Меня давно беспокоит один вопрос: что будет с работой через год-два? Начинающие программисты уже не могут устроиться, следующими на очереди копирайтеры, дизайнеры и тестировщики. Либо нас ждёт базовый доход за счёт налогов с ИИ-компаний, либо массовая безработица и все деньги у тех, кто делает модели.
С этого я начал третью встречу с пользователями PlusVibe. Презентации в этот раз не было, мы просто полтора часа разговаривали. Пришли бывший директор по продукту корпоративного ИИ-ассистента, основатель стартапа на 12 человек, дата-инженер, сисадмин, который пишет свои утилиты под Linux, и разработчики собственных харнессов. Записал то, что зацепило больше всего.
1. Код ИИ уже пишет лучше нас, продукт — нет
Артур раньше руководил продуктом корпоративного ИИ-ассистента, сейчас делает свои стартапы. Код он больше не читает: если ночью приходит баг-репорт, он просто отдаёт его агенту, «и он делает это хорошо, лучше меня». Но понять, какой продукт нужен людям, модель не может. И ответственности, ни юридической, ни какой-то ещё, она не несёт.
Я с этим полностью согласен. Сам я не программист и делаю проекты только вайб-кодингом. На первое место у меня вышли не технические навыки, а понимание продукта, маркетинг и продажи. Артур подвёл итог так: многие профессии действительно исчезнут, «а выиграют те, кто как раз токены продаёт».
2. Софт как стирка
Компании всё чаще пишут CRM и внутренние инструменты под себя, а не покупают готовые. Артур пересказал удачное сравнение, которое услышал от товарища. Постирать можно и дома, но кто-то всё равно пойдёт в прачечную, где сделают лучше, а заодно предложат химчистку. С софтом будет так же: завайбкодить может каждый, а за качеством и поддержкой пойдут к тем, кто делает это профессионально.
3. Скоро в магазин будут ходить агенты
В Америке, где я много работаю с рекламой, уже вовсю спорят, пускать ли ИИ-агентов на сайты. Появились потребительские агенты со своим виртуальным компьютером, которые сами выбирают и покупают. Одни магазины их пускают, другие блокируют. Думаю, скоро человек вообще не будет заходить на маркетплейс. Он попросит агента сравнить сотню предложений.
Мы это уже видим на себе: к нам приходят регистрации из ChatGPT и Алисы. Видимо, нейросети сравнили сервисы и решили, что у нас выгоднее.
4. Самая неприятная уязвимость — выдуманные библиотеки
Тут начался главный спор вечера. Андрей, основатель стартапа, рассказал об атаке, которая его напугала. Модели иногда ссылаются на библиотеки, которых не существует. Кто-то заметил это, опубликовал пакет с таким именем, и агенты стали ставить его сами. Если не следить, вы получите в проекте левую библиотеку, которая сольёт все ваши ключи.
Роман возразил. По его словам, громкие истории вроде «агент снёс продовую базу» обычно заканчиваются тем, что человек сам включил режим без подтверждений, тот самый YOLO. В харнессах есть ограничения прав, можно поставить отдельного агента-проверяющего, а современные модели сами отказываются выводить секреты в чат.
Я попробовал их помирить. Полгода назад проблем было заметно больше. Многое зависит от модели: дешёвые галлюцинируют чаще, а на фронтир-моделях я такого не встречал. Агенту можно просто не давать читать файл с ключами. А мой знакомый сейчас пишет харнесс, который перед отправкой вырезает из запроса ключи и персональные данные, а в ответ подставляет их обратно.
В итоге, мне кажется, люди делятся на два лагеря. Одни переживают за безопасность и ничего не делают. Другие говорят «разберёмся по ходу», берут все модели в работу и становятся в сотни раз эффективнее.
5. Продакшн — это просто протестированный код
Кирилл, аналитик, который уходит в дата-инженеры, рассказал, что недавно слушал руководителя ИИ-разработки из крупного банка. Его отдел получает продакшн-код от полностью агентской системы и проверяет только выборочно. Кирилл, по его словам, «уши протирал». Другие участники не удивились: в крупных компаниях это уже обычное дело, а pull request проверяют и люди, и модели.
Артур сформулировал так: продакшн — это не какой-то особый код, а протестированный. Если весь путь пользователя покрыт автотестами и агенты ночью прогоняют сценарии, получается продакшн. В его проекте 140 тысяч строк кода, 80 тысяч из них покрыты тестами.
Ещё один участник проверяет код подходом «LLM как судья»: перед слиянием другая модель читает изменения и ищет дыры. Вот минимальная версия такого ревьюера, я запустил её на нашем API:
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://plusvibeapi.ru/v1", api_key=os.environ["PLUSVIBE_API_KEY"])
diff = '''
+ import requests
+ API_KEY = "sk-live-123456"
+ def get_user(user_id):
+ r = requests.get(f"https://api.example.com/users/{user_id}?key={API_KEY}")
+ return r.json()
'''
review = client.chat.completions.create(
model="openai/gpt-5.6-sol",
messages=[
{"role": "system", "content": (
"Ты строгий ревьюер. Найди в диффе проблемы безопасности и ошибки. "
"Ответь списком: проблема — почему опасно — как исправить. Не больше 5 пунктов."
)},
{"role": "user", "content": diff},
],
max_tokens=1200,
)
print(review.choices[0].message.content)В четырёх строках модель нашла пять проблем. Ключ зашит в код. Он передаётся прямо в адресе запроса и попадёт в логи. У запроса нет таймаута, статус ответа не проверяется, а user_id подставляется в путь без всякой проверки. К каждой проблеме модель написала, как её исправить.
6. Модели перестраховываются
Бывает и обратная беда. Когда я работал на GPT-5.6 в Codex, на простую правку он мог запустить 200 ненужных тестов и гонять их два часа. Так что какие проверки действительно нужны, решаете вы, и это надо прописать в инструкции.
Один из участников пожаловался на другое: оркестратор постоянно лезет чинить старый костыль, который сейчас трогать нельзя. Лечится так же, через AGENTS.md. Пропишите, какие файлы агенту трогать запрещено.
7. Контекст заканчивается раньше, чем кажется
Артур, который пишет свой харнесс на основе DeepSeek, посчитал, что одни только инструменты агента съедают около 16 тысяч токенов, ещё до вашей задачи. По его опыту, у модели с окном в миллион токенов без галлюцинаций работают примерно 256 тысяч. Андрей так и настроил свой Hermes: сжатие на 256 тысячах, а сжимает контекст дешёвый DeepSeek, а не Opus, чтобы не тратить дорогие токены.
Скиллы тоже не обязательно грузить все разом. В AGENTS.md хватит десяти строк вида «для такой задачи загрузи такой-то файл», дальше агент подтянет нужное сам. И правило, с которым согласились все: одна сессия — одна небольшая задача.
8. Как объяснить агенту, что не так на странице
С фронтендом агентам тяжело всем. Один бэкенд-разработчик признался: «больно, очень больно». Человек видит, что кнопка уехала, а агент нет. Что советовали:
- в DevTools скопировать HTML нужного блока или его CSS-путь и XPath, тогда агент найдёт элемент сразу;
- пользоваться встроенным выделением элемента, если агент его умеет, но передавать чистый HTML без картинки, потому что по скриншоту модель чаще ошибается;
- подключить браузерный MCP или Playwright, чтобы агент сам смотрел на страницу, но держать такого агента отдельно: каждый MCP съедает контекст.
Артур ещё посоветовал перестать стесняться и надиктовывать задачи голосом. Модель лучше понимает, чего от неё хотят. У него маленький ребёнок, и новые промпты он часто надиктовывает ночью, когда встаёт к нему.
9. Харнессов стало слишком много
Год назад кодинг-агентов было два-три, сейчас их десятки. Я работаю в Paseo: оркестратор на Claude Opus 5.5 и 10–15 исполнителей на DeepSeek V4.1 Flash или GPT-6 Luna. Подробно я рассказывал об этом в материале про вайб-кодинг. DeepSeek, кстати, работает медленно, меня это бесит, поэтому его задачи я ставлю на ночь.
Кто-то сидит на Orca, кто-то на Freebuff или OpenCode, Андрей не может слезть с Hermes, а один из участников полгода пользуется ассистентом на OpenClaw. Мне кажется, Hermes и OpenClaw хороши для бизнес-задач, а для кода есть варианты лучше. Выбор харнесса — как выбор пилы: лучше один раз сесть и разобраться, чем потом пилить не тем.
10. API-ключ не кладут в приложение
Один участник пожаловался, что ключ внутри мобильного приложения видят все. Ответ простой: в приложение ключ не кладут вообще. Приложение ходит на ваш сервер, а уже сервер обращается к API. Тогда вы сами задаёте лимиты для каждого пользователя и можете сменить поставщика моделей, не выпуская обновление.
Немного о нас
Сейчас через PlusVibe проходит около 500 тысяч запросов в сутки. Летом ошибок было много, кто с нами давно, тот помнит, сейчас стало заметно стабильнее. Над скоростью в часы пик ещё работаем. Поддержку, кстати, веду я сам вместе со своими агентами, никакой отдельной команды нет. У каналов в каталоге есть кнопки «нравится / не нравится», и я читаю все комментарии. Открытый рейтинг моделей висит на странице рейтинга.
Я не полирую продукт месяцами. Запускаюсь, а потом исправляю то, о чём пишут пользователи, обычно в тот же день. Пока кто-то доделывает идеальную версию, мы уже набираем аудиторию.
По материалам открытой встречи пользователей PlusVibe 18 октября 2026 года. Встречаемся по воскресеньям в 20:00 МСК, анонсы в Telegram-канале. О маркетинге с нейросетями — в отдельном материале.
Вопросы и ответы
Можно ли выпускать в прод код, написанный ИИ, без ручного ревью?
Участники считают, что можно, если код покрыт автотестами, а перед слиянием его проверяет другая модель или несколько агентов-ревьюеров.
Как защититься от выдуманных библиотек и утечки ключей?
Работать на фронтир-моделях, проверять зависимости перед установкой, не давать агенту доступ к файлам с секретами и не включать режим без подтверждений.
Сколько контекста реально использовать?
Даже при окне в миллион токенов участники ставят сжатие примерно на 256 тысячах и держатся правила «одна сессия — одна задача».
