Если нельзя, но очень хочется, то нужно обязательно и ничего в мире не стоит того, чтобы делать из этого проблему!

Если тебе полезно что-то из того, чем я делюсь в своем блоге - можешь поделиться своими деньгами со мной.
с пожеланием
столько времени читатели провели на блоге - 
сейчас онлайн - 
Показаны сообщения с ярлыком Agent. Показать все сообщения
Показаны сообщения с ярлыком Agent. Показать все сообщения

четверг, 22 января 2026 г.

AI summary сегодняшней встречи, где рассказываю про GenAI

Три кита, на которых стоит любой агент

Когда мы говорим про любого агента — будь то ChatGPT, GitHub Copilot или какая-то кастомная система — ему нужно дать три ключевых компонента.

Глаза: как агент видит мир

Агенту нужно видеть мир так же, как его видите вы. Но есть нюанс — он видит всё в текстовом формате. Поэтому первая задача: дать инструмент, с помощью которого агент сможет получить доступ к сырым данным в виде структурированного текста.

Примеры:

  • Видеоролик → транскрипция даёт доступ к тексту
  • Miro-борд → нужна возможность увидеть структуру диаграммы, а не просто набор квадратиков
  • Excel на SharePoint → агент должен уметь открыть таблицу по ссылке и прочитать данные

Руки: как агент влияет на мир

Если вы хотите, чтобы агент не просто выдавал текст на экран, из которого придётся копипастить результат — дайте ему руки. Это инструменты, которые позволяют агенту влиять на внешний мир.

Примеры:

  • Создание видео с аватаром → нужен инструмент для обращения к сервису генерации видео
  • Построение диаграммы в Miro → нужен плагин для доступа к борду
  • Редактирование Excel → нужны права на изменение файла в конкретном месте

Память: зачем агент всё это делает

Агент должен понимать свою задачу. Для этого вы создаёте инструкции — то, что называется промптом. Это первое сообщение, которое задаёт контекст всему дальнейшему диалогу.

В агентных системах типа GitHub Copilot вы просто создаёте markdown-файл с инструкцией, где описываете:

  • Что вы хотите делать и зачем
  • Как пользоваться "глазами" и "руками"
  • Какой результат должен получиться

Агент автоматически воспринимает этот файл как промпт, обращается к нужным источникам данных, обрабатывает информацию и выкладывает результат туда, куда вы указали. Так происходит автоматизация.

вторник, 20 января 2026 г.

Навайбкодить PoC за 10 часов, а MVP за 100? Теперь изи

У меня больше нет сомнений о том, что LLM + GenAI инженер могут закодить полноценный MVP в 20х быстре, чем классическая команда. 

В прошлом году я сдал один такой проект - за 100 часов вайбкодинга мы (я + Github Copilot + MCP + Agent mode + Instruction files + Claude Sonnet 4) реализовали MVP++ проект который я сдал клиенту оставив его довольным результатом - так он сказал. 

Объем функционала - команда из 4 человек на 3 месяца. За 100 часов. Архитектура? Node.js, Type script, React, Vite, Drizzle ORM, PostgreSQL, AWS lambdas, SST. 

В руки мне передали прототип монолит написанный так же в вайбкодинг режиме. В последствии пришлось переехать на AWS, причем дважды сменив архитектуру в процессе уточненных требований, выделить Backend и так далее, все чтобы приложение повзрослело. 

Все эти 100 часов размазанные по моих выходным дням я не смотрел в код (я только сейчас, пока пишу эти строчки, узнал что там был TypeScript). Но косвенно со временем упирался в те или иные долги, которые мы тут же устраняли. 

17 инструкций описывающих все основные части SDLC. Некоторое количество воспомагательных скриптов. 

Чат по новой фиче начинался с "Тикет номер 34, погнали!" все остальное описано в инструкциях, как достать тикет из гитаба, на что обращать внимание во время разработки, как тестировать приложение (да-да через Chrome Devtools MCP Claude Sonnet 4 сам себя тестил), куда и как подгялдеть в базу, как задеплоить, как написать release note и закрыть тикет. 

Что делал я? Только выискивал галлюцинации в процессе и просил его править инструкции, чтобы в будущем их не возникало. Стоял на своем, когда моделька забывала что мы делаем. Но с каждой пракой в инструкции я все больше уходил в другую задачу, пока LLM пыхтела в IDE. 

Модельке были даны аппрувы делать любые команды кроме Git потому как git add я использовал для того, чтобы зафиксировать то, что моделька сделала хорошо, но пока еще недостаточно для коммита. И я часто делалал rollback приговаривая "я откатил, попробуй еще раз". 

Это не возможно было год назад. Сегодня это реально. Таких проектов у меня на счету уже несколько. Например, если речь идет за PoC - за 10 часов будет готов прототип похожий на этот https://nodocs.me. Причем сам функционал на локали заработал за 3 часа, остальное время настройка хостинга, докера, доменов, SSL.  И знаешь что? 

Сегодня мы сели обсудить с LLM стратегию и монетизацию этого опыта. Продумали воронку. Нашли слабые места в моем предложении. Написали тексты и скрипты. Обработали все-все мои возражения. LLM даже согласилась сходить в LinkedIn поискать потенциальных клиентов (через тот же Chrome Devtools MCP в открытом в хроме и залогиненом LinkedIn). А чтобы вести их предложено даже CRM небольшую написать. И я верю что она(он/оно?) справится. 

А еще установлена связь с командой GithubCopilot - раз в месяц у нас созвоны. Весь год бил в одну точку - стать экспертом в GithubCopilot внутри моей компании. Првоел массу тренингов для команд клиентов. Запустил Vibe Coding for Managers в конце года. Навайбкодил MCPyrex как экстеншен для Copilot/Cursor. Сейчас эти все маленькие шаги складываются в одну большую картинку. 

Будущее наступило. Это все стало возможным за 2025й год. Что принесет 2026?