Comments 20
По сути согласен. Кстати, для себя я пока нащупал идеальную метафору - подруливание. Нейромопед. Он-то шпарит дай бог, но навыки и знания для тонкой корректировки направления по всей траектории пути все равно на нас. И очень легко приехать не туда, заехать в болото или кювет, сжечь весь бензин или даже попасть в нейро-ДТП)
А я недавно после 4 часов непрерывного vibe-coding поймал себя на мысли что он(они) не так пишут код как я привык - он(они) пишут как ... индусы !!! Ибо обучен на гигатоннах индусского кода. Вот вам и ответ почему так
Иногда думаю, что руководители специально стараются поставить задачу самым общим образом, чтобы сотрудник сделал "не так". Чтобы было где проявить свои навыки крика и ора. Потому что если поставить задачу грамотно, то и результат будет с первого раза. Так что и без ИИ это классическая проблема мышления. ИИ даже сложнее, чем человеку, он обучен на слишком большом массиве данных и угадать, что имел ввиду пользователь не может.
Исхитрись-ка мне добыть То-Чаво-Не-Может-Быть!
Запиши себе названье,
Чтобы в спешке не забыть!
А не выполнишь к утру —
В порошок тебя сотру,
Потому как твой карахтер
Мне давно не по нутру!
Так что неча губы дуть,
А давай скорее в путь!
Государственное дело —
Ты ухватываешь суть?
Именно. Поэтому решение - не учить агента угадывать, а не давать ему задачу "добудь То-Чаво-Не-Может-Быть". Разбить на этапы, на каждом - конкретное задание. Федот справится, если знает куда идти.
Иногда думаю, что руководители специально стараются поставить задачу самым общим образом, чтобы сотрудник сделал “не так”. Чтобы было где проявить свои навыки крика и ора:
(П)рапорщик достает (С)олдата:
П:- Почему в шапке, почему без шапки.
(М)айор подзывает П.
М:- Ну что такое? в шапке, без шапки, одно и то же… Ты лучше попроси водички, а когда С принесет тебе стаканчик воды ты спросишь: Почему не газированная?
На следующий день:
П:- Принеси-ка мне воды
С:- Тов. прапорщик, а Вам какой воды: простой или газированной
П: (секундное замешательство) Почему в шапке?!
Мне кажется чуть надуманная проблема, сейчас skills можно всё решить.
Skills - это инструменты. Проблема не в инструментах, а в том, кто решает когда и какой использовать. В моих данных агент с теми же инструментами ошибался в 37% сессий. После смены архитектуры - менее 1%. Инструменты не изменились. Изменилось кто управляет процессом.
P.S. Про skills стоит знать:
— 341 из 2 857 навыков в ClawHub (12%) оказались вредоносными: кейлоггеры, Atomic Stealer (Koi Security)
— Ещё 283 навыка (7.1%) сливали credentials в открытом виде (Snyk)
— 135 000 открытых инстансов без аутентификации в 82 странах (Bitsight)
— 9 CVE за четыре дня, одна на 9.9/10 (SecurityScorecard)
— Мейнтейнер OpenClaw Shadow в Discord: "if you can't understand how to run a command line, this is far too dangerous of a project for you to use safely" (Wikipedia)
— Cisco подтвердила скрытую эксфильтрацию данных и prompt injection через сторонние навыки (Wikipedia)
Осторожнее с "всё можно решить skills".
Вся магия Claude Code не в grep и не в памяти между сессиями. Магия в модели, которая понимает контекст на миллион токенов.
А есть какие-то подкрепления этому тезису, или это Рабинович напел?
Не Рабинович, а Anthropic. Claude Opus поддерживает контекстное окно в 200K токенов (документация Anthropic), Claude с Extended Thinking — до 1M. Локальные модели, на которых работает OpenClaw без Claude: Llama — 8-128K, Qwen — 32-128K, DeepSeek — 64-128K. Разница в 8-15 раз.
На практике это означает: Claude Code держит в голове весь проект целиком. Локальная 7B-модель забывает начало файла, пока дочитывает конец. Отсюда и "руль от Ferrari на Ладе" — интерфейс тот же, а модель под капотом не тянет.
Подкрепление из моих данных: 34 раза агент упирался в лимит токенов, максимум 1 069 729 токенов на одну задачу. А вот что происходит с Claude Code даже на Opus ($200/мес подписка Max):
Request timed out. Три раза. "Ты не висишь? Я не вижу прогресса!" На Sonnet — зависания и таймауты, пришлось переключить на Opus(1M). На Opus — работает, но всё равно тормозит и теряет соединение. Архитектура agent loop компенсирует слабость мощностью (и ценой) модели. Но даже самая мощная модель не спасает от архитектурных проблем.
На практике это означает: Claude Code держит в голове весь проект целиком.
Смешно. А если проект на 30М строк?
Вообще-то я спрашивал, откуда растут ноги у утверждения «магия Claude Code не в grep и не в памяти между сессиями. Магия в модели […]». Ваши личные наблюдения — это и есть «Рабинович напел» в чистом виде.
Размер контекстного окна — это хорошо, но я надеялся увидеть какое-то доказательство (хотя бы подтверждение) того, что хороший RAG его не заменит. (Аутентичный антропиковский раг — говно, поэтому самое уязвимое место, скорее всего, именно там, а не в размере окна.)
Заучит как вполне логичное развитие меты всех этих бесконечных инфраструктур вокруг моделей, у меня в последние дни что-то такое же назревали в голове. А ссылочка на репу-то будет?
Репа закрытая - это коммерческий продукт, не open source. Но попробовать можно на vibepilot.ru, 2 000 бесплатных токенов при регистрации. Архитектура описана в статье ровно на том уровне детализации, который я считаю правильным: достаточно чтобы понять подход, недостаточно чтобы воспроизвести за вечер.
Привет. Я бы все-таки поискал способ заставить его работать. У меня клешня кодом не занималась, занималась орг деятельностью. Просроченные задачи в Битрикс, Jira, пропущенные сообщения в группах и в почте.
Было удобно. Как восстановить пока не разобрался. Вроде openAI можно по Oath
Отличный кейс. Для мониторинга и уведомлений agent loop подходит лучше всего - задачи простые, однотипные, без цепочек решений. Проблемы начинаются когда агенту дают свободу в сложных задачах: написать код, создать сайт, проанализировать документ. Там 37% ошибок из моих данных. Для восстановления: OpenAI API + webhook в Telegram/Max может заменить OpenClaw для таких задач дешевле и надёжнее.
ИИ-агенты никому не нужны. Часть 2. Укрощение лобстера