Салют, вайбкодеры!

Пришлось взять приличную паузу, чтобы переварить все нововведения и не бросаться поспешными выводами ради постов.

Выход GPT 5.6 на пару с Opus 5, несмотря на небольшой отрыв по умениям от своих предшественников, достаточно сильно повлиял (лично у меня, но думаю не только у меня) на процессы разработки с нейросетями и заставили наизнанку вывернуть свой workflow, чтобы результаты работы были как минимум не хуже предыдущих.

Модели внезапно стали пытаться быть умнее и самостоятельнее, чем я от них того ожидал, начали конфликтовать с привычными мне настройками харнесса: правила, скиллы, стиль промптинга, затронуты были даже настройки прав доступа к файлам и папкам.

Первые впечатления были исключительно негативными, лезут, куда их не просят, делают не в том порядке и не с теми приоритетами, что от них требуют правила, полагаются не на те факты, которые стоило бы. А еще спокойно выдумывают несуществующие факты и ленятся проверять первоисточники.

А тут еще и Orca объявилась ( https://www.onorca.dev/ ) которая поспособствовала отказу от разработки сразу двух проектов, собственный харнесс для VDS с разработкой через telegram с мобильного, и диспетчера терминальных агентов. Она пришла и задала новый стиль и формат работы: то, что мне так не хватало, завезли практически разом и облегчили мне жизнь и сэкономили время.

Для кого то, возможно, глобально ничего нового не случилось. Но вот для меня, которого 24/7 гоняет модели в работе (около 15 часов пока бодрствую, и /goal на ночь) все процессы поехали, контроль был потерян, уже устоявшиеся приёмы нуждались в корректировке. Сначала я просто откатился на прошлые модели, с которыми у меня был общий язык, и работал на них. Но вечно это продолжаться не могло, поэтому решил пересилить себя, выделить время и начать разбираться, как с этим работать.

Около недели глобально ничего не трогал, просто смотрел как работает Opus, GPT и делал себе заметки о выявленных нюансах в работе обоих моделек. Спрашивал, почему они выбрали тот или иной путь решения задач, тестировал различные приёмы, как это взять под контроль. Накопил большое количество заметок, выделил рабочий день и конвертировал это в глобальное правило для агентов. Подкинул их в рабочий процесс и спокойно выдохнул, теперь всё опять работает, как я ожидаю.

Возможно многие недооценивают влияние правил агента, качают готовые из популярных репозиториев, или вообще их не заполняют, руководствуясь минималистичным подходом, полностью доверяя процесс моделям. Я же на правила возлагаю огромную роль, они создают некий безопасный коридор для агента, в рамках которого он будет работать и в какой последовательности выполнять поставленные задачи. Буквально это конституция, которая должна безоговорочно выполняться.

Так вот, отработал буквально каждую строчку, обсудил с агентом, учел пересечения и конфликты с системным промптом, подкинул в своих агентов и теперь успокоился, работа вернулась в комфортное русло и я получаю контролируемый (насколько это возможно с нейросетями) результат. Поэтому решил поделиться своей наработкой, может кому-то пригодится. Копировать 1 в 1 конечно же не стоит, я строил в первую очередь для себя. Но уверен, что обязательно что-то полезное подчерпнуть получится, особенно тем у кого с 5.6 GPT и 5 OPUS не сложилось на старте.

🔗 Ссылочка на файл правил

Надеюсь, ближайшие 4-5 месяцев лезть не придётся для исправления.