Разборы · Статья: · Видео: · 14 мин

Agent loops, goals и расписания в Claude Code и Codex: рабочий процесс без хайпа

Практический разбор воркфлоу Оуайна Льюиса: чем prompt отличается от goal, зачем нужны /loop и scheduled-автоматизации в Claude Code и Codex, как задавать агенту проверяемый критерий успеха и почему автоматизация рутины стоит $10-15 в месяц, а не «кучу токенов».

ИИ Программирование Продуктивность
Смотреть на YouTube

How I use agent loops and goals (Claude Code + Codex).

Owain Lewis · 14 мин
Главы видео — нажми, чтобы перейти к моменту 9
  1. 0:00 Почему термин «loop engineering» путает Одним размытым словом называют много разных вещей — отсюда каша в голове.
  2. 0:34 Четыре примитива и аналогия с управлением командой Prompt, goal, /loop, schedule. Goal — это как поставить сотруднику цель, а не микроменеджить.
  3. 1:48 /loop и schedule: время и комбинации /loop гоняет действие на интервале, schedule — по расписанию как cron; их можно совмещать с goal.
  4. 2:25 Пример: авто-фикс ошибок из production-логов Codex каждое утро сканирует логи, находит баг, воспроизводит, чинит, добавляет тесты и открывает PR.
  5. 3:57 Пример: деплой SaaS в Google Cloud через goal Локальное приложение уезжает в прод с CI/CD — 5-10 тикетов агент проходит сам за пару часов.
  6. 5:08 Когда unattended-агентам доверять нельзя Автор оговаривает: на системах с 99.99% SLA он бы так не делал — это personal-проект.
  7. 6:21 Примеры: прогон бэклога и триаж issues Один goal закрывает все open issues; отдельная автоматизация расставляет метки и чистит дубли.
  8. 9:02 Пример: синхронизация документации с кодом Ежедневная проверка рассинхрона доков; Codex сам пишет промпт автоматизации.
  9. 10:51 Критика (деньги, хайп) и где это уместно Расход тот же, что вручную; уместно для maintenance, длинных задач и мониторинга.

Коротко

Оуайн Льюис раскладывает четыре примитива работы с ИИ-агентами — prompt, goal, /loop и schedule — и показывает, где они реально экономят время, а не жгут токены. Главная идея: относись к агенту как к сотруднику — дай цель и критерий успеха вместо микроменеджмента и автоматизируй рутину, где цена ошибки управляема.

Выжимка голосом

Самое ценное из разбора — за пару минут

0:00 2:19
Показать текст выжимки
Если коротко, это разбор Оуайна Льюиса о том, как работать с ИИ-агентами для кода без хайпа — через четыре простых примитива, которые обычно валят в одну кучу. Первый — обычный промпт, разовое сообщение. Второй — goal, то есть цель: ты описываешь не пошаговые команды, а желаемый результат и критерий успеха, а агент сам ищет путь. Третий — loop, действие на интервале: например, проверять свой pull request каждые пять минут. И четвёртый — расписание, запуск по времени, как cron: скажем, каждое утро сканировать логи. Их можно и комбинировать. Сильнейший ход разбора — аналогия с менеджментом. Автор был инженерным менеджером и переносит очевидную мысль: микроменеджмент не масштабируется ни с людьми, ни с агентами. Диктовать каждый шаг выматывает, а чёткая цель с критерием успеха — работает. Отсюда главный совет: формулируй цель как проверяемый критерий готовности. Заканчивай задачу условием «готово, когда»: тесты зелёные, pull request открыт, приложение отвечает. Тогда агент сам поймёт, что работа сделана, и не выдаст ложное «готово». На этом строятся реальные автоматизации. Каждое утро Codex сканирует логи в проде, находит баг, чинит его и открывает pull request. Один goal прогоняет весь бэклог задач, а ежедневная проверка держит документацию в синхроне с кодом. И всё это укладывается в одну подписку — ведь это та же работа, что и вручную, просто без ручного промптинга каждого шага. Но стоит быть честным. Тезис «расходы те же, что вручную» верен не всегда: зациклившийся агент способен сжечь токены без результата, а десять-пятнадцать долларов в месяц — это личный кейс на небольших проектах, а не гарантия для всех. Практический вывод простой: начни с одной безопасной автоматизации, где ошибиться трудно, а пользу видно сразу. Отдавай агентам рутину, где цена ошибки управляема, а критичные системы с высоким SLA оставляй под ручным контролем.

Озвучено синтезом речи · голос alena

Объясни проще

Суть без жаргона

Простыми словами

Современные ИИ-агенты для кода умеют не только отвечать на разовый запрос. Автор показывает четыре режима: обычный промпт; цель (goal) — ты говоришь, каким должен быть результат и как понять, что он достигнут, а агент сам ищет путь; /loop — повторять действие по таймеру; и расписание — запускать задачу, например, каждое утро. На этих примитивах он автоматизирует скучную рутину: чинит баги из логов, деплоит приложение, разгребает бэклог задач и держит документацию в актуальном состоянии.

Аналогия — «это как…»

Это как разница между начальником-микроменеджером и хорошим руководителем. Микроменеджер диктует каждый шаг — это выматывает и не масштабируется. Хороший руководитель ставит чёткую цель и объясняет, как выглядит успех, а дальше доверяет исполнителю. Goal — это второй стиль управления, только применённый к ИИ-агенту.

Зачем это мне

Если ты пишешь код с ИИ, разница между «пнуть агента разовым запросом» и «поставить цель с критерием успеха» напрямую влияет на то, сколько рутины ты снимешь с себя. Материал даёт готовые промпты и границы применимости — что смело отдавать агенту по расписанию, а что оставить под ручным контролем.

Для тех, кто в теме

Дельта для тех, кто уже в теме: goal-примитив в Codex построен на continuation-based паттерне, в Claude Code — на LLM-судье, оценивающем достижение цели; при этом /loop (интервал) и schedule (cron) можно композировать с goal. Практика автора — maintenance-автоматизации (скан логов, doc-drift, триаж) и длинные механические задачи с самопроверяемым критерием «done when…», всё в рамках одной подписки без роста расходов.

Оценка видео

Чем выше — тем больше пользы на минуту

4.3

средняя из 5

Актуальность информации 4.7

/loop, goals и scheduled-автоматизации в Claude Code и Codex — свежие фичи, а agentic coding — одна из главных тем 2026 года.

Содержательность 4.5

Плотный практический разбор: пять конкретных кейсов и готовые промпты, почти без воды.

Инновационность идей 3.6

Примитивы не новы (cron существует всегда), сила материала — в чёткой систематизации и аналогии с менеджментом, а не в новой идее.

Практичность 4.6

Даёт промпты и критерии успеха, которые можно скопировать в свой workflow сегодня же.

Достоверность и баланс 4.0

Автор честно разбирает критику, но цифры затрат ($10-15/мес) и «не трачу больше подписки» — личный анекдот на personal-проектах, без замеров.

Кому будет полезно

Чем выше оценка — тем больше пользы для профессии. Разверни — почему.

Для программистов 4.8 /5

Прямое попадание: готовые workflow goals/loops/schedules и промпты прямо в Claude Code и Codex, которые можно применить к своим проектам.

Для ML-инженеров и AI-разработчиков 4.4 /5

Строят production AI-системы и автоматизации по расписанию; материал даёт рамку по стоимости, лимитам и самопроверяемым целям.

Для DevOps- и SRE-инженеров 4.3 /5

Скан production-логов, автодеплой с CI/CD, мониторинг PR и деплоя через /loop — прямые сценарии эксплуатации.

Для инди-разработчиков и фаундеров 4.2 /5

Один человек закрывает деплой, бэклог и документацию силами агентов в рамках одной подписки.

Для инженерных менеджеров и тимлидов 4 /5

Аналогия «goal против микроменеджмента» переносит управление по целям на агентов — полезно для постановки задач и людям, и машинам.

Для технических писателей 3.4 /5

Показан конкретный приём: ежедневная автоматизация ловит рассинхрон документации с кодом и открывает PR.

Инсайты

Нажми, чтобы раскрыть — то, что меняет взгляд на тему

01 Хорошая цель — та, которую агент может проверить сам 4:15

Главная причина, почему деплой оказался удачным goal: результат легко проверить (health-endpoint отвечает, приложение живо). Формулируй цель так, чтобы у агента был способ самому убедиться в успехе — тогда он не остановится на полпути и не выдаст ложное «готово».

02 Goal не тратит больше токенов — это та же работа, просто без ручного промптинга 11:08

Возражение «loops жгут деньги» автор считает надуманным: goal лишь позволяет агенту работать дольше вместо того, чтобы ты вручную промптил каждый шаг. Объём работы тот же, поэтому всё укладывается в одну подписку.

03 Микроменеджмент не масштабируется — ни с людьми, ни с агентами 1:11

Автор был инженерным менеджером и переносит очевидную управленческую мысль на ИИ: диктовать каждый шаг выматывает и требует постоянного присутствия. Цель с критерием успеха масштабируется, пошаговый контроль — нет.

04 Codex и Claude Code достигают цели по-разному 1:36

Механика отличается: Codex использует continuation-based паттерн, а Claude Code — LLM-судью, который решает, достигнута ли цель. Результат по сути одинаковый, но полезно понимать, что «под капотом» это разные подходы.

05 Агент сам пишет промпт для своей автоматизации 10:32

Промпт для ежедневной проверки документации написал не человек, а Codex по просьбе автора. Постановка задачи всё больше сводится к «объясни, чего я хочу», а детали формулировки агент дорабатывает сам.

Ключевые цитаты

Сильные фразы из видео — нажми тайм-код, чтобы услышать в оригинале

«No one likes being micromanaged.»
Owain Lewis Аналогия управления людьми: диктовать каждый шаг плохо и для людей, и для агентов. 1:11
«...give people a very clear goal to work towards and define what success looks like and let people work towards that.»
Owain Lewis Второй стиль управления — по целям — и есть суть примитива goal. 1:20
«That's the beauty of goals. We're just really defining what we want to happen and how to measure success and allowing the agent to work within those constraints to figure out how to do it.»
Owain Lewis Определяем результат и метрику успеха, путь ищет агент. 6:09
«You're done when every issue is closed, merged, or blocked with evidence.»
Owain Lewis Финал промпта для прогона бэклога — пример проверяемого критерия готовности. 7:10
«Now that we have AI agents, there's no reason to have out-of-date or incorrect documentation anymore.»
Owain Lewis Про ежедневную автоматизацию, которая держит доки в синхроне с кодом. 9:39
«I much prefer Codex to Claude Code generally for all of my day-to-day work.»
Owain Lewis Личное предпочтение автора — из-за более удобного терминального интерфейса. 9:52
«I'm just using these techniques to do work I would do anyway.»
Owain Lewis Ответ на критику про расходы: goal не добавляет работы, а лишь снимает ручной промптинг. 11:00
«I have one Codex subscription that I use and I never spend any more than my subscription.»
Owain Lewis Автоматизации и цели каждый день — и всё в пределах лимитов одной подписки. 11:30

Полезные советы

Что можно применить уже сегодня. Разверни совет — сколько займёт, что даст и что конкретно делать

1

Формулируй цель как проверяемый критерий готовности

5 минут агент сам поймёт, когда работа сделана, и не остановится на полпути

Автор подчёркивает: хорошая цель — та, где успех легко проверить. Заканчивай промпт явным блоком «Done when…» — списком условий, по которым и человек, и агент однозначно понимают, что задача закрыта.

Что делать

  1. 1 Опиши задачу как желаемый результат, а не как последовательность команд.
  2. 2 Добавь блок «Done when…» с проверяемыми условиями: тесты зелёные, PR открыт, health-endpoint отвечает 200.
  3. 3 Дай агенту способ проверить каждое условие: запуск тестов, curl, browser automation.
2

Настрой ежедневное сканирование production-логов

полчаса баги в проде находятся и чинятся сами, пока ты спишь

Ошибки в production копятся незаметно, потому что логи никто не читает каждый день. Автоматизация Codex по расписанию раз в утро находит проблему, воспроизводит, чинит, добавляет тесты и открывает PR — с доказательством, почему это баг.

Что делать

  1. 1 В Codex создай scheduled automation с запуском раз в сутки.
  2. 2 В промпте: просканируй production-логи, найди ошибки, воспроизведи баг, почини, добавь тесты, открой PR.
  3. 3 Потребуй прикладывать evidence — обоснование, почему это проблема.
  4. 4 Утром ревьюй открытые PR, а не разбирай логи руками.
3

Передавай бэклог задач одним goal, а не по одной

10 минут на промпт десяток мелких тикетов закрывается без ручного промптинга каждого

Если задачи хорошо расписаны и ты их понимаешь, необязательно вести агента за руку по каждому тикету. Один goal-промпт в Claude Code прогоняет весь бэклог: по одному тикету, с тестами, PR и мержем только когда безопасно.

Что делать

  1. 1 Убедись, что issues расписаны и помечены (например, статусом ready).
  2. 2 Вставь goal: работай через все open issues, по одному за раз, гоняй тесты, открывай PR, мержи только когда безопасно.
  3. 3 Заверши критерием: готово, когда каждый issue закрыт, смержен или заблокирован с обоснованием.
  4. 4 Для критичных проектов оставь ручной режим — это приём для personal и proof-of-concept.
4

Автоматически синхронизируй документацию с кодом

полчаса на настройку больше никакой устаревшей документации

Документация и код расходятся почти в любом проекте. Ежедневная автоматизация ищет рассинхрон и открывает PR, обновляющий доки под текущий код; если всё в порядке — PR не создаётся.

Что делать

  1. 1 Попроси Codex сам написать промпт автоматизации — он с этим справляется.
  2. 2 Задай ежедневное расписание.
  3. 3 Пропиши правило: если доки в порядке — остановись без PR.
  4. 4 Ограничь scope, чтобы агент не переписывал лишнее.
5

Настрой еженедельный триаж бэклога

15 минут issues всегда с метками и без дублей, без твоего участия

Скучная, но одна из самых ценных автоматизаций. Каждый понедельник агент расставляет метки, закрывает дубли с комментарием, чинит устаревшие статусы и подсвечивает то, что требует решения мейнтейнера.

Что делать

  1. 1 В Claude Code задай задачу: каждое утро понедельника разбирай бэклог GitHub-issues.
  2. 2 Проси чинить метки, закрывать дубли с комментарием и исправлять устаревшие статусы.
  3. 3 Добавь: докладывай обо всём, что требует решения мейнтейнера.
  4. 4 Проверяй еженедельный отчёт и решай только спорные случаи.
6

Мониторь PR и деплой через /loop вместо ручных проверок

5 минут перестанешь дёргать браузер в ожидании фидбэка

Команда /loop в Claude Code запускает действие на интервале. Раз в 5 минут агент проверяет твой pull request на новый фидбэк и, если он есть, сразу его чинит.

Что делать

  1. 1 В Claude Code запусти /loop с нужным интервалом.
  2. 2 Опиши, что проверять: новый ревью на PR или статус деплоя.
  3. 3 Добавь действие: если появился фидбэк — сразу примени правки.
7

Держи автономных агентов подальше от critical-систем

2 минуты подумать не отдашь high-SLA прод во власть автономного агента

Автор сам оговаривает: автономный деплой он делает только на personal-проекте с хорошо расписанной механической работой. Для систем с 99.99% SLA он бы так не делал. Автоматизируй рутину, а не то, где цена ошибки высока.

Сценарии применения

Как разные люди применяют это на практике

Я как SRE-инженер

Проблема: ошибки в проде копятся незаметно, логи никто не читает каждый день

Хочу: узнавать о проблемах до того, как они превратятся в инцидент

Поможет: ежедневная Codex-автоматизация находит баг, чинит его и открывает PR с доказательством

Я как Инди-фаундер

Проблема: SaaS готов локально, но не задеплоен, а на настройку облака нет времени

Хочу: поднять приложение в облаке вместе с CI/CD

Поможет: goal «deploy to Google Cloud» проходит 5-10 тикетов сам за пару часов вместо твоих

Я как Тимлид

Проблема: фаза разработки — куча мелких расписанных тикетов, промптить каждый долго

Хочу: закрыть их пачкой, а не сидеть в терминале

Поможет: один goal прогоняет весь бэклог с тестами и PR по заданному workflow

Я как Open-source мейнтейнер

Проблема: бэклог issues в бардаке — без меток, с дублями и устаревшими статусами

Хочу: навести порядок, не тратя на это выходные

Поможет: еженедельный триаж расставляет метки, закрывает дубли и подсвечивает спорное

Я как Технический писатель

Проблема: документация вечно отстаёт от кода

Хочу: держать доки актуальными без ручной вычитки

Поможет: ежедневная автоматизация открывает PR с обновлением доков под текущий код

Я как Разработчик-скептик

Проблема: боится, что loops и goals сожгут бюджет на токены

Хочу: понять реальную стоимость до того, как включать автоматизации

Поможет: материал показывает: это та же работа, что и вручную, в рамках одной подписки

Я как Разработчик в команде

Проблема: устал каждые пять минут проверять браузер на фидбэк по своему PR

Хочу: узнавать о ревью автоматически

Поможет: /loop мониторит pull request и сразу применяет правки, когда приходит фидбэк

Логика повествования

Как устроена аргументация видео — пройди по шагам

Предпосылка Аргумент Пример Вывод
  1. Предпосылка «Loop engineering» — размытый термин 0:00

    Одним словом называют много разных вещей, поэтому тема кажется запутанной.

  2. Аргумент Есть четыре разных примитива 0:34

    Prompt — разовое сообщение; goal — цель с критерием; /loop — действие на интервале; schedule — запуск по расписанию. Их можно комбинировать.

  3. Аргумент Goal — это управление по целям, а не микроменеджмент 0:53

    Как с людьми: дать цель и определение успеха масштабируется, диктовать каждый шаг — нет.

  4. Пример Реальные кейсы из воркфлоу автора 2:25

    Скан логов, деплой в Google Cloud, прогон бэклога, триаж, синхронизация документации — каждый как schedule и/или goal с проверяемым критерием.

  5. Аргумент Критика про деньги не выдерживает проверки 10:51

    Goal — та же работа, просто агент бежит дольше без ручного промптинга; автоматизации стоят $10-15 в месяц.

  6. Вывод Loops и goals уместны, а не хайп 11:43

    Их место — maintenance, длинные механические задачи и мониторинг, где цена ошибки управляема.

Подробный разбор

Полный разбор — разверни, если нужно глубже

Развернуть подробный разбор

Что здесь действительно полезно

Ценность ролика не в «агентном хайпе», а в том, что Оуайн Льюис разводит четыре примитива, которые обычно валят в одну кучу: prompt (разовое сообщение), goal (цель с критерием успеха), /loop (действие на интервале) и schedule (запуск по расписанию, как cron). Как только их разделяешь, становится понятно, какой инструмент под какую задачу — и что их можно комбинировать: например, каждый понедельник в 9 утра работать над целью.

Почему аналогия с менеджментом работает

Сильнейший ход разбора — рамка «goal против микроменеджмента». Автор был инженерным менеджером и переносит очевидную для управленца мысль: диктовать каждый шаг не масштабируется и выматывает, а чёткая цель с определением успеха — масштабируется. С агентами то же самое: чем лучше сформулирован критерий «done when…», тем меньше нужно вмешиваться и тем надёжнее агент проверяет себя сам.

Где проходит граница

Честность ролика — в оговорках. Автономный деплой, прогон бэклога и авто-фиксы автор показывает на personal-проектах с хорошо расписанной механической работой и прямо говорит: на системах с 99.99% SLA он бы так не делал. Это и есть практический вывод — автоматизируй рутину и maintenance, где цена ошибки управляема, а не то, что требует человеческого суждения.

План внедрения

С чего начать — отмечай шаги, прогресс сохранится

Выполнено 0 из 5

Проверь себя

Ответь на вопросы, чтобы материал закрепился

Отвечено: 0 / 6 Верно: 0

  1. 1. Чем goal принципиально отличается от обычного prompt?

  2. 2. Как Codex и Claude Code реализуют goals по-разному?

  3. 3. Что делает команда /loop в Claude Code?

  4. 4. Почему автор считает, что goals не увеличивают расходы на токены?

  5. 5. Какой use case автор называет «no-brainer» для агентов?

  6. 6. Когда автор советует НЕ отдавать работу автономному агенту?

Словарь терминов

Понять незнакомое простым языком

Показать 11 терминов
Agent loop (агентный цикл)
Цикл работы ИИ-агента: он получает задачу и раз за разом вызывает инструменты — правит файлы, запускает тесты, открывает PR — пока не выдаст результат.
Goal (цель)
Примитив, где ты задаёшь агенту не пошаговые команды, а желаемый результат и критерий успеха, и он сам ищет путь к нему.
/loop
Команда Claude Code, запускающая действие на интервале — например, каждые 5 минут проверять pull request на новый фидбэк.
Schedule (расписание)
Запуск задачи по расписанию, как cron: например, каждое утро сканировать логи. Можно комбинировать с goal.
Loop engineering
Собирательный (и намеренно размытый) термин про выстраивание циклов и автоматизаций вокруг ИИ-агентов.
Claude Code
CLI-агент Anthropic для программирования в терминале; поддерживает goals и команду /loop.
Codex
ИИ-агент OpenAI для программирования; реализует goals через continuation-based паттерн и умеет создавать scheduled-автоматизации.
LLM judge (LLM-судья)
Модель, которая оценивает, достигнута ли цель. В Claude Code именно так решается, выполнен ли goal.
CI/CD
Автоматическая сборка и деплой: при пуше кода в репозиторий проект сам собирается и выкатывается в прод.
SLA
Соглашение об уровне сервиса; 99.99% uptime — обещание почти нулевого простоя, где риск автономных действий особенно высок.
Triage (триаж)
Разбор бэклога задач: расстановка меток, закрытие дублей, исправление устаревших статусов и выделение того, что требует решения человека.

Критический взгляд

Объективно: с какими тезисами можно поспорить и что преувеличено

Упрощение

«Нет причин держать устаревшую документацию» — сильное упрощение

Агент и сам может внести ошибку в доки или «подогнать» верное описание под баг в коде. Авто-PR на документацию всё равно требует ревью, иначе рассинхрон просто меняет направление, а не исчезает.

Однобоко

Аргумент «расходы те же, что вручную» верен не всегда

Автономный loop может отработать там, где вручную ты задачу и не начал бы, а зациклившийся или ошибающийся агент способен сжечь токены без результата. «$10-15/мес» — это личный кейс на personal-проектах, а не гарантия для всех.

Спорно

«Работа чисто механическая, творчества не нужно» — удобная, но скользкая формулировка

Критерии успеха (health-endpoint 200, тесты зелёные) могут проходить, пока реальный дефект остаётся: агент оптимизирует под проверку, а не под замысел. На автономном деплое это особенно рискованно.

Может устареть

Различие реализаций goals (continuation против LLM-судьи) подано как факт

Это внутренние детали инструментов, которые быстро меняются от версии к версии. К конкретной механике стоит относиться как к снимку на момент записи, а не как к стабильной спецификации.

Взгляни иначе

Новый угол, смежные области и потенциал на стыке — пища для размышлений

Другой угол

Разработчик становится постановщиком задач, а не исполнителем

Ценность смещается с «написать код» на «точно определить, что значит готово». Кто умеет формулировать проверяемый критерий успеха, тот и управляет пачкой агентов.

На стыке областей

Это management by objectives, применённый к машинам

Аналогия автора с управлением людьми не случайна: goals буквально переносят теорию управления по целям (MBO) середины XX века на ИИ-агентов. Дефицит хорошего менеджмента внезапно становится дефицитом хороших промптов.

Смежная область

Тот же паттерн работает далеко за пределами кода

Цель плюс критерий плюс расписание применимы к контент-продакшену, аналитике, ops-ранбукам и личным задачам — везде, где есть повторяемая работа и проверяемый результат.

Другой угол

Узкое место сдвигается с исполнения на верификацию

Когда агент делает работу дёшево и быстро, главным становится вопрос «как убедиться, что сделано правильно». Инвестировать стоит в автоматическую проверку, а не в скорость генерации.

Похожие разборы

Разбор

Многоагентный вайб-кодинг: пошаговый workflow от идеи до продакшена

Автор показывает свой процесс вайб-кодинга: главный навык — не писать код, а оркестрировать рой агентов, масштабируя их число и планы под сложность задачи. За одно видео он вживую собирает полный стек (база, API, AWS, Discord-авторизация), но половина «обязательных инструментов» — его же платные продукты.

Читать → Разбор

Почему AI-агент ломает уже работающий код — и как это чинит проектная документация (ТЗ)

Вайбкод-приложения разваливаются не из-за слабой модели, а потому что у агента нет карты проекта: он забывает детали в забитом контексте и не видит связи между частями кода. Лечение — заранее написать подробное ТЗ-документацию, разбить её по файлам с оглавлениями и правилами заставить агента всегда на неё опираться.

Читать → Разбор

Agentic-инженерия по Мэтту Пококу: почему «обвязка» важнее модели, а стратегия — важнее кода

Мэтт Покок объясняет свой рабочий процесс с ИИ-агентами: все смотрят на модель, но выигрывает «обвязка» вокруг неё — промпты, скиллы, кодовая база и режим AFK, а тактическое программирование ИИ уже забрал себе. Главный вывод: твои навыки и стратегическое мышление — это потолок того, что ИИ сделает за тебя, поэтому вкладываться нужно в них, а не в погоню за самой новой моделью.

Читать → Разбор

Loop Engineering: как перестать быть оператором LLM и начать проектировать циклы

Если ты общаешься с агентом больше, чем принимаешь инженерные решения, ты превратился из инженера в оператора LLM — и упёрся в потолок ручного промтинга. Loop Engineering предлагает проектировать не отдельный промт, а цикл вокруг модели: с внешней памятью, изоляцией, независимым чекером, измеримым контрактом и лимитами — но внедрять его по нарастающей, оставляя финальную ответственность на человеке.

Читать →
← Все разборы Смотреть видео-источник