Разработка с AI-агентами: что реально работает [LLM под капотом] [Ринат Абдуллин, Айгиз Кунафин]

Складчина: Разработка с AI-агентами: что реально работает [LLM под капотом] [Ринат Абдуллин, Айгиз Кунафин]

Запись вебинара о современной разработке с помощью AI-агентов от двух практиков с разными, но одинаково рабочими подходами. Ринат Абдуллин делает ставку на контроль над агентами: чтобы код получался чистым и поддерживаемым с первого раза и не ломал продакшн-платформу, работающую под постоянной нагрузкой. Айгиз Кунафин, наоборот, продвигает автономию агентов — длительные эксперименты, автоматические исследования, параллельное ведение множества проектов и разбор чужого кода. На вебинаре ведущие показывают, где эти подходы пересекаются, а где расходятся, и почему оба варианта работают на практике. Отдельно разбирается Agents.MD — практика, которую Айгиз использует для полностью автоматической разработки агентных пайплайнов через /goal-режим. Также в записи — хот-тейк про Spec-Driven Development на практике и разбор AI-Native Harness, включая аргументы против unit-тестов Codex. Одна из ключевых идей вебинара — что агенты гораздо лучше работают с исполняемыми спеками, чем с текстовыми: на исполняемые не нужно тратить контекст и время агента. По итогам обсуждений участники также сформировали список самых острых тем: борьба с устареванием документации без карго-культа, масштабирование SDLC/AI-Native процессов на команду, переход от «агент вроде справился» к «агенту можно доверять», spec-first процесс для фронтенда и anti-drift паттерны для долгих agent goal loops. Материал будет полезен тем, кто уже прошёл стадию вайб-кодинга и ищет инженерные способы стабилизировать и масштабировать работу с AI-агентами

А давайте проведем вебинар про современную разработку при помощи агентов?
У нас тут с Айгизом наболело, и мы решили провести совместный вебинар про современную разработку.
Айгиз обычно фигачит в сторону большей автономии агентов, длительных экспериментов и автоматических исследований. Ему нужно вести кучу разных проектов одновременно, делать эксперименты, разбирать чужой код и спасать компании.
А я же стремлюсь к большему контролю агентов, чтобы они мне делали красивый и поддерживаемый код с первого раза и ни в коем случае не ломали платформу BitGN, которая постоянно живет под нагрузкой.
В чем-то наши подходы пересекаются, а в чем-то различаются кардинально. Но при этом они работают!

Я хочу поделиться со всеми интересным Agents.MD, который Aigiz использует для разработки агентами пайплайнов (для внедрения в бизнес) в полностью автоматическом режим с использованием /goal режима.
Плюс конспектом самых важных идей AI Native разработки, который участники вебинара посчитали самыми важными для себя
Два объявления и один инсайт про вебинар "Разработка с AI-агентами: что реально работает"

На основе вопросов и обсуждений вебинара 12 числа мы выделили темы, которые интересуют AI разработчиков больше всего:

• Работа с документами и борьба с энтропией. Как бороться с устаревшими планами и расползанием документации? Как сделать память проекта без карго-культа?
• Как масштабировать процессы SDLC/AI-Native разработки на команду? как не получить 20 разных стилей разработки от 20 людей и агентов?
• Как перейти от “агент вроде справился” к “мы можем ему доверять”? Как заменить доверие тестами и harness?
• Если с разработкой бэка и агентов все немного понятно, то как сделать нормальный spec-first процесс разработки на фронтенде?
• Anti-drift паттерны для долгих зимних вечеров agent goal loops.
• Обсуждения всяких конкретных фишечек реализации: Codex, docs-vs-skills, webhooks, Obsidian, nix, cloud/local, control centre.

Как выделяли? Я скопировал все вопросы из Miro в ChatGPT и попросил кластеризовать
Прямо здорово, что вопросы не про вайб-кодинг, а про инженерные вопросы - как стабилизировать и масштабировать то, что уже неплохо работает.

С комьюнити я хочу поделиться самым важным слайдом из всего вебинара - про AI-Native Harness для спеков. Агенты работают с текстовыми спеками хорошо, а с исполняемыми спеками - гораздо лучше. На вторые не надо тратить контекст и время.

Вебинар в записи
Цена 6500 руб. (65 евро)
Скрытая ссылка
Скрытая ссылка