Создатель OpenClaw идёт дальше. AgentOps и смена парадигмы разработки. Продолжаем тему изменения рынка разработки с МАС. В комментариях к посту мы обсуждаем смену парадигмы разработки, и вот я нашёл прекрасный пример как оно изменилось. Это другой взгляд на мой тейк в предыдущем посте. Вышел очень интересный подкаст от создателя MoltBot про его ведение разработки с МАС. Вещает Питер Штайнбергер – автор проекта OpenClaw. 🧠 Методология и философия разработки. Ключ к продуктивности Питера – полное погружение в «AI-native» workflow, где ИИ-агенты (в основном он использует Cursor с Claude и Codex) – его основная команда. · Масштаб работы: В январе он один сделал более 6600 коммитов, что сравнимо с активностью целой компании. · Сдвиг парадигмы: Традиционные этапы вроде code review и пулл-реквестов ушли в прошлое. Вместо них – обсуждение архитектуры и «prompt-реквесты», где важнее промпт, сгенерировавший код, чем сам код. 🔟 Ключевые принципы и выводы Из беседы можно выделить 10 главных уроков о работе с ИИ: 1. Отказ от перфекционизма. Опыт управления командой научил его принимать код, который не идеален, но работает. Это критически важно при работе с агентами. 2. Замыкание цикла разработки на агентах. Агенты должны сами проверять свою работу – компилировать, линтить, запускать тесты и валидировать вывод. 3. PULL-РЕКВЕСТЫ МЕРТВЫ. ДА ЗДРАВСТВУЮТ PROMPT-РЕКВЕСТЫ! Питера теперь интересуют в первую очередь промпты, которые привели к созданию кода, а не итоговый код. 4. Code review заменяется обсуждением архитектуры: Даже с ядром команды в Discord он обсуждает только высокоуровневый дизайн системы, а не строчки кода. Т.е. вы все ещё тимлид и архитектор и тех пис. Какие тут джуны справятся? 5. Параллельная работа в «потоке». Он запускает 5-10 агентов одновременно над разными задачами, оставаясь в состоянии потока как дирижёр. Опять же ещё и AgentOps. 6. Инвестиции в планирование. Он тратит много времени на уточнение плана работы с агентом, предпочитая для этого Codex, и только когда план готов, отпускает агента на самостоятельное выполнение. Тема с планированием перед генерацией известна как хака апающая кодген. Кстати еще добавляет принцип сначала сделай план, к нему тесты на каждый этап и после ток прогай. 7. Недостаточные промпты для открытий. Иногда он даёт агентам намеренно расплывчатые задачи, чтобы обнаружить неочевидные для себя решения. А вот тут как раз хака для борьбы с неопытностью джунов и с генерализацией агентов, тк они дают в среднем типичные решения. 8. Локальный CI лучше удалённого. Агенты запускают тесты локально, чтобы не ждать 10+ минут ответа от внешней системы CI/CD. Снова AgentOps. 9. Большинство кода – скучно. Основная масса кода в приложениях – это преобразование данных. Энергию нужно направлять на проектирование системы. 10. Фокус на результатах, а не деталях реализации. С ИИ преуспевают те инженеры, которые одержимы выходным продуктом, а не решением алгоритмических головоломок. 🏗️ Роль инженера в эпоху ИИ Питер — пример того, что программная инженерия не умерла, а трансформировалась. Он действует как архитектор и «благожелательный диктатор» проекта: · Держит в голове всю высокоуровневую структуру. · Уделяет огромное внимание архитектуре, модульности и расширяемости (успех OpenClaw во многом обусловлен этим). · Освобождён ИИ от рутины, он может полностью сосредоточиться на системном дизайне и общем направлении. Его подход — это взгляд в будущее разработки, где ИИ-агенты становятся основной производственной силой, а ценность инженера смещается к архитектурному видению, постановке задач и стратегическому контролю качества.