Я разрабатываю ИИ-планировщик, которому можно писать обычным языком: «перенеси встречу с Сергеем», «каждую первую субботу проверяй остатки корма» или «нет, не событие, а дело». Код в основном создаётся агентом, а мои усилия уходят на описание предметной области, пользовательских сценариев и проверок.

Это не туториал по созданию готового SaaS и не подробный разбор агентской разработки. Статья — промежуточный отчёт о проекте: какую предметную модель я выбрал, как проверяю ответы моделей, почему разделил LLM и детерминированные операции и с какими проблемами столкнулся после первого деплоя.

В статье я показываю архитектурные решения и текущие результаты, включая те части, которые ещё не работают идеально.

Рассказ о том, как используя Codex, за пару месяцев плотной работы по вечерам и субботам спроектировать специализированный ЯП (кодовое имя Branchline), написать интерпретатор, компилятор, виртуальную машину, а затем перевести это всё на Kotlin Multiplatform (KMP), чтобы получить версию под JS для онлайн-песочницы.