Дмитрий Чеклов | CEO Hybrid

Мне 40! И мы начинаем день с пробежки в офигитильных местах с в компании офигительных людей!

Как не разориться на AI-подписки, или почему Claude Code сейчас не лучший Клод, Клод, мой Клод, я на Клоде, у меня Клод… Поигрались и хватит! Чтобы на Клоде фултайм работать и иногда запускать Fable, вам потребуется подписка за $200. Всё ещё дешевле ЗП одного разраба, но хотелось бы ещё меньше или, правильнее сказать, оптимальнее. Если кто-то уже делал свой небольшой проект, то замечал, что 90% промптов — это тюнинг задачи. Даже хвалёный Fable на существующем проекте делает много промахов, и большую часть времени приходится выдрачивать результат, фиксить баги или делать незначительные продуктовые правки. В этой ситуации использовать Claude Code — это как забивать микроскопом гвозди. Да и к тому же он очень сильно тормозит в последнее время, что делает работу непредсказуемой по срокам. Помимо Claude Code есть другие агентские планы, где точно не хуже, а может, и лучше: • Codex. С появлением 5.6 Sonnet стал просто незаменимой рабочей лошадкой. За те же $100 можно получить гораздо больше, чем с Claude Code, и закрывать в день больше задач. • Grok 4.5 — вообще мой чемпион. Работает супербыстро, и по соотношению «цена/качество» сейчас это лучшая на рынке модель. За $99 можно получить план, которого хватит на 5 человек. • Opencode Go. Подписка $5 в первый месяц и $10 во второй. Включает Grok 4.5, Kimi k3, GLM 5.2 и другие фронтиры опенсорс-моделей. Это точно рабочая лошадка для тех самых 90% задач «поменяй цвет кнопки». • GitHub Copilot и Cursor на верхних планах также дают в разы больше, чем Клод. • Z.ai / GLM: годовой план за $600 также рассчитан на работу 24/7 (ну почти, с 9 до 13 мск токены жгутся в два раза быстрее). Все модели протестированы лично, и для промышленных целей подходит абсолютно каждая модель, особенно если ею пользуются профессиональные разработчики. Но главное тут не модель, а то, как построен пайплайн разработки. И вот тут тоже важно соблюдать несколько подходов: Помимо всем известных файлов claude.md и agents.md должна быть папка со скиллами — только не скачанными из интернета, а скиллами, заточенными конкретно под ваш проект (как делать новую фичу, как поддерживать консистентность UI, как должна быть оформлена функция и т. д.). Настроить агента на использование для разных типов задач маршрутизации по моделям. Написать код по выданному ТЗ может самая дешёвая модель, тогда как оркестрировать её должна более дорогая и умная. Мы в Hybrid используем Pi agent для этого. Настроить автоматизацию на ревью кода. Абсолютно все модели ошибаются, даже если вы запускали субагентов-верификаторов. Но согласитесь, в промышленных масштабах нельзя быть уверенным, что разработчик всё качественно проверил. Ревью и верификаторы — это то, что даёт качество на длинной дистанции и, главное, делает общий цикл разработки, как ни странно, дешевле. Но и это ещё не всё: в комменты закину одну нелегальную штуку, которая может ещё больше сэкономить в промышленных масштабах.

Мифический человеко-месяц Ещё 20 лет назад, когда начинал свою карьеру программистом, прочитал немало книг по управлению разработкой. Среди них легендарная книга «Мифический человеко-месяц» Фредерика Брукса, написанная ещё в 60-х или 70-х годах. Брукс управлял разработкой OS/360 в IBM, даже я никогда не сталкивался с этим динозавром. Так вот, основная мысль этой книги — что нельзя менять человека на месяцы и месяцы на человека. Если один разраб делает задачу 12 месяцев, то 12 разрабов сделают эту работу за 1 месяц — такая модель, по мнению Брукса, неверна (всё как с беременными). Причина, как описывает автор, кроется в бесконечных коммуникациях и разделении ответственности между участниками проекта. Также Брукс говорит, что серебряной пули не существует: проектирование логики и связей — это сущностная модель любой разработки, и её не могут заменить никакие инструменты или языки программирования. С чем я столкнулся на своей практике в Гибриде. 3 года назад мы кратно увеличили бюджет на разработку, в людях — это буквально в десятки раз: несколько групп разработки, девопсы, системные аналитики, QA-отдел и т. д. Всё было призвано к тому, чтобы ускорить TTM наших идей. Но на деле скорость выросла не в 10x и даже не в x5. В лучшем случае в 2 раза. Я всегда помнил эти законы Брукса, но в реальности каждый раз рука тянулась к масштабированию людей, хотя и понимал, что эффекта от этого будет несоизмеримо меньше. Но текущий кризис и эра искусственного интеллекта расставили всё на свои места. На майских каникулах я практически целые дни проводил в различных агентских платформах. Я поставил цель в одного сделать MVP продукта, отработать все циклы разработки от идеи до CI/CD-процессов и масштабирования продукта в проде. После этого я понял, что конвейерная разработка больше НАХУЙ не нужна. Брукс был прав: основной затык такой разработки — это коммуникация, согласования, конфликты ответственности и т. д. Каждая человеческая проблема решается другими людьми и автоматически порождает еще две. Всё это в AI-инжиниринге сведено к минимуму. Я сделал, через полчаса проверил, увидел ошибку — исправил — профит. Цикл выпуска фичи снизился с недель до нескольких часов. Вот основные принципы, которые я выявил при внедрении AI-инжиниринга в компании: 1. В разработку должны быть вовлечены не только технические инженеры, но и руководители и продакты. Всё начинается с планирования и бизнес-требований, и здесь кроется самый большой затык в классическом конвейере: чтобы перевести с бизнес-требований на технический язык, мы как компания тратим чуть ли не треть наших ресурсов. И вполне логично не усиливать разработчиков Claude Code, а вовлечь бизнес непосредственно в разработку. На мой взгляд, это самый большой импакт, который может быть получен от ИИ-агентов. 2. Команда больше не делится на фронт, бэк и т. д. Один человек, вооружившись AI-агентом, может выполнять любую роль. Я в одного могу поддерживать любой продукт, где необходимо как минимум 6 человек. Это точка роста для всех разработчиков в классических конвейерах. Раньше всех пугало слово «универсальность», т. к. это означало заведомо худшую квалификацию в каждой из специализаций. Но AI-инжиниринг — это не то же самое, что и фуллстек. 3. QA — это не сотни тестировщиков, а сотни агентов, которые за ЗП одного тестировщика могут 24/7 тестировать продукт, тыкать кнопки интерфейса, даже если UI поменялся. И главное: за счёт ускорения поставки до потребителя любой баг фиксится за считанные часы. Лучшие тестировщики — это ваши пользователи. Обратите внимание, как часто обновляется Claude Code или Codex: 1–2 раза в день. Не говорит ли это о том, что в их пайплайне отсутствует армия тестировщиков?

Завтра проверим, насколько я был прав десять лет назад 😅 Выступаю на Programmatic Review от Digital Marketing Club с ремейком своего доклада с первой Hybrid Conf «Гибридная реклама. Data-driven маркетинг своими руками». Честно расскажу, что из тех идей стало нашей ежедневной рутиной, а что осталось красивой картинкой. Также буду в панельке «Programmatic в России: история решений, изменивших индустрию» Если интересно, как программатик выглядел до того, как стал скучной нормой, — приходите. Заодно проверим, кто из нас в 2015-м был провидцем, а кто фантазёром 😀 • 19 июня • Москва, Шмитовский проезд, 3с1 (м. Улица 1905 года) • регистрация

Пока Маск готовит ракету на Марс, в авиации тоже происходит тихая революция, за которой я как частный пилот наблюдаю с большим интересом Решил сегодня разбавить свой обычный контент такой вот околоавиационной темой. Мы привыкли считать, что частный джет — игрушка исключительно для списка Forbes. Однако есть как минимум три проекта, которые уже изменили траекторию развития этого направления. Они делают ставку не на новые ракетные двигатели, а на аэродинамику, которая превращает самолет в максимально эффективную машину. Если у них получится, то в скором будущем владение личным бортом перестанет требовать бюджета целой страны. Лично мне такой подход кажется куда более перспективным, чем бесконечные попытки просто нарастить мощность Как думаете, пойдет такая история в серию или останется экспериментом?

⚡️Roblox начал работать без ограничений — сообщает Екатерина Мизулина. ⚫️ Попасть в Медийку

Мы вы игре!

Вот уже полгода мы в Hybrid пытаемся внедрять всякие ИИ-штуки в компании, и вот мои наблюдения: Почти 90% в компании не хотят ничего менять. Или хотят в теории, но когда-то в будущем, когда всё будет понятно. Топ фраз: «я боюсь», «риски», «говорят/пишут, что эффективность маленькая», «надо считать экономику», «а вдруг всё закроют». Топовые модели типа Sonnet/Opus/ChatGPT, на которых сидит вся корпоративная Америка, не настолько сильно лучше, насколько дороже. Речь скорее про API. В OpenRouter более 200 различных LLM, топовые китайские модели и open source закроют 99% задач, при этом будут стоить в 10–50 раз дешевле, чем API от Anthropic. Если работаете в диджитал, то вам нужно серьезно задуматься, будет ли ваша профессия нужна в ближайшем будущем. Если работаете разрабом, то надо перестраивать свои подходы к разработке и позиционировать себя как инженер. Разделения на фронт, бэк и девопса больше не будет. Разработчики в целом никуда не денутся, это всё еще востребованная профессия. Но скорее поменяется конъюнктура на рынке: большим компаниям будет нужно меньше, а маленьким — больше. Будущие отделы разработки — это 1–2 человека в команде. Разработчики, которые могут внедрять ИИ в разработку, автоматизировать все циклы, будут цениться больше.

В Forbes вышел мой комментарий про новый ИИ-сервис Яндекса Vibecraft Рассказываю, почему эра генерации отдельных кусков кода закончилась, как агентские обвязки теперь выдают готовый продукт по промпту и почему базовый IT-аутсорс вместе с джунами ждет серьезнейший кризис. Читайте материал ➡ по ссылке

Поучаствовали семьей в велофестивале по Садовому Кольцу.

Поучаствовали семьей в велофестивале по Садовому Кольцу.

Сегодня я поменял openclaw агента на hermes. Я так и не понял, зачем OpenClaw столько жрет ресурсов и очень медленно отвечает. Hermes отвечает быстрее и может жить в самом минимальном инстансе.

Самый большой страх разработчиков Когда речь заходит о том, чтобы просто взять и начать пилить проект в Claude Code и пр. агентах, у среднестатистического разраба всплывают следующие страхи: 🔼 Каждый новый проект в старом мире — это куча подготовительной волокиты: архитектура, продумать фреймворк, дизайн-кит и т. д. В старом мире получить простенький прототип интерфейса с данными из базы, плюс простая многопользовательская модель — это 1–2 месяца. 🔼 Агент сгенерирует много мусора и всего лишнего, и я не смогу отслеживать плохой дизайн кода. 🔼 Безопасность: я читал, как агент сносит базы, где гарантия, что у меня будет по-другому? Давайте по порядку: Все приложения плюс-минус идентичные. Архитектура вся уже расписана, изучена. Ну камон, паттерны «получить из базы объект, кинуть его в таблицу, прикрутить CRUD-операции»? Или сделать многопользовательское приложение и авторизацию. Это всё давно существующие паттерны разработки, хорошо задокументированные, и агенты это очень хорошо понимают. Это всё вершина Гаусса. Ничего сложного. Любой каркас приложения собирается за считаные часы в зависимости от скоупа MVP. По второму страху. Я начал свою карьеру разработчиком в тот момент, когда Java и C# отхватывали от старого поколения разрабов по тем же причинам. Да, код становился красивее, но сколько он создавал мусора в runtime? (И до сих пор создает). Это не отменяло тот факт, что эти ООП-платформы заняли львиную долю рынка. Так что мы этот этап уже проходили. Сейчас ни один питон-разработчик ничего не может сказать за память. Но для реальных кейсов это не всегда нужно. Я за майские накидал приложение и даже ни разу не посмотрел код. Для меня это как не думать о том, в какие CPU/Memory-конструкции компилятор переводит код современных языков. Агенты и модели умнеют, и через год этот вопрос ни у кого не будет возникать. И да, этот страх можно парировать через другие паттерны разработки: TDD, написать свои rules/skills по написанию кода, создавать своих субагентов, которые будут без лишнего контекста делать проверки. Безопасность. Рисков безопасности с тем же уровнем вероятности огромное количество, и никто про это даже не задумывается. Каждый 8-й из 10 аудитов кода в корпорации выявит захардкоженные пароли. Удаление базы — это отсутствие выстроенного workflow, который исключает подобные события. Всё-таки AI-агенты — это инструменты, и ими следует научиться пользоваться.

Как написать своего агента? Наверное, buzz-словом 2026 будет «агент». Те, кто в теме, очень легко и непринужденно в этом разбираются, но если ты далек от этого, то вот Starter Pack по созданию агентов. Дисклеймер. Статья написана по заявкам моих коллег и для моих коллег, не стояла задача охватить все возможные способы. Во-первых, агентами очень часто называют простые детерминированные алгоритмы: выгрузить статистику из Яндекс Метрики и сохранить отчет в базе данных. Всё очень просто. Раньше это называли скриптом, сейчас — агентом, т. к. можно скрипт не писать самому. Инструментарий по созданию агентов Nocode/Low-code платформы: n8n, make.com. Плюс: можно визуально видеть, что происходит. Есть куча мануалов, коннекторов или готовых шаблонов под вашу задачу. Также не нужно париться про хостинг и настраивать серваки. Все ваши простые скрипты лежат в этих платформах. Минусы: если там нет какого-то подключения или необходимой ноды — можете долго мучиться с поиском решения. Платформы разработки: Claude Code, Codex, Antigravity, Cursor и т. д. Здесь вообще нет никаких ограничений: можете создать абсолютно любой сценарий. Но минус: для простых задач будет создаваться проект, подниматься докер, фронт/бэк и другие элементы архитектуры только для того, чтобы раз в день залезть на почту и сделать саммери. Более того, если ваш компьютер не включен постоянно и не имеет статического IP-адреса, то вам надо залить всё на хостинг. Хорошая новость: вам почти ни в чем не надо разбираться, попросите сделать это Claude Code, и он сам напишет план и реализует его. Еще одна хорошая новость: всё это можно комбинировать. Например, писать агента в Codex, но для n8n. Качайте Codex и пишите: «Я делаю агента в n8n, вот мой API-ключ, и далее что вы там хотите сделать». Далее Codex сам настроит все ноды в n8n, и вам не придется разбираться в документации. Если у вас много маленьких агентов, то это, пожалуй, лучшая связка (бесплатного Codex здесь хватает на пару часов в день, это дофига). Что делает агента агентом? Как я говорил выше, простые операции — взять из одной апишки и простым алгоритмом записать в другую — это хоть в современном сленге тоже «агент», но по форме, а не по содержанию. Самая магия наступает тогда, когда вы в ваш агент добавляете вызов LLM-функций (ChatGPT, Anthropic и т. д.). То есть пишете в Codex: «Добавь вызов LLM для обработки вот такой информации», и в ваш простенький скрипт добавляется мозг, который может понимать почти всё и выдавать ответ в любом формате. Например, ваш агент берет из базы договор, далее вы пишете системный промт: «Проверь этот договор на соответствие нашим корпоративным правилам (список правил)» и отправляете текст договора и промт в LLM. И далее она уже вернет ответ в таком виде, в котором вы зададите в системном промте. Вот, пожалуй, и всё по этой теме. Но я уже написал следующий пост: какие паттерны проектирования агентов существуют, чтобы написать свой агент по типу Lovable, Claude Design и т. д. Ставьте свои реакции, и я выложу его.

Отменил подписку в Antigravity Гугл забанил мою подписку за $200, и у меня встал выбор, куда переходить. Решил-таки поставить Claude Code, но в десктопной версии, к тому же в приложении уже сразу идут и чат, и Cowork. Стало даже дешевле — $100 за всё про всё! Я не знаю, как живут все те, кто пользовался консольной версией (не разрабы, а те, кому нужен agent engineering в первую очередь). Честно, десктопом пользоваться куда удобнее 😀 Клод якобы лучше? Наверное, это эффект новичка. Раз все говорят, что Claude Code — это «зе бест», значит и я буду поддерживать эту легенду. Более того, свои первые задачи я задолбался пилить, т. к. агент настроен на суперзадрота-программиста, который всё хочет предусмотреть и сделать правильно. Если в Antigravity я даю задачу и ухожу, то Claude на той же модели задаёт по три вопроса, как именно можно реализовать, и в каждый нужно вникнуть. Не осуждаю. Для продакшн-задач это must have. Здесь я даже немного рад, что он в базе уже продумывает много специфики и не надо это «затыкать» скиллами. В остальном Antigravity или Codex ни в чем не уступают. А Codex и вовсе как будто пошустрее работает, точно фокусируясь на задаче без оверинжиниринга. Теперь Codex — для быстрых задач, типа поправить агента в n8n, Claude Code — для более сложных проектов.

Вайбкодинг умер! Вайбкодингу всего год и его уже решили похоронить! На смену ему пришел новый термин Agent Engineering — агентная инженирия. Термин, конечно, странный, но лучше вайбкодинга передает смысл происходящего, тк большинство тех, кто «вайбкодит» даже ни разу код в глаза не видел 😂

Кстати, как писать посты в эру ИИ и сохранять свою идентичность Я всегда придерживался такого подхода, что в свой блог буду писать сам, и что это единственное место, которое я должен оставить человечным. Никаких ИИ-генераций мои подписчики никогда не увидят. Но это не значит, что я не могу облегчить себе жизнь. Например, часто бывает, что мне нужно сослаться на свой же пост или выдернуть цитату. Или развить какую-то мысль и дополнить примерами. Я написал себе помощника, который знает все мои посты, у него есть скилл по моему стилю и темам, о которых я пишу. Я закидываю черновик в помощника и даю задачу. Ниже привел пример на основе моего предыдущего поста: как я мог бы его допилить, если бы хотел (но я специально не стал, чтобы показать принцип работы):

Что можно добавить в каждый пункт: Тип 1 — вайбкодеры. У тебя сейчас точно поймана ирония, но ей не хватает дна. Можно добавить одну конкретную цифру или название инструмента — «двадцать подписок на одного маркетолога», «Cursor + Claude + Gemini + ещё пять» — сразу узнаваемо. И добить панчлайном: «и при этом ни одного измеримого результата, кроме счёта от OpenAI». В идеале — переход к контрасту: что у них реально растёт — выручка или биллинг провайдера. Тип 2 — осторожные экспериментаторы. Тут самое богатое поле для конкретики. Ты уже об этом писал в посте про agentic-driven процессы — что главные соратники не отдельный департамент агентов, а текущие вдумчивые сотрудники. Можно сослаться на тот пост одной фразой. Плюс — назвать 1–2 типичных первых use case: расшифровка звонков, ассистент в саппорте, аналитика отчётов. Тип 3 — консерваторы. Здесь не хватает напряжения. Можно добавить их главные риски: молодые сотрудники уходят туда, где работают с ИИ, и через 3 года их купят те, кто пережёг токены, но успел перестроить процессы. Можно сослаться на отчёт McKinsey, который ты разбирал — там как раз про то, что время «выжидать» официально закончилось. Финальный вопрос. Сейчас он риторический, а в твоих лучших постах ты обычно даёшь свою ставку. Я бы добавил прогноз: «Моя ставка — выживут осторожные. Первые перегорят на токенах, третьих купят. Кто согласен?» Это соберёт комменты — CTA-формат у тебя в архиве всегда даёт всплеск реакций.

Ну согласитесь, глупо не взять из его рекомендаций пару моментов? 😀