называется Halo. По сути - слой рабочей памяти поверх того, чем и так живёт команда: Tracker, Wiki, встречи, люди, решения. Собрал контекст отдела, связал источники в граф и уже по нему отвечаешь.

Идея простая. Спрашиваешь «что изменилось за неделю» или «кто за это отвечает» - и получаешь факты с датами, ссылками и блоком «почему этот ответ». Нет в графе - честно говорит, что не нашёл. Не додумывает.

Сам почти каждый день сижу в Cursor и вижу одно и то же: агенты и модели ускоряют, когда у них есть контекст. Rules, архитектура, понятная задача. А рабочий контекст команды обычно размазан по тикетам, вики и саммари встреч. Halo как раз про то, чтобы собрать это в одно место и отдавать человеку или агенту уже в пригодном виде.

Сейчас это ещё не продукт «на всех», а рабочий прототип под design-scope. Чат, explore по графу, ingest, evals, MCP под агентов - уже крутится.

Буду периодически писать, как оно живёт на реальных вопросах.

Я тут прочитал несколько статей и интервью про найм инженеров.

Там почти никто уже не обсуждает, заменит ли ИИ разработчиков. Больше говорят про то, как теперь проводить собеседования. Какие навыки действительно проверять. И как понять, сможет ли человек эффективно работать вместе с Cursor, Claude Code или Copilot (ну или где удобно, хоть в терминале), а не просто пользоваться ими.

Кажется, что главным навыком постепенно становится не просто написание кода, а умение принимать решения. Поставить правильную задачу, разбить её на части, проверить результат агента, заметить ошибку, понять, когда ИИ прав, а когда его нужно остановить.

То же самое постепенно происходит в дизайне, аналитике, маркетинге и других профессиях. Сам инструмент перестает быть преимуществом. Важнее становится качество мышления человека, который этим инструментом управляет.

Я вот прям много с агентами работаю сейчас, строю цепочки для них, скиллы, правила и оттачиваю качество контекста

Оффтоп, но очень хочу поделиться

Наткнулся на канал The Talk на YouTube

Conversations that never took place between people who never met.
Edited by Jonas Hollerup Helle, using existing interviews.

Разговоры, которые в реальной жизни не могут состоятся

Очень интересно собрано и смонтировано. Особенно зашло Макконахи, Тарантино и Канье с Маском.

https://youtube.com/@thetalkseries?si=ePOBOMXFjD-Ufq6O

О чем вообще писать тут? Я много всякого тестирую и смотрю, может ссылки на ресурсы, какие-то интересные статьи, сайты, инструменты?

Можете покидать сюда о чем интересно было бы почитать, может посмотреть что-то?

Хочу чаще писать, но туплю, ленюсь еще наверное

Кстати, если ищете хорошие примеры DESIGN.md, то рекомендую посмотреть https://getdesign.md.

Там уже собрано много реальных файлов от разных продуктов. Можно подсмотреть, как описывают принципы, компоненты, токены, паттерны и правила для AI-агентов.

Можно основу подсмотреть для своих задач, не все применимо, но все же.

Каждую неделю выходит новый «волшебный» репозиторий с классными обещаниями: хайповый Caveman, RTK, Headroom, очередная память для агентов, сокращатель контекста и тд. Везде суть примерно одна: дешевле, быстрее, x100 к продуктивности. Тут все читают про проект, видял количество звезд в на GitHub (верят, что проект полезный), устанавливают и радуются, что получилось просто запустить.

Потом кто-то наконец берет и нормально это тестирует.

JetBrains недавно прогнали Caveman на своем бенчмарке. Вместо громких цифр получили около 8.5% экономии, а стоимость решения задач вообще выросла.

RTK и Headroom тоже проверяли на реальных сессиях Claude Code. Не сотни процентов, а несколько процентов экономии. То есть эффект есть, но он вообще не того масштаба, который обычно продают в README.

Я сам почти каждый день сижу в Cursor, постоянно тестирую разные хаки, rules и подходы.

И пока ощущение одно: больше всего ускоряют не эти репозитории, а хороший контекст. Нормальные Rules, AGENTS.md, документация проекта, понятная архитектура и правильно поставленная задача.

Если бы какой-то из этих хаков реально давал x100, он бы через пару недель (а может и дней) уже появился в Cursor или Claude Code как встроенная фича или скилл.

Так что я бы меньше гнался за очередным «секретным репозиторием» и больше времени потратил на организацию своего проекта внутри и его архитектуру. Пока именно это дает самый заметный прирост.

Ну и конечно еще почитать про скиллы и всякое такое.

Кто не знает

Caveman — это скилл для AI-агентов, который переписывает ответы модели в максимально короткий «пещерный» стиль: убирает служебные слова, артикли и лишние конструкции, чтобы сократить количество токенов в контексте.

Много исследую, много программирую, много тестирую как Claude может через use figma в обратную сторону собирать макеты.

Это все очень интересно и я постоянно думаю про то, какими будут команды через пару лет.

Уже сейчас мелкие стартапы и рисковые компания собирают отделы из спецов с прокаченным скиллом вайбкодинга. Эти люди не просто умеют писать промпты, но и понимают как настроить инструменты с ии или же сами модели на ожидаемый результат, знают сколько это будет стоить для компании и могут реально ускорить процессы тестирования и доставки.

Интересно, когда в российском бигтехе будут чуть серьезнее к этому относиться

Насколько же круто и быстро можно делать дизайн через Claude

Я сейчас в основном работаю в Cursor, но использую Claude через терминал, выходит в 10 раз дешевле.

Правда на днях у меня произошла проблема с памятью и в нее улетало 90+ гб из курсора - это были все мои переписки, 1,3 млн сообщений и они улетали разом. Все пофиксил и теперь летает.

А про дизайн не просто так сказал, у меня получилось сделать пиксель перфект сайт с двух промптов. Это хорошо прям

У вайбкодеров токены улетают вообще не туда, куда вы думаете.

Не в код, а в тупняк агента.

Половину сессии Claude/Cursor не делает задачу, а просто шляется по проекту как бомж с фонариком:
• grep
• find
• read file
• open config
• search auth
• open service
• read utils
ещё 10+ файлов просто потому что он не понимает, где находится.

И вы за это платите тысячами токенами. А на больших проектах - десятками тысяч. То есть нейронка тратит ваш лимит не на разработку, а на попытку сориентироваться в коде проекта.

Потом люди пишут: что-то Claude сегодня тупой, Cursor медленный, лимит сожрал за ночь и тд. Дело у дргоум - ему сначала надо облазить весь код и архитектуру, прежде чем выполнить задачу сложнее, чем скруглить углы у кнопки.

Поэтому вайбкодинг - это уже не только умение писать промпты. Это умение правильно кормить агента контекстом. Чем меньше он бесцельно шарится по файлам, тем больше токенов уходит в реальную работу.

Короче, самый дорогой ресурс сейчас не модель, а ваше неумение направлять её внимание.

Каждый день читаю про всякие обновы, промпты, проги, модели. Но в итоге реально нужно не просто читать, а тестить и уметь пользоваться всем этим

Вчера прочитал, что на тестах модели Claude Mythos дали задачу - выбраться из песочницы и связаться с исследователем. И она реально это сделала. Собрала многошаговый эксплойт, получила доступ в интернет из ограниченной среды и отправила сообщение.

А потом, без запроса, выложила детали эксплойта в открытые источники - просто чтобы показать, что справилась.

Исследователь узнал об этом, когда ел сэндвич в парке и получил от неё письмо. Anthropic не говорят, насколько это сложно было повторить - а это самое важное. Но сам факт интересный.

Claude Mythos пока вообще недоступен публично и понятно почему

Тут люди к Луне подлетают в прямом эфире https://www.youtube.com/live/z-j1uxBmis0?si=BHDoUUy0kvsuaqVQ

Сейчас много разговоров про AI и что всех заменят

Но если посмотреть на исследования, картина чуть другая. AI не отнимает ни у кого работу, он пересобирает привычный воркфлоу.

С одной стороны:
• автоматизируются простые задачи
• джунам сложнее заходить
• требования к уровню растут

С другой:
• появляются новые роли
• команды становятся человек + AI
• продуктивность сильно растёт

Но самый важный момент не про работу, а про навыки. AI реально начинает их размывать. Я это на себе вижу. Стал делать намного быстрее: прототипы, небольшие сервисы, плагины, инструменты, понимаю бэкенд, фронтэнд и тд.

Но иногда ловлю себя на том, что я думаю меньше, возможно не так глубоко разбираюсь в какой-то тематике + быстрее принимаю результат как «ок», хотя стоило бы еще подумать.

И это обманчивое ощущение роста. Ты как будто стал сильнее, хотя на самом деле просто стал быстрее.

Дальше, кажется, будет простое разделение: те, кто умеет думать и использует как партнера AI и те, кто просто делает что-то с помощью AI. И разрыв между ними будет большой. Потому что «просто сделать» уже не ценность.

Ценность в другом: правильно поставить задачу, понять и оценить результат, принять решение.

На мой вгляд, AI не сокращает рабочие места и не отнимает работу у людей.
Он лишь отсеивает поверхностных специалистов.

Лавку обожаем и каждый день почти там заказываем, но это решение с составом 🤦‍♂️

Кстати, начал на гитхабе собирать опенсорс инструменты разные

Хочу звезды на GitHub ⭐️

Круто когда ai правда помогает и делает рутину проще

В этой ситуации, кажется, это дарк паттерн и такое крайне не приемлемо в приложениях, где людям важен состав еды.

Короче, я не сразу увидел, что там есть переключатель на полный состав и это подстава