В эпоху стремительного развития генеративного искусственного интеллекта традиционное написание кода вручную уступает место оркестрации автономных агентов. Эксперт по TypeScript Мэтт Покок в беседе с Нейтом Херкельманом рассказал, почему фундаментальные инженерные практики стали важнее синтаксиса, как правильно выстраивать рабочую среду для ИИ-разработчиков и почему популярная концепция разработки на основе спецификаций (Spec-Driven Development) оказалась тупиковой на практике.
⚡ Переломный момент: от скептицизма к 300 коммитам в день 1:50
Мэтт Покок самостоятельно освоил программирование и писал код вручную около десяти лет, из которых порядка восьми лет занимался этим профессионально . На протяжении долгого времени он относился к хайпу вокруг искусственного интеллекта с глубоким недоверием, сравнивая первые волны генеративных инструментов с шумихой вокруг Web3 и криптовалют . Переломной точкой для инженера стал релиз модели Opus 4.5 и появление инструмента Open Claw в декабре 2025 года .
Именно тогда качество работы автономных агентов преодолело порог практической полезности. По словам Покока, в этот момент он принял принципиальное решение: больше не писать ни единой строчки кода руками .
Масштаб изменений в повседневной работе разработчика:
- В период ручного программирования продуктивным результатом считалось создание порядка 20 коммитов за рабочий день .
- После перехода на делегирование задач агентам суточный объем коммитов в GitHub-репозиториях вырос до 200–300 .
- Вместо самостоятельного написания функций Покок управляет четырьмя параллельными агентами, перед каждым из которых ставит долгосрочные цели, выступая в роли руководителя команды разработчиков .
🛠️ Среда решает всё: почему важна культура кодовой базы 4:24
Ключевая проблема взаимодействия человека с большими языковыми моделями заключается в коммуникационном барьере . Модель не способна читать мысли инженера и не знает по умолчанию, какие аспекты архитектуры или функционала являются приоритетными . Если запустить ИИ-агента в запущенный, неструктурированный репозиторий, результат окажется плачевным: модель начнет воспроизводить низкокачественные решения .
По убеждению Покока, наилучший результат достигается через системную подготовку рабочего окружения . Инженер проводит аналогию с управлением штатом из ста живых программистов: чтобы поднять базовый уровень самого слабого специалиста, компания выстраивает строгие процессы и внедряет стандарты качества . Классические книги по архитектуре программного обеспечения двадцатилетней давности сегодня звучат актуальнее, чем когда-либо .
Инструменты создания поддерживающей среды для ИИ-агентов:
- Написание надежных автоматических тестов, моментально блокирующих некорректные архитектурные отклонения .
- Внедрение линтеров и аудитов кода для отсечения целых классов типовых ошибок .
- Оснащение агента инструментами обратной связи: например, предоставление возможности взаимодействовать с браузером через клики и анализировать скриншоты работающего интерфейса .
🧭 Предметно-ориентированное проектирование и «допрос» агента 14:55
Одной из фундаментальных сложностей проектирования систем Мэтт Покок считает концепцию «неизвестных неизвестных» (unknown unknowns) — скрытых требований, о которых разработчик или заказчик изначально даже не задумывается . Если не озвучить эти детали явно, ИИ-агент либо додумает архитектурные решения самостоятельно, либо проигнорирует ключевые аспекты безопасности и деплоя .
Для решения этой проблемы Покок создал специализированный навык под названием «Grill Me» . Рабочий процесс устроен следующим образом:
- Разработчик формулирует общую задачу или идею нового функционала.
- Агент в рамках сценария «Grill Me» начинает методично и непрерывно задавать пользователю уточняющие встречные вопросы .
- В ходе диалога вскрываются скрытые ограничения, нюансы безопасности и граничные случаи до того, как будет написана первая строка реализации .
- С помощью расширенной версии «Grill with Docs» формируется структурированная проектная документация .
В основе этого метода лежит классическая методология предметно-ориентированного проектирования (Domain-Driven Design, DDD) . Покок настаивает на внедрении «единого языка» (Ubiquitous Language): бизнес-сущности (например, сущность «Заказ») должны называться абсолютно одинаково в пользовательском интерфейсе, базе данных, программном коде и в устном диалоге с заказчиком . Синхронизация понятий исключает критические расхождения между замыслом и реализацией .
❌ Крах Spec-Driven Development: почему спецификации не заменили код 26:03
На конференции AI Engineer Шон Гроув из компании OpenAI выступил с популярным тезисом: «Спецификации — это новый код» . Сторонники этой теории утверждают, что программистам больше нет нужды работать с исходным кодом: достаточно детально описывать требования в текстовых документах (спецификациях), а генерацию и обновление кодовой базы целиком возложить на нейросети .
Мэтт Покок попытался применить разработку на основе спецификаций (SDD) к собственному масштабному проекту — кастомному видеоредактору со встроенными ИИ-инструментами генерации сценариев и обложек, напоминающему Descript . Инженер экспериментировал с методологией несколько месяцев, но результат оказался отрицательным .
Причины отказа от разработки на основе спецификаций:
- Качество кодовой базы неуклонно деградировало по мере накопления скрытых компромиссов .
- Агент выдавал все менее стабильные результаты, пытаясь интерпретировать разрастающуюся документацию .
- Спецификация отрывалась от реальности, тогда как именно исходный код является непосредственной средой обитания агента .
По итогам эксперимента Покок вернулся к парадигме, в которой код остается главным артефактом . Хорошая кодовая база, по его определению, обязана быть максимально легкой для внесения изменений, где любая правка агента не способна разрушить непредусмотренные связи .
⚙️ Настройки и модели: почему высокий уровень усилий вредит 30:48
В техническом стеке Мэтта Покока центральное место занимает связка из консольного клиента Claude Code и флагманской модели Opus 5.5 . При этом эксперт придерживается контринтуитивного подхода к параметрам рассуждений: большинство пользователей выкручивают параметр усилий (effort level) на максимум, полагая, что долгие размышления нейросети всегда улучшают ответ .
Покок использует Opus 5.5 строго на среднем уровне усилий (medium effort) и рассматривает переход на низкий (low effort) . Логика разработчика опирается на следующие факторы:
- Низкий уровень усилий обеспечивает значительную экономию токенов и ускоряет отклик системы .
- Если кодовая база оснащена строгими тестами и проверками типов, модели не требуется тратить вычислительные ресурсы на глубокие абстрактные размышления .
- Ошибки мгновенно отлавливаются средой исполнения, а не предотвращаются дорогостоящими рассуждениями .
Параллельно Покок тестирует мета-навык «Chief of Staff» («Руководитель аппарата»), который распределяет задачи между подчиненными под-агентами, создавая виртуальную команду из восьми инженеров под единым контролем .
🪜 «Лестница доверия» и практический старт для нетехнических специалистов 35:27
Для новичков и разработчиков, испытывающих тревогу перед масштабом ИИ-инструментов, Покок рекомендует концепцию «лестницы доверия», сформулированную разработчицей Лорен Тан (известной в соцсетях под псевдонимом Potato) .
Главная ошибка начинающих — немедленно поручать автономным системам глобальные задачи или слепо доверять сгенерированному тексту. Процесс освоения технологии должен напоминать обучение вождению:
- Освоение тормоза: прежде чем давить на газ, необходимо научиться вовремя останавливать агента, чтобы не исчерпать лимиты запросов и не допустить повреждения файлов .
- Изолированный старт: создание чистой пустой директории, запуск редактора кода (например, VS Code) и передача агенту одной атомарной задачи .
- Пристальный контроль: наблюдение за каждым шагом и действием агента в терминале, формирование интуитивного понимания границ его возможностей .
- Постепенная автоматизация: подключение внешних API, автоматизация повседневной рутины (списков задач через голосовые заметки смарт-часов, сортировки входящей почты Gmail) .
Покок категорически не согласен с распространенным советом технологических лидеров — Илона Маска, Сэма Альтмана и Бориса Черны — отдавать моделям самые амбициозные и сложные цели . По мнению эксперта, агентам следует поручать самую скучную, механическую работу: подготовку черновых ответов на письма, форматирование данных и рутинные скрипты . В этих сценариях результат легко измерить, а цену возможной ошибки можно легко нивелировать .
🔮 Будущее индустрии: «фабрики софта» и открытые модели 41:31
Размышляя о горизонте развития технологий, Мэтт Покок признается, что скептически относится к футурологическим прогнозам кремниевой долины, предпочитая фокусироваться на инструментах, работающих прямо сейчас . Главным технологическим вызовом ближайших лет он называет создание «фабрик программного обеспечения» (software factories) — полностью автоматизированных пайплайнов, способных инициировать проекты и поддерживать качество репозиториев на дистанции .
Сегодня агенты плохо справляются с долгосрочным планированием структуры проектов: они склонны выбирать быстрое решение проблемы в ущерб качеству архитектуры . Покок стремится научить агентов вести себя как консервативные старшие инженеры, требующие соблюдения стандартов ради будущих поколений разработчиков .
Вторым мощным драйвером трансформации инженер видит развитие моделей с открытым исходным кодом . Появление открытой альтернативы, сопоставимой по качеству с Opus 5.5 и обладающей высокой эффективностью расходования токенов, кардинально изменит ландшафт независимой разработки ПО .
