Каждый значимый шаг сначала записывается вместе с причиной выбора, а затем независимо проверяется — прежде чем превратиться в код, сборку или обещание клиенту. Ниже — конкретные случаи: что было, что сделали и что получилось.
Как связаны артефакты методологии — от задачи до результата.
flowchart TD
TZ["Задача
(исходная формулировка — не правится;
новая версия = новый файл)"] --> Q["Вопрос
(что неясно и что изменится от ответа)"]
Q -->|исследует| S["Находки
(ответ на вопрос)"]
Q -->|решает| D["Решение
(предложено →
принято только человеком)"]
Q -->|проверяет практикой| E["Эксперимент
(критерий успеха/провала
ДО начала, не после)"]
S -.->|"факт, годный
за пределами задачи"| K["Знание
(одна тема — один файл)"]
D -.->|"факт, годный
за пределами задачи"| K
E -.->|"факт, годный
за пределами задачи"| K
S -->|"внешний источник"| IST["Источник
(оригинал — не правится)"]
S --> D
E --> D
D -->|"итоговый текст/код"| ART["Результат
(произведённое, заранее объявленное)"]
CRIT(["независимая проверка"]) -.->|"обязательна перед передачей"| TZ
CRIT -.->|"обязательна перед передачей"| D
Самые быстрые и самые частые случаи — минуты между тем, как ошибка появилась, и тем, как она найдена и исправлена, ещё до того, как решение увидел человек.
Формулировка решения прямо утверждала: ни одно непроверенное имя модели не попадает в итоговую оценку. На практике в одной из ячеек таблицы вариантов стояло конкретное имя, которое никто не проверял.
Время между тем, как решение легло на стол, и тем, как несовпадение нашли и закрыли: пятнадцать минут.
Первый подсчёт проектов без описания оказался неверным. При исправлении закралась уже другая, новая ошибка — ровно в том месте, которое только что поправили.
Иногда проверка ловит не арифметику, а содержание: утверждение, которого на самом деле не было в источнике.
Из трёх цитат, заявленных как дословные, одна оказалась полностью выдуманной: в ней упоминалась Россия, а слово «Russia» ни разу не встречалось на исходной странице — проверено прямым поиском по полному тексту. Ещё две оказались пересказом без кавычек, выданным за цитату.
Автоматическая сборка для нескольких платформ сразу — отдельный источник сюрпризов, который решается повторением одного и того же цикла «попробовать → найти причину → исправить».
Три прохода за один день — и дальше сборка остаётся стабильной на всех платформах разом.
Самый длинный и самый насыщенный путь — настольные игры, собранные в одно мобильное приложение. От первой созданной папки до публично скачиваемой сборки прошло то же самое: записанное решение, независимая проверка, исправление, фиксация результата — просто повторённое много раз подряд на одной и той же задаче, пока она росла.
Android-сборка опубликована и скачиваема по прямой ссылке. Перед тем как считать её готовой, файл сборки распаковали вручную и нашли внутри именно то исправление, ради которого эту сборку делали (правильную обработку касаний на экране) — не поверили зелёной галочке, а посмотрели на содержимое. Каждая из пяти игр перед публикацией прогнана вживую в обеих цветовых темах всеми способами ввода — касанием, колесом мыши, правой кнопкой, сочетаниями клавиш, двухпальцевым жестом.
Многоэтапная автоматическая сборка однажды остановилась на последнем шаге, выглядело это как сбой инфраструктуры. При разборе оказалось, что причина не в инфраструктуре, а в том, как была сформулирована сама задача на предыдущем шаге — записано прямо как ошибка формулировки, а не как чужой сбой. В другой раз проверяющий шаг принял на слово собственное заявление предыдущего шага («соединения с базой нет») вместо того, чтобы перепроверить это самостоятельно; ручной разбор нашёл настоящую причину (отсутствующий заголовок авторизации и обращение к несуществующей модели) — и это тоже названо прямым текстом: «заявление было неточным, его не перепроверили», без смягчения.
Генерация контента для игры подбирала и переключала языковую модель и формулировку запроса напрямую, в обход привычного пошагового разбора — но даже здесь выбор модели был записан с причиной, а не сделан молча. Когда первый же реальный прогон поймал настоящую неполадку в формулировке запроса (поля перепутались местами, доля переводов составила 1 из 17 вместо ожидаемых примерно 7 из 11), исправление довело результат до 14 из 16 — выше исходного ориентира, а разница была названа прямо своими словами: «модель переводит охотнее, чем предполагалось», а не списана на ошибку.
Три конкретных улучшения, каждое выросло из реального случая, а не из общих соображений.
Когда человек возвращается в уже идущую работу с новой вводной посреди дела, эта вводная теперь записывается его собственными словами прямо в момент разговора — не восстанавливается задним числом по тому, что получилось в итоге. По той же причине, по которой это важно для крупных команд: в опросах руководителей инженерных и портфельных команд способность отличить работу ИИ от работы человека остаётся недоступной больше чем половине команд без зрелой практики работы с ИИ-агентами — и резко улучшается у тех, у кого такая практика уже есть.
Решение о тайм-ограничении для ИИ-соперника в одной из игр было принято в разговоре единолично, без обычной проверки — оказалось неполным и обошлось примерно в час впустую потраченного времени расчёта. Тот же пробел позже нашёлся в трёх решениях о самом порядке работы, которые были написаны и сразу применены в разговоре, в обход проверки, которую они же сами описывали; когда их всё-таки прогнали через настоящую проверку, все три потребовали доработки, причём одно — с неполадкой, из-за которой механизм не работал бы почти для всех, кому он предназначен. Теперь любое описание нового порядка работы или инструкции проходит проверку перед тем, как его начинают применять, а не после.
Во время двух параллельных задач всплыл целый ряд реальных, технически подтверждённых мелочей: один вид CSS-комментария молча ломает разбор файла; инструмент для скриншотов в браузере держит минимальную высоту независимо от того, какая ширина была задана; измерение по пикселям едва не обмануло сглаживание шрифта у служебного текста — поймано только повторной, независимой проверкой другим способом. Почти все эти мелочи так и остались бы похоронены внутри заметок по конкретной задаче — теперь каждая подтверждённая находка получает собственную короткую запись, чтобы следующей задаче не пришлось находить то же самое заново.
Формулировка, проверенная пересказом своими словами, и три канала, где уже находится нужная аудитория.
Профильные онлайн-сообщества вокруг ИИ-агентной разработки насчитывают от сотен тысяч до более чем миллиона участников — именно люди, ежедневно работающие с такими инструментами, не случайная площадка.
Профильные конференции с заявочным отбором участников, собирающие основателей и руководителей разработки, уже внедряющих агентов — канал дороже по входу, но точно бьёт по людям, принимающим решение.
Существующая сеть консалтингов и интеграторов вокруг платформы Claude — уже отобранный пул фирм с клиентами, готовыми платить за внедрение ИИ-агентов, без необходимости собирать аудиторию с нуля.
Для партнёра, который просто передаёт клиента — 10–15% от суммы первого контракта разовой выплатой. Для партнёра, который сам внедряет или сопровождает — 20–25% от суммы сопровождения, пока оно продолжается. Вилка строится на отраслевых ориентирах консалтинга и SaaS-партнёрских программ, со скидкой на то, что сопровождение — это живая работа людей, а не продукт с нулевой предельной стоимостью обслуживания.