Кто использует возможности LLM и ИИ-агентов
О разных уровнях использования LLM — от бесплатных чатов до передовых систем в ведущих лабораториях.
ИИ-агенту стоит поручать всё, что повторяется: если процесс выполняется второй раз, это уже рутина. Агенту для него нужны контекст и описанная процедура, а человек остаётся там, где нужны вкус, старт процесса или его завершение (заметка о правиле второго раза).
Здесь собраны заметки Василя Закиева о работе с агентами на практике: Codex, Claude Code, Cursor, скиллы и шаблоны проектов. Много в них и о контроле. Просьба проверить один файл однажды обернулась правками на 6000 строк, и понадобилось ограничить скоуп агента. Зато агенты хорошо ловят ошибки друг друга: на этом построен открытый шаблон PR-пайплайна.
Отдельная линия — что агенты меняют в компании. В исследовании 718 компаний строк кода стало на 30% больше, а закрытых задач значимо больше не стало: узкое место ушло в ревью. Менеджеру остаётся работа с неопределённостью, а удачные скиллы стоит хранить в корпоративной библиотеке.
Собирать своих агентов и автоматические пайплайны учит продвинутый интенсив на Cursor и n8n. Руководителям, которые внедряют агентов в компании, подойдёт менторство по ИИ-трансформации.
Публикации
Материалов по теме: 94
Как ИИ-агенты могут изменить маркетинг и продажи
Размышление о том, как выбор покупок ИИ-агентами может повлиять на продвижение и продуктовый маркетинг.
Как ИИ пишет весь код и самостоятельно закрывает задачи
Опыт команды, в которой ИИ пишет код и самостоятельно выполняет большинство задач, а человек проверяет результат.
Anthropic передала формат скиллов Linux Foundation
Пост о передаче формата agent skills фонду Linux Foundation и его поддержке несколькими ИИ-компаниями.
Как сброс лимитов Codex помогает планировать тяжёлые задачи
Плановый сброс лимитов позволяет копить тяжёлые задачи и запускать их, когда у агента снова доступны ресурсы.
Агенты пишут больше кода, но задачи закрываются так же
Исследование 718 компаний показывает: ИИ-агенты увеличивают объём кода и нагрузку на ревью, но не ускоряют закрытие задач.
Grok Bot Маска теперь думает на Claude Opus 5.5
SpaceX будет выбирать лучшую модель под каждую задачу; автор сравнивает Grok с Opus и объясняет, почему трудно удерживать фронтирный уровень.
Агентам нужен запасной режим после достижения лимита
Жёсткий лимит расходов защищает от внезапных счетов, но агентам нужен fallback на дешёвые модели, чтобы завершать начатые задачи.
Старые скиллы можно резко упрощать
Автор объясняет, как сократил многофазную AI-редакцию до одного автора и независимой проверки фактов.
Как AI-редакция из десятка агентов сократилась до одной модели
Автор рассказывает, почему редакционный процесс из 12 фаз и до 14 сессий заменили одной моделью и отдельной проверкой фактов.
Почему опытные основатели сильнее работают с ИИ-агентами
Партнёры Y Combinator объясняют, как опыт помогает выбирать, что строить, и управлять командами ИИ-агентов.
Что на самом деле измеряет бенчмарк METR
Горизонт METR оценивает сложность задачи в человеческих часах, а не время автономной работы модели.
Внедрение ИИ съедает интерфейсный слой
При внедрении ИИ компаниям важнее надёжная инфраструктура и данные, чем привычные интерфейсы.
Агенты не отменяют незакрытые дела
Делегирование задач агентам не снимает нагрузку внимания: бумажный блокнот помогает удерживать фокус и структурировать мысли.
«Мы используем AI» — а имеют в виду ChatGPT
Разница между чатом и ИИ-агентом — в самостоятельной работе с контекстом и результатом.
Вайб-кодинг и агентная разработка — разные режимы
Вайб-кодинг нужен для быстрых прототипов, а агентная разработка строится вокруг архитектуры, тестов и проверок.
Шаблон личного PRM-навыка
Шаблон PRM включает навыки inbox для сбора входящего и batch для актуализации планов, брифов и черновиков.
Кэширование промптов для ИИ-агентов
Повторный выбор навыков в диалоге с ИИ-агентом снижает попадание в кэш промптов и незаметно увеличивает расходы.
Почему агентам не нужны большие skill-наборы
Разбор CodeAlive-AI: сильным кодинг-моделям полезнее давать только отсутствующий контекст.
Почему агенту не нужны лишние подтверждения
Claude Code переходит к риск-ориентированным подтверждениям, чтобы не превращать работу с агентом в бесконечные клики «Разрешить».
Cursor Origin: аналог GitHub для ИИ-команд
Cursor запустил Origin — платформу для хранения кода, pull request и работы ИИ-агентов, которая синхронизируется с GitHub.
Тонкий скилл лучше скрипта на все случаи
Современные LLM лучше используют короткие скиллы с направлением работы, чем жёсткие скрипты под каждый интерфейс.
Скилл Caveman бесполезен для экономии токенов
Тест JetBrains показывает, что скилл Caveman не экономит токены и напоминает осторожно относиться к подобным обещаниям.
Замер эффективности через «кого я не нанял»
Как оценивать первые результаты внедрения ИИ через вакансии и рутинные роли, которые больше не приходится закрывать.
Как не допустить скоуп-крип агента
Практический приём для работы с кодовыми агентами: ограничить scope задачи, запретить лишнюю делегацию и заранее назвать условие остановки.
Как менеджеру работать с неопределённостью в эпоху агентов
Когда исполнение задач берут на себя агенты, ключевой работой менеджера становится превращение неопределённости в ясные цели.
Банк отдаёт кредитные решения ИИ-агентам
Платформа Taktile помогает банкам и страховщикам делегировать агентам часть решений, сохраняя контроль и проверяемость процессов.
SaaS платит за закрытую задачу
Агенты меняют SaaS-монетизацию: платить начинают не за seats и доступ к функциям, а за решённые тикеты и закрытые задачи.
Корпоративная библиотека ИИ-скиллов
Полезные ИИ-скиллы лучше хранить в командной библиотеке с README, историей изменений и правилами безопасности.
Cloudflare проверяет сайты на готовность к AI-агентам
Как isitagentready.com оценивает видимость сайта для ИИ, structured data, llms.txt, MCP и агентскую готовность.
Поиск и все материалы раздела — в общей ленте.
КОНТАКТЫ
Обсудим ИИ-трансформацию вашей компании.
Напишите через форму на сайте или напрямую в Telegram. Быстро поймём, где ИИ может дать эффект, какой формат подойдёт руководителю или команде и с чего начать.
Менторская консультация
60 000 ₽
- Диагностика процессов и задач под ИИ
- Выбор первых внедрений с понятным эффектом
- Подбор инструментов: Искра, модели, сервисы и автоматизации
- План действий на 30 / 60 / 90 дней