Материалы по докладу с Профсоюзной 2.0

Базовый AI-стек

Советую сразу поставить себе базовый набор для работы, зависит от ваших предпочтений, вот мой:

• Herdr / cmux - несколько агентов параллельно, нормальные рестарты. Если хочется хардкора по типу tmux + vim, то herdr, если любите UI берите cmux

• OpenAI Codex или Grok Build - подписки оптимальные для старта, я бы не брал сейчас клод, модели стали хуже и вероятность бана высокая.

• Oh My Claude + Wayfinder + Ponytail skills - planning, critic, TDD, уменьшение лишнего кода и более предсказуемая работа агента.

• MCP - сильно зависит от задач. Ставьте только то, откуда агенту постоянно нужен контекст: Linear, GitHub, docs, browser, observability, базы, внутренние API и тд.

• MacWhisper или open-source аналоги - записывайте все, где вы говорите, даже если кажется, что сейчас не важный созвон, весь этот контекст может пригодиться.

• Свой VPS - желательно. Удобно для удалённого доступа, туннелей, долгих процессов или просто когда ноут не на зарядке и закрыт а вы не дома.

• Hermes / OpenClaw + Obsidian - заметки, материалы, транскрипты созвонов и саммари + помогает связать все части во едино.

• Smithers / Inngest / Temporal - для workflow которое показывал. Зависит от того, насколько глубоко хотите погружаться. Для старта я бы брал Smithers, дальше уже смотреть в сторону Inngest или Temporal если нужно полностью свое решение.

Подойдёт любая AI подписка от 100$ в месяц.

С чего начать

Если вы ещё не работали с агентами, не начинайте сразу с большого workflow.

• Напишите короткий AGENTS.md

• Научитесь работать с задачами атомарно

• Разберитесь с git worktree

• Дайте агенту чуть больше автономии через /goal

• Потом попробуйте Ralph loop прямо внутри агента если не хочется сильно углубляться как это все разворачивать

• И только когда начнёте несколько раз упираться в одни и те же проблемы - CI, ожидания, падения процесса, потеря состояния - тогда имеет смысл строить отдельный workflow.

Почитайте эти материалы, очень полезно для общего понимания и если хочется посмотреть на разные точки зрения.

Anthropic - Effective harnesses for long-running agents
Почему долгие задачи требуют runtime вокруг модели. И почему контекст не работает на длинных задачах.
https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents

OpenAI - Run long-horizon tasks with Codex
Почему long-running coding tasks - это не один большой prompt, а agent loop с контекстом, diff, командами и критериями остановки.
https://developers.openai.com/blog/run-long-horizon-tasks-with-codex

OpenAI - Harness Engineering
Про отдельную роль harness engineering: как строить среду вокруг агента, чтобы он мог доводить PR до конца.
https://openai.com/index/harness-engineering/

OpenAI - Symphony
Свежий пример orchestration-подхода: как агенты берут задачи и доводят их до результата.
https://openai.com/index/open-source-codex-orchestration-symphony/

OpenAI - Unrolling the Codex agent loop
Технический разбор Codex agent loop: модели, tools, prompts, performance и orchestration.
https://openai.com/index/unrolling-the-codex-agent-loop/

Addy Osmani - Agentic Code Review
Про code review: что можно автоматизировать, где нужен человек, как думать про качество PR.
https://addyosmani.com/blog/agentic-code-review/

Презентация и демо

Демо с доклада из презы удалил: на сцене была сильно ускоренная версия, а нормальную, менее ускоренную, могу закинуть в личку - кому нужно, пишите.

Всем спасибо еще раз, что пришли и слушали!