Спасибо всем, кто пришёл на воркшоп! 🙌 Особый респект тем, кто не просто слушал, а задавал вопросы, делился мыслями, шарил экран Курсора с успехами и не терял концентрацию три с лишним часа подряд. Вы — супер 💪

Ещё один важный повод сказать спасибо — это репосты. Благодаря им канал наконец пробил 300 подписчиков 🚀
Раз этот коварный план сработал, продолжу гнуть свою линию: запись воркшопа будет доступна в той же группе — со входом за репост. А здесь я буду постепенно делиться разными тизерами и хайлайтами. Начну прямо сейчас!

💡 Мысль, которая родилась как введение к практической части воркшопа.

Всем менеджерам хорошо знакома аббревиатура S.M.A.R.T. — мы по ней ставим цели себе, команде и вообще кому угодно. Но что если поразмышлять, как SMART применим к AI-driven разработке?

Начну с конца, потому что там самое понятное, а потом вернусь в начало.

🧾 T — это больше никакой не Time-Bound. Теперь это Token-Bound.
Причём в двух смыслах сразу: и в плане длины промта, и в том, что задача должна укладываться в лимит по ресурсам.
Агент не должен думать бесконечно — нужно дать ему возможность остановиться, пока он не сожрал все токены с твоей кредитки и ничего дельного не выдал.

🎯 S — Specific
Тут всё как раньше, если не хуже. Дать человеку немного свободы в постановке задачи — можно. Дать её LLMке — чаще всего значит получить непредсказуемый результат.
Если ты не понимаешь, чего хочешь от LLM’ки, — она уж точно не поймёт. И сделает совсем не то, что ты хотел бы увидеть.

📏 M — Measurable
Вот это уже интереснее. Вопрос-то простой: как ты поймёшь, что результат — именно тот, который был нужен? А вот найти ответ на него…
Попросишь написать тесты? Окей. А тесты кто проверять будет?
В общем, с LLM’ками буква M — одна из самых непростых.
Нужна такая форма постановки, при которой и ты, и модель можете убедиться в том, что именного этого результата вы и добивались.

✅ A — Achievable
Здесь попроще. Не хочешь, чтобы Cursor нафантазировал — сначала проверь, достижима ли цель.
Обсуди её с ChatGPT, Gemini, DeepSeek — или с тем же Claude, который у тебя внутри Cursor сидит.
Главное — убедиться, что ты не просишь невозможного. Человека это демотивирует, а LLM’ку отправляет в галлюцинагенный трип.
Она тебе скажет, что всё сделала, а ты такой: я же M не забыл, правда?

📚 R — Relevant
Несмотря на то же английское слово, смысл этой буквы сильно поменялся.
Relevant — больше не «актуальная», а вот прям релевантная: коду, документации, содержимому .cursor/rules.
Agentic-AI не будет спорить, если ты попросишь странного — он просто начнёт переписывать всё, что под руку попадётся. Да так, что ты не будешь рад ни потраченному количеству токенов, ни незапланированному рефакторингу, ни тому, что ты полностью потерял M из всех предыдущих целей и задач.

Короче, кажется, SMART живее всех живых, хоть и заиграл немного новыми красками в контексте AI.
А ты что думаешь про их сочетание? 👀