Якушев Герман

Мой сетап для работы с агентами ⚡

Мне часто пишут в личку с вопросами про harness: что я использую и как всё устроено на практике.

Удивился, что многие до сих пор знают только Codex и вообще не представляют, как сейчас выглядит нормальная разработка с агентами. Делюсь своим сетапом, на котором сижу каждый день.

Главная проблема в разработке сегодня — это не скорость печати кода, а когнитивная нагрузка. Когда ты один пытаешься одновременно держать в голове архитектуру, писать логику, гонять тесты и анализировать данные — внимание быстро размывается. Правильный сетап позволяет разгрузить голову и вести несколько параллельных процессов: пока один агент пишет код, второй крутит тесты, а третий собирает аналитику.
Вот из чего собран стек:

— Терминалы: Использую Warp и cmux. Второй — вообще лучшее, что сейчас есть: прямо внутри терминала работает полноценный встроенный браузер, что для автономных агентов и отладки дико удобно.

— GPUI-редакторы: Легковесные Waku и Zed. За счет рендеринга на GPU они моментально открываются, не жрут память как монстры на Electron и отлично подходят для работы в связке с консольными агентами вроде Claude Code или Opencode.

— Рабочая лошадка — OMP (Oh My Pi): При нормальной настройке ничего удобнее пока нет. Движок написан на Rust, поэтому спокойно тянет параллельный запуск саб-агентов. Из коробки: автоматический поиск по прошлым сессиям, глобальная память, хорошо реализованный Vision и связка «агент для агента» (когда легкая быстрая модель на лету мониторит контекст и подсказывает основной, если та начинает ошибаться).

— Верхнеуровневый harness: Чтобы не переключаться между окнами руками, я использую Hermes Agent (но подойдет любой мета-харнесс, который вам ближе). Он связывает сессии воедино и управляет задачами в потоке.

Как это работает на практике: прилетает большой отчет по SEO или продуктовый таск. Система сама разбирает его на части и на лету раскидывает работу: что-то уходит в OMP, что-то в Devin.

В итоге параллельно закрываются тесты, код и анализ, а мне остается только смотреть в чек-лист и отмечать галочками, куда двигаться дальше.

Когда рутина и постоянное переключение контекста уходят на машины, голова остается свежей для решений по самому продукту. И именно это в конечном счете приводит к нормальному результату без каши в голове. 🧠

Закат индийской фабрики кода 🇮🇳

Двадцать пять лет мировая экономика держалась на предельно простой и выгодной сделке. Западный банк, страховщик или телеком звонил в Бангалор и говорил: «Нам нужно еще пятьсот программистов на поддержку легаси». Через месяц на проект выкатывали толпу дешевых джунов, а клиенту выставляли пухлый счет за отработанные часы.

Модель называлась Time & Materials (T&M), в народе — бодишоп. Человека ставили на биллинг ровно так же, как станок на заводе.

Чем медленнее писался код, чем больше людей сидело на статус-созвонах и чем больше строк спагетти-кода выкатывалось в прод — тем счастливее были акционеры аутсорсера. На этой модели выросли гиганты с миллиардными выручками (TCS, Infosys, Wipro, HCL, Cognizant) и армией в 6 миллионов сотрудников.

Но в 2026 году западный заказчик открыл Cursor, Copilot и Claude. А совет директоров внезапно задал индийским галерам смертельный вопрос: зачем нам оплачивать счета за тысячу медленных рук, если ту же работу закрывают двести человек в связке с нейросетями?

Индийский IT-сектор накрыл тектонический сдвиг, ломающий саму суть аутсорса:

— Смерть почасовой оплаты: Модель T&M внезапно стала токсичной для самих подрядчиков. Если ИИ ускоряет закрытие задач в два раза, то по старой почасовой ставке вендор зарабатывает вдвое меньше. Клиенты больше не покупают «человеко-часы» — на продлениях контрактов они срезают бюджеты на 25–40% и требуют платить строго за измеримый результат (outcome-based).

— Зачистка скамейки запасных: Раньше индийские компании держали на «бенче» (на окладе без проекта) до 20–30% сотрудников, чтобы мгновенно закрывать входящие заявки. Сегодня скамейку вынесли на мороз, урезав резерв до рекордных 8–12%. Не вышел на проект за 60 дней — на выход с вещами.

— Удар по дорогой середине: Под нож попали даже не выпускники, а мидлы с опытом 4–12 лет. Те самые «координаторы», которые годами перекладывали тикеты в Jira и правили чужие баги. Аналитики оценивают число специалистов под угрозой увольнения в 400–500 тысяч человек по всей стране.

— Бунт заказчиков (GCC): Корпорации больше не хотят платить наценку посредникам. Зачем нанимать Wipro, если можно открыть собственный хаб в том же Хайдарабаде? В Индии уже работает свыше 2 100 таких центров, и они нанимают в два раза активнее, чем классические аутсорс-галеры.

Масштаб проблемы колоссальный. Индийские вузы по инерции продолжают штамповать по 1,5 миллиона инженеров в год, но в 2026 году 85% выпускников остаются без единого предложения о работе.

Председатель совета директоров крупнейшего работодателя страны TCS прямым текстом заявил акционерам: через три года у компании будет полмиллиона ИИ-агентов наравне с полумиллионом людей, а эра массового кампусного найма завершена навсегда.

Индийский техсектор с выручкой в четверть триллиона долларов, конечно, не исчезнет завтра. Но легендарный социальный лифт, который четверть века превращал любого студента с базовым знанием Java в зажиточного среднего класса с квартирой в ипотеку, намертво встал.

Фабрика дешевого человеческого кода закрывается. На ее месте пытаются построить бутик для редких архитекторов. А остальным миллионам вчерашних программистов предлагают срочно освоить профессию оператора нейросетей. 💻

Казино без вывески 🎰

В 2025 году мобильные игры принесли больше $113 млрд — это больше, чем ПК и все домашние консоли вместе взятые. При этом число скачиваний во всем мире падает. Индустрия растет не потому, что в игры пришли новые люди, а потому что со старых игроков стали выжимать в разы больше.

В геймдеве обожают пугать цифрами про «китов»: мол, доли процента пользователей приносят всю выручку. В реальности математика еще циничнее.

В типичной условно-бесплатной игре реальные деньги платит крошечная доля — всего 1,5–3% аудитории. Но внутри этой горстки работает закон гипер-Парето: верхние несколько процентов платящих генерируют до 80% всей кассы. Это люди, способные влить в один проект десятки и сотни тысяч долларов за сезон.

Но главный вопрос: зачем разработчики делают эти миры бесплатными? Зачем в условный Genshin Impact вливают сотни миллионов долларов на открытый мир, оркестровую музыку и сюжет, если платит жалкая горстка?

Ответ простой: бесплатные игроки — это бесплатные декорации казино.

Человек с золотой картой никогда не станет спускать тысячи долларов в пустой комнате. Ему нужны зрители. Бесплатная массовка создает онлайн, генерирует мемы, спорит о тир-листах и формирует социальный статус. Вы играете годами без доната не из-за щедрости шанхайских разработчиков, а потому что вы — часть интерьера, в котором кит выгуливает своего редкого персонажа за две тысячи долларов.

Никаких тайных психиатров в штате студий нет — есть банальная инженерия азарта:

— Скиннеровский ящик: Мозг устроен так, что максимальный выброс дофамина происходит не от гарантированного приза, а от непредсказуемого ожидания. Это классический игровой автомат из Вегаса, только вместо трех семерок на барабане крутится аниме-девушка с катаной.

— Многослойный бутерброд валют: Вы никогда не покупаете героя напрямую за рубли или доллары. Вы покупаете кристаллы, кристаллы меняете на примогемы, примогемы — на крутки, а крутки крутите с базовым шансом 0,6%. Мозг физически не способен трезво оценить стоимость покупки через четыре прокладки. Человек не думает: «Я только что спустил $250 на картинку на экране». Он думает: «Мне не хватает всего десяти круток до гаранта».

— Искусственная боль (Fun Pain): Игра сначала дает порцию чистого кайфа, а затем плавно пережимает кислород — кончается смола, упирается лимит инвентаря, а таймер на баннере показывает, что через 48 часов персонаж исчезнет на полгода. Разработчик продает вам не победу, он продает мгновенное снятие дискомфорта.

В итоге воронка безупречна. Бесплатный игрок радуется халяве, игрок с подпиской за $5 в месяц чувствует себя гением экономии, а кит на верхушке пищевой цепочки оплачивает банкет за всех троих.

Так что если вы годами играете в подобные игры и гордитесь тем, что не потратили ни рубля — не обольщайтесь. Вы просто отлично работаете аниматором в чужом игровом клубе. И помогаете удерживать за столом парня, который оплачивает всю эту вечеринку. 🎲

Микросон на эшелоне ✈️

Пассажир в самолете живет в красивой сказке.

В кабине сидят двое суперменов с белоснежными зубами. Оба предельно бодры. Автопилот — это так, приятная опция, чтобы руки не затекали. А если кто-то вдруг закроет глаза хотя бы на секунду — кабина взревет сиренами, диспетчер закричит в наушники, а автоматика даст пощечину.

В реальности небо устроено циничнее.

На высоте 10 000 метров современный лайнер летит сам. Диспетчер легко подождет минуту до ответа. Второй пилот решит «еще пару секунд не трогать напарника». А человеческий мозг умеет вырубаться на 5–15 секунд так виртуозно, что сам человек потом искренне уверен: «я просто моргнул».

Это называется микросон. Не «поспать в кресле по расписанию». А мгновенная дыра в сознании. Глаза могут быть открыты. Руки лежат на штурвале. Но картинка мира на секунду просто выключилась.

Причина простая — биология. В гипоталамусе сидят циркадные часы, которым абсолютно плевать на стоимость вашего билета. В районе 03:00–05:00 утра температура тела падает, и наступает WOCL (Window of Circadian Low) — биологическая яма, когда способность соображать стремится к нулю. И чашка кофе здесь работает как подорожник на открытом переломе.

В Европе регуляторы сдались еще в 90-х и легализовали Controlled Rest: один пилот официально спит до 45 минут по таймеру, второй бдит, а бортпроводники каждые 15 минут заглядывают в кабину. В США FAA до сих пор считает такой сон ересью и запрещает его на уровне правил. Физиология у всех одна, но правила зависят от паспорта.

И всё бы ничего, но эта система держится на одной хрупкой аксиоме: «второй пилот не уснет».

А он тоже человек. В 2024 году новенький Airbus A320 индонезийской Batik Air летел с 153 пассажирами. Командир уснул законно, а второй пилот, который ночью нянчил детей, уснул случайно. Самолет летел без управления 28 минут, уклонился от курса, а диспетчеры безуспешно кричали в пустоту. Обошлось: командир проснулся, растолкал напарника и соврал про «проблемы со связью».

В опросе европейского профсоюза ECA 76% пилотов признались, что проваливались в микросон за штурвалом. А в Австралии 15% пилотов честно заявили: однажды они открыли глаза и увидели, что второй пилот тоже спит.

Почему авиация не падает каждый день? Потому что на крейсерском эшелоне автопилот справляется лучше сонного человека. Опасность микросна не в том, что лайнер камнем пойдет вниз. Опасность в том, что пилот просыпается в состоянии Sleep Inertia — когда мозг еще минут десять тупит и принимает Венеру за встречный бомбардировщик (как было на рейсе Air Canada).

Так что когда вы ночью смотрите в иллюминатор на высоте 11 тысяч метров, помните: за бронированной дверью сидят не биороботы. Там сидят два уставших млекопитающих, которые отчаянно борются со своим гипоталамусом. И надеются, что автопилот сегодня в хорошем настроении. 😴

Цифровой арбитраж ✨

Я зашёл на сервисы поднебесной, чтобы проверить, сколько стоят ИИ-подписки на Таобао и в китайских магазинах. Результаты выглядят привлекательно 💸

Начнём с абсурда. Xiaomi MiMo V2.5 Pro — модель уровня Claude Opus, 82 миллиарда кредитов — продаётся за ¥39. Это 400 рублей. Официально такой объём стоит $88+. Скидка в 15 раз. Довольно выгодно.

Gemini 3.1 Pro на 12 месяцев — ¥53. Официально $200. Минус 94%. За цену одного официального дня ты получаешь год доступа.

Китайские API работают по схеме «почти бесплатно». DeepSeek и Kimi K2.6 продают токены со скидкой 93-99%. Мелкие пакеты — за копейки. Крупные — стабильно в десять раз дешевле оригинала.

Западные подписки дешевле, но не настолько. Claude Pro и Sonnet — минус 85-90%. Max — минус 71%. Codex — минус 79%. GLM-5.1 — минус 65-73%.

Самая маленькая скидка у 火山引擎 Pro (даже не пробуйте, там не очень) — всего 25%. Видимо, ByteDance жёстко контролирует перепродажу.

Пользуйся, пока не закрыли. Или нет, решать вам.

Жду какой-нибудь Kimi 3 в ближайшей перспективе, который будет работать как Claude Fable 5, но без ограничений. Если кто не знал, то на китайских подписках почти нет их, ни технической, не этичной.

Parallel β ✨ Ладно, давайте поиграем. С января я собираю своего агента Parallel. Скажу так: это не OpenClaw и не Hermes. Это другой принцип для B2B. Агрессивный, и сам обучается. Большой модуль рисерча рынка, по разным критериям, такой OSINT для всего Условия…

Привычный SEO умер 😯

Команда Ahrefs за полгода проанализировала миллиард точек данных. 14 исследований. И цифры оказались жёстче, чем хотелось бы.

43.8% всех цитат ChatGPT — это топы и списки. «Лучшие кафе», «лучшие кофемашины», «лучшие агентства». Не гайды на 10 000 слов. Не научные труды. Просто список из пяти-десяти пунктов.

67% цитат ChatGPT приходится на источники, которые маркетологи контролировать не могут. Wikipedia — 29.7%. Главные страницы сайтов — 23.8%. App Store — 6.6%. Всего 32.3% — это статьи, обзоры, публикации, где можно что-то поменять.

28.3% страниц, которые ChatGPT цитирует снова и снова, в Google вообще не видны. Вообще. Нулевая органика. Они не ранжируются, не появляются в поиске. Но для нейросети они — авторитетные источники.

ChatGPT подгружает десятки страниц на один запрос. Но ставит ссылку только на половину. Остальные читает молча, использует как фон — и не даёт им кредит. Ваш сайт может быть изучен, использован для генерации ответа и проигнорирован.

Schema-разметка? Ноль эффекта. На AI Overviews — минус 4.6%. На AI Mode — плюс 2.4%. На ChatGPT — плюс 2.2%. Всё в пределах статистической погрешности. Если вы добавляете JSON-LD ради AI-цитирования — вы просто тратите время.

YouTube — самый сильный сигнал. Корреляция с видимостью в ИИ — 0.737. Это больше, чем у бэклинков, доменной власти, объёма поиска, количества страниц. YouTube-данные вшиты в обучающие датасеты. OpenAI тренировала GPT-5 на миллионах часов YouTube-транскриптов. YouTube — это одновременно вход и выход. Если ваш бренд не упоминают на YouTube, для ИИ вы не существуете.

99.9% AI Overviews — информационные запросы. Покупательские — только 3.2%. Навигационные, локальные — почти не затронуты. Зона поражения — наука (43.6%), здоровье (43%), животные (36.8%). Зона безопасности — магазины, навигация, новости.

AI Mode и AI Overviews — две разные системы. Они соглашаются по смыслу в 86% случаев. Говорят одно и то же. Но источник цитируют разный. Пересечение — всего 13.7%. AI Mode — в четыре раза длиннее, упоминает в три раза больше брендов. Если вы есть в коротком ответе, есть 61% шанс попасть и в длинный. Но там будет больше конкурентов.

AI Overviews обновляются каждые два дня. За 70% наблюдений содержимое меняется. Слова, ссылки, упоминания — всё переворачивается.

38% цитат AI Overviews — из топ-10. Год назад было 76%. Google всё меньше опирается на прямые результаты поиска и всё больше — на fan-out-запросы: подзапросы, которые Gemini генерирует внутри себя. Цитируются те, кто отвечает на эти внутренние подзапросы. Не те, кто просто хорошо ранжируются.

18% цитат, которых нет в топ-100 — YouTube. 5.6% всех AI Overview-ссылок — YouTube-видео. Они не появляются в обычном поиске. Но попадают в AI-ответы.

ChatGPT отправляет на сайты в 190 раз меньше трафика, чем Google. Доля ChatGPT — 0.21%. Доля Google — почти 40%. У Google и ChatGPT разные бизнес-модели. Google ведёт людей на сайты. ChatGPT удерживает их в разговоре.

67.8% нецитируемых ссылок ChatGPT — Reddit. Нейросеть читает форумы массово. Извлекает консенсус, мнения, опыт. Но в цитаты Reddit попадает только в 1.93% случаев. ChatGPT учится у толпы, а потом ссылается на авторитет.

Средний возраст цитируемой страницы — 500 дней. ChatGPT предпочитает свежий контент глобально. Но внутри одного запроса чаще цитирует устоявшиеся, «взрослые» страницы. Свежесть — недостаточно. Релевантность делает всю работу.

53.4% цитируемых страниц — до 1000 слов. Корреляция между длиной текста и цитированием — почти 0. Короткие страницы попадают в цитаты наравне с длинными. Забудьте про «нужно 10 000 слов».

97% кликов — на первой странице Google. На десктопе. На мобиле — 97.6%. Всё, что за топ-10 — статистическая погрешность. Впрочем, как и раньше.

Покер для дебилов 😵‍💫

Один парень посадил 6 нейросетей за покерный стол.

Там была «кроха» на 1.2 миллиарда параметров — моделька, которая почти ничего не знает. И были гиганты: по 120B, по 700B, под триллион параметров. Которые почти все знают.

Пять турниров. Результат?
Кроха выиграла дважды.
Её стратегия звучит как диагноз: рейзить вообще всё. Никогда не выходить. В одной раздаче — 19 рейзов подряд. Ноль фолдов. Она не отличала тузов от семёрок — и просто толкала фишки, пока у всех не кончились нервы.

120-миллиардная модель играла «красиво». Просчитывала шансы. Взвешивала риски. Идеально знала, когда выходить. Вышла пять раз подряд и благополучно вылетела в ноль.

Вот вам вся правда про интеллект: ваша самая умная мысль — это ваша самая дорогая ловушка.

120B видела таблицу вероятностей, оценила шансы на победу в 17% и сказала: «Ну нафиг, это нерационально». И проиграла, потому что не сыграла.

1.2B вообще не знала, что такое вероятность. Она играла так, будто покер — это игра «кто громче крикнет и кинет больше денег в банк». И выиграла.

В стартапах, в переговорах, в свиданиях — везде одно и то же. Чем умнее вы становитесь, тем лучше видите, почему не надо пробовать. Пока вы стоите и интеллектуально страдаете у края бассейна — какой-то идиот уже наплавал там кругов сто и снял девочку.

Дурак выигрывает потому, что ему не страшно. Хотите выигрывать — выбирайте: либо стать настолько умным, чтобы перестать бояться, либо настолько тупым, чтобы даже не начинать.

Третьего не дано. И то, и другое — по сути одно и то же. Его тесты https://github.com/chiruu12/Hive

Parallel β ✨

Ладно, давайте поиграем.

С января я собираю своего агента Parallel. Скажу так: это не OpenClaw и не Hermes. Это другой принцип для B2B. Агрессивный, и сам обучается. Большой модуль рисерча рынка, по разным критериям, такой OSINT для всего

Условия эксперимента максимально простые:

Я даю агенту полный доступ ко всему. Он может покупать домены, лить таргет, запускать рассылки, арендовать серверы, делать UGC, покупать рекламу — вообще всё, что в рамках закона. Или звать кожаного менеджера, такое иногда придется делать.

Любые инструменты. Безлимитное количество токенов. Любые гипотезы. В рамках законов. А также реальные деньги.

Задача одна: заработать. Или получить много трафика.

Никакого human-in-the-loop. Никаких "а давайте сначала утвердим стратегию". Просто газ.

Я не знаю, что из этого выйдет. Но интересных моментов, как в сериале — точно будет.

Поехали. (с понедельника, буду сюда скидывать логи)

Я нашел довольно интересное поведение Телеграм-клиентов на iOS и на Mac при сломанном запросе

Почините, а то я хочу пользоваться новой разметкой и функцией markdown для постов даже со сломанными формулами. Знаю, что некоторые ребята меня читают из разрабов

Открывать аккуратно, я предупреждал, достаточно кликнуть на @mdtestbug, и вас вообще выкинет. Ничего страшного там внутри нет. Но главное не пересылайте в чат друзьям, они его не откроют пока там есть эти сообщения

Сингапурские The Sims за $73 млн 🇸🇬

Сингапур влил 73 миллиона местных долларов в проект Virtual Singapore не ради красивых рендеров. Они создали самую дорогую и прагматичную песочницу в мире. Зачем? Чтобы ошибаться в виртуальности, а не за счет налогоплательщиков и перекладывания реального асфальта.

Главная кнопка системы: «А что, если?»

Цифровой двойник Сингапура — это не про разглядывание улиц, это про симуляцию катастроф и бизнес-идей. Платформа позволяет чиновникам играть в Бога (или в мэра из SimCity), не ломая реальный город.

* А что, если ливанет так, что затопит половину Азии? Можно смоделировать потоп и посмотреть, какие дренажные системы захлебнутся первыми.
* А что, если воткнуть тут новый небоскреб? Система покажет, как он перекроет ветер, создаст эффект «теплового острова» и сварит жителей соседних малоэтажек.
* Где ловит 5G? Можно рассчитать отражение сигнала в «городских каньонах», чтобы не ставить вышки вслепую.
* А как эвакуировать стадион? Запускаем виртуальную толпу и смотрим, где образуется смертельная давка. Тут кстати было забавно, я праздновал один раз Новый Год в Сингапуре — и там толпой управляли через номерные очереди по районам куда тебе нужно.

Кто управляет этой песочницей?
В платформу заливают всё: от статической аэрофотосъемки до динамических данных с датчиков трафика и перемещения автобусов.

Итог:
Виртуальный Сингапур доказывает простую экономическую истину. Потратить S$73 млн на компьютерную модель — это копейки по сравнению со стоимостью одного неправильно спроектированного моста или неработающей системы эвакуации. Государство просто перестает тушить пожары и начинает в них тренироваться до того, как кто-то чиркнет спичкой.