
Ты понимаешь, что баг хорош, если первым делом думаешь: «Как это вообще может происходить?»

Ты понимаешь, что баг хорош, если первым делом думаешь: «Как это вообще может происходить?»
Мы периодически летаем на Бали, и с каждым годом наша компания растёт. Сначала летали вдвоём с женой, потом втроём с дочкой, а в этом году полетит вообще 4 взрослых + 1 ребёнок.
В декабре 2025, устав от уральской зимы, я открыл сервис по поиску дешёвых авиабилетов. Билеты по маршруту Екатеринбург–Москва–Бали стоили дорого. Подписался на уведомления о ценах и стал ждать.
Меня давно интересовала тема emergent behavior в мультиагентных системах. Все пишут про AI-агентов, которые пишут код или отвечают на письма. Я хотел другое: что будет, если дать агентам абстрактную цель и ограниченные ресурсы? Будут ли они сотрудничать? Конкурировать?
Гипотеза была скромная: агенты научатся как-то распределять задачи.
Реальность оказалась… ну, другой.
Железо: VPS на Hetzner, 8 vCPU AMD EPYC, 32GB RAM, Ubuntu 22.04. Без GPU — агенты только дёргают API, считать нечего. Redis 7.2.3 для message board. Python 3.11.
Пока генераторы текста на базе языковых моделей соревнуются в скорости производства поверхностных текстов на тему отъема рабочих мест, мне тоже есть, что сказать про гонку вооружений человека искусственными помощниками (которых здесь и далее я для простоты буду называть малорелевантным, но устоявшимся термином «ИИ»).
TL;DR: Я хотел просто сделать JSON с хадисами. В итоге написал свой парсер для PDF, боролся с Gradle и доменами в Maven Central, ломал генерацию картинок в Satori и оптимизировал Fuzzy Search с 5 секунд до 2.7 секунд с помощью AI. Это история о том, как пет-проект превратился в экосистемо на NestJS, Prisma и Redis.
Идея казалась элементарной: сделать удобное API для хадисов — изречений Пророка Мухаммада (мир ему). Казалось бы, 2026 год на дворе, всё уже должно быть оцифровано, лежать на GitHub в красивом JSON, бери и пользуйся.
Я начал гуглить. Реальность ударила сразу:
Почему отношения «начальник → подчинённый» и «человек → инструмент» не работают. Модель сопроцессоров. Как устроено разделение когнитивной нагрузки. Что может только человек, что может только AI, и где пересечение.

Собрал пять агентов на базе OpenClaw: Jarvis (Claude Sonnet 4.5), Coder и Planner (Claude Opus 4.6), Ruslan (GigaChat-Pro) и Яша (YandexGPT). Все работает через Telegram. Полный код и навыки — на GitHub: openclaw-ru-skills.
OpenClaw — это персональный AI-ассистент с открытым кодом, который умеет в мультиагентность, инструменты и интеграции. Из коробки работает с Claude, GPT, и другими западными моделями. Но что, если хочется добавить российские сервисы?
«Это мусор. Я не собираюсь писать код с ИИ. Он генерирует дерьмовый код. Он никогда не заменит инженеров.»
Месяц назад я закинул задачу на рефакторинг модуля авторизации и пошёл варить кофе. Кофе я допить не успел. Через двадцать три минуты пришло уведомление в ТГ: «staging обновлён, 94 теста пройдено, 0 упало».
Открыл репозиторий. Ветка, diff на два экрана. Code review от второго агента. Три замечания, два по делу. Третий агент прогнал тесты и задеплоил.
Код был чище, чем я обычно пишу по пятницам.
Но до этого момента были три месяца граблей, упавший продакшен, и одна ночь, когда агенты сделали десятки бесполезных коммитов. Обо всём по порядку.
Еще одна поучительная история из жизни современной разработки, на этот раз на тему вайбкодинга — новой заразы, поражающей чаще всего обычных людей, не имеющих никакого отношения к ИТ и программированию.
Вы же хотели узнать как обстоят дела в современном ИТ?

Все имена в этой истории Читать полностью »