🛠️ Как Давид Ондржей строит агентов будущего: разбор 8 главных скиллов для ИИ-разработки 0:00
Известный разработчик и энтузиаст ИИ Давид Ондржей (David Ondrej) за последние три года потратил более 2 000 часов на программирование с помощью ИИ-агентов. Недавно он открыл исходный код своего репозитория skills, содержащего более 42 кастомных скиллов для различных агентов вроде Codex, Claude Code, Pi Agent и Hermes. Репозиторий мгновенно стал вирусным на GitHub и набрал более полумиллиона просмотров в социальных сетях, получив высокие оценки от таких экспертов, как сооснователь Hermes Agent Морган Линтон (Morgan Linton), CTO Boldmetrics и CTO OpenSea Крис Маддерн (Chris Maddern). В своем видео автор подробно разобрал 8 любимых и наиболее часто используемых скиллов, которые помогают автоматизировать кодинг, управление инфраструктурой и повседневные задачи.
🔒 Безопасность и глобальные барьеры 1:56
Первым и главным элементом своей системы автор называет глобальные защитные барьеры агентов (global agent guardrails).
- Необходимость Yolo-режима: Для эффективной работы мультиагентных систем на масштабных проектах приходится запускать ИИ в режиме
Yolo(с отключением подтверждения каждой команды), иначе разработчику придется кликатьEnterдесятки раз за сессию. - Риски: Такой подход ускоряет процесс, но несет серьезную угрозу случайного стирания производственных баз данных или системных файлов. Использование мощных моделей (вроде Kimi K3, Fable 5 или GPT-5.6 Soul) снижает риски, но не устраняет их полностью.
- Решение через хуки: Скилл настраивает превентивные хуки (
pre-tool-call hooks), которые программно блокируют опасные паттерны до того, как агент выполнит команду. - Что блокируется: Рекурсивное удаление корневых каталогов (
rmна корень системы), уничтожение истории Git, форк-бомбы, прямая пересылка интернет-трафика в оболочку и нарушение прав доступа. При этом безопасные операции (например, удаление папкиnode_modules) разрешены.
🌿 Параллельная работа через Git Worktree 5:19
Когда на одном компьютере параллельно работает более пяти агентов, они начинают конфликтовать за одни и те же файлы. Решением этой проблемы выступает скилл Git worktree.
- Принцип работы: Каждое рабочее дерево создает точную копию репозитория в отдельной директории на другом Git-ветвлении. Это позволяет агентам функционировать полностью изолированно друг от друга.
- Автоматизация: Скилл содержит инструкции для агента о том, как правильно определять текущее местоположение, создавать рабочие папки на уровне корня системы, копировать необходимые файлы окружения (например, конфигурации) и корректно завершать работу с ворктри.
🖥️ Управление удаленными VPS-серверами 7:20
Для полной изоляции тяжелых или постоянных задач автор выносит агентов (таких как Hermes или Open Claw) на отдельные виртуальные частные серверы (VPS).
- Зачем нужны VPS: Это дает агенту полноценный компьютер, исключая риск повреждения локальной машины. Кроме того, агенты на VPS подключаются к привычным мессенджерам (WhatsApp, Telegram, Discord, Slack) для выполнения фоновых задач — от отслеживания калорий и тренировок до управления рабочими приоритетами.
- Скилл управления: Управлять множеством серверов вручную сложно, поэтому специальный скилл позволяет любому агенту (будь то Codex или Claude Code) подключаться по SSH или Tailscale, обновлять модели и восстанавливать упавшие скрипты.
- Партнерская рекомендация: Для развертывания серверов автор рекомендует хостинг Hostinger (тариф KVM 2 с 8 ГБ оперативной памяти и 100 ГБ NVMe-диска), где предусмотрены готовые пресеты для агентов, а промокод
Davidдает дополнительную скидку 10%.
🎯 Архитектура целевых циклов (Goal Loop) 11:44
Скилл goal loop превращает короткие и размытые текстовые инструкции в четкие задачи с проверяемым результатом.
- Суть подхода: ИИ-агенты эффективны только тогда, когда у них есть конкретная конечная точка (например, «найти 50 крупнейших венчурных фондов и собрать не менее трех контактов для каждого»), а не абстрактное «напиши функцию».
- Экономия времени: Скилл описывает пятичастный контракт задачи и правила работы агента. Разработчику достаточно написать пару предложений в свободной форме, а Claude Code или Codex разворачивают их в детальную спецификацию и запускают в работу.
❓ Ретроспектива решений (Decisions) вместо проверки кода 18:12
По мнению Давида Ондржея (вдохновленному заметкой Виктора Талана), в современных реалиях писать код дешево и быстро, а главной проблемой становится его ревью. Frontier-модели пишут код качественнее 99,9% программистов, но порой принимают сомнительные архитектурные решения.
- Как работает скилл: После завершения крупной задачи (изменения сотен строк кода в десятках файлов) разработчик просит агента выполнить скилл
decisions. - Вопрос к ИИ: «Какие важные решения ты принял, в которых не уверен?»
- Фильтрация шума: Модель анализирует только те развилки, где существовали альтернативные варианты, отсекая очевидные части кода. Следующий вспомогательный скилл (
next decision) выводит оставшиеся дилеммы по одной, позволяя разработчику точечно скорректировать вектор работы ИИ.
☕ Утилиты: Защита от сна и интерактивная помощь 23:11
- Anti-sleep: Скилл использует встроенную утилиту
caffeinateв macOS для предотвращения перехода компьютера в спящий режим во время ночных запусков тяжелых агентских процессов. Скрипт позволяет настраивать таймер (например, на 2–3 часа на время ухода в спортзал) и проверять статус активности процессов. - Setup help: Помогает новичкам проходить пошаговые сложные процедуры (например, деплой бэкенда на Render.com или настройку DNS). Главная ценность скилла в том, что при детальном обсуждении текущего шага агент не теряет из вида глобальный список оставшихся задач.
🌐 Глобальный API и веб-исследования (Deep API) 26:27
Завершает список авторский инструмент Deep API, созданный самим Давидом Ондржеем.
- Проблема: Большинство современных платформ блокируют ИИ-агентов при попытке парсинга, а стандартные поисковые инструменты ограничены.
- Решение: Один универсальный API-ключ предоставляет агенту возможности глубинного веб-поиска, продвинутого парсинга, генерации изображений, транскрипции аудио и работы с собственной агентской почтой (без сложной настройки OAuth через Gmail).
- Интеграция: Соответствующий скилл обучает агентов эффективно использовать эти эндпоинты, экономя токены контекстного окна и автоматизируя рутинные поисковые цепочки. Проект развивается по закрытым заявкам через сайт
deepapi.co.
