Не начинайте с рейтинга нейросетей и курса по промптам.
Возьмите копию настоящей рабочей папки. Уберите секреты и персональные данные. Откройте её в агентском приложении, включите только чтение и напишите:
Изучи структуру. Ничего не меняй. Найди противоречия. Для каждого укажи файл, точную цитату и почему она конфликтует с другой.Я так открыл папку analyst_exe. Агент нашёл, что в одном документе у нас три редакционных роли, в другом — четыре, а в актуальном списке — пять.
Вот нормальная точка входа в ИИ: не «поговорил с умным чатом», а отдал проверяемую работу в реальной среде.
Но есть важная граница. Сама модель по диску не гуляет. Она предлагает следующий ход: прочитать файл, выполнить поиск, запустить проверку. Приложение вокруг модели — harness — решает, можно ли это сделать, вызывает инструмент и возвращает результат модели.
модель предлагает
↓
harness проверяет
↓
инструмент действует
↓
результат возвращается модели
А дальше начинаются вопросы системного аналитика:
- что модель вообще видит;
- какие действия ей доступны;
- кто проверяет права;
- где хранится состояние;
- когда остановить loop;
- чем доказать, что задача действительно выполнена;
- чем MCP отличается от обычного API;
- когда нужны субагенты, а когда это дорогой созвон ботов.
Я собрал всё в один лонгрид — от первого read-only запуска до agentic loop, MCP, evals и A2A.
https://analystexe.ru/articles/ai-agents-harness-for-analyst
Если вы до сих пор носите модели файлы по одному — начните с папки, которую не страшно отдать ей на чтение.
@analyst_exe