10x Engineer — раньше миф. Теперь — вопрос правильного протокола работы с AI.
Индивидуальные консультации для инженеров: разберём твой кейс и выстроим процесс работы с AI (Cursor / Codex / Claude), который даёт реальное ускорение — без потери качества и контроля.
- Минимальные диффы вместо "портянок": AI меняет ровно то, что ты попросил — и ничего лишнего.
- Контекст под контролем: перестаёшь гадать, "что модель видит", и почему она "бредит".
- Flow > чат: меньше переключений, меньше "лезет под руку", больше результата в PR.
Без инфостиля. Только инженерная практика. Результат — измеримый (по времени/задачам).
AI-хаос: когда ассистент превращается в генератор техдолга
Ты ставишь Copilot/Cursor/чат-бота, ожидаешь ускорение — а получаешь:
Ломает концентрацию
AI "помогает" так, что постоянные подсказки, микропереключения, раздражение, надежды что "он меня поймёт".
Генерирует неправильно
Генерирует "правдоподобно", но неправильно: галлюцинации, выдуманные API, уверенный тон.
Слишком большие диффы
Делает слишком большие и бессмысленные диффы: лишний рефакторинг, изменение стиля, переписывание половины файла.
Контекст-рулетка
Контекст ведёт себя как рулетка: сегодня "понимает репо", завтра забывает соседний модуль.
Зацикливание
И самый ад: зацикливание — "исправил" → та же ошибка → ещё раз "исправил" → снова то же. Или потеря уже работающего функционала.
Почти всегда проблема не в модели. Проблема в том, что AI подключают как "умную автодополнялку", а нужен инженерный протокол: что, когда, в каком формате, с какими ограничениями и как проверять.
AI Dev OS: протокол, который делает результат предсказуемым
Это не набор "волшебных промптов". Это операционная система для работы с AI в разработке: задача → контекст → ограничения → минимальные изменения → верификация → интеграция → рефлексия
Управление вместо разговоров
Ты перестаёшь "разговаривать" с моделью и начинаешь управлять ею как инструментом.
Patch-мышление
Дифф становится маленьким и поддающимся ревью: patch-мышление вместо "сгенерируй файл целиком".
Явная модель контекста
Контекст перестаёт быть мистикой: у тебя появляется явная модель контекста (что мы даём, что запрещаем, что проверяем).
Измеримый ROI
ROI становится измеримым: ты понимаешь, в каких задачах AI ускоряет, а что для него невозможно ни сейчас, ни потом.
Не "сделай стартап за вечер"
Не "вайб-кодинг"
Не "помедитируй над промптом"
Это инженерная дисциплина, чтобы AI не ломал твой код и твою голову, ускорял и геймифицировал твою работу.
Артефакты (что получишь):
- Персональный разбор: где именно в твоём процессе AI тормозит вместо ускорения.
- Настроенный процесс: не просто план — вместе настроим всё так, чтобы сразу работало.
Кто я и почему этому можно доверять
Что разберём на консультации
Работаем с твоим стеком: Cursor, Claude Code, Codex CLI, Copilot.
Agent-first разработка
Как выбирать инструмент под задачу и получать скорость без потери контроля.
Context Engineering
Как собирать контекст и инструкции так, чтобы агент не "бредил" и не делал лишнего.
Incremental Changes & Diff Control
Как делать малые диффы, контролировать каждый шаг и не терять понимание.
Verification / Shift-left
Как не допускать "починил одно — сломал другое" и ловить ошибки до PR.
Loops & Debugging
Как выходить из циклов, когда агент повторяет одно и то же.
Parallel Agents & Meta-review
Как запускать несколько агентов параллельно и делать авто-ревью друг друга.
MCP: экосистема источников правды
Как подключать инструменты (Notion, GitHub, GCP и т.д.), чтобы агент сам ходил туда, куда надо.
Доказательства (не обещания)
Реальные кейсы: какие изменения в процессе дают кратное ускорение — и где AI пока бесполезен.
AI сделал лишнее → вернули контроль и получили чистый PR
Модель переписывает полфайла вместо атомарного изменения: стиль, импорты, порядок кода.
Ограничения на изменения + короткие циклы + минимальный patch + проверка на каждом шаге.
Маленький дифф, понятное ревью, меньше сюрпризов и меньше итераций.
AMIA: фича end-to-end в продакшн-стартапе через MCP
В стартапе AMIA делал изменения end-to-end (backend + mobile) через подключенные MCP-инструменты.
Источники правды через MCP + Context Engineering + инкрементальные изменения + verification (тесты/CI/ручная проверка) до PR.
Фичи делаются быстрее, а качество удерживается — без "магии", с контролем изменений.
Платформа автономных AI scraping-агентов на Python (без глубокого Python)
Из естественного языка → инструкции → агенты ходят по сайтам, собирают данные и заполняют формы. Под капотом: облако, деплой, надежность, разные режимы агентов.
Agent-first + параллельные агенты + meta-review + строгий Diff Control + verification на каждом шаге.
Платформа собрана почти целиком с помощью агентов; поверхностного знания Python хватило благодаря процессу под контролем.
Пруфы:
- Публичный артефакт: сам лендинг /ai-engineering-consultations (собран через Codex CLI примерно за 1 час).
Отзывы
Лёша для меня человек, который узнает про ИИ инструменты в числе первых. Про то, что Notion выпустил новую версию с сильно улучшенными функциями ИИ я узнала именно от Лёши. Сравнение Codex vs Claude Code — это тоже то, что Лёша проводил сам. Регулярно делится инсайтами: какая модель опережает, что лидирует, чем лучше пользоваться, как оптимизировать потребление контекста. И у Лёши работа с ИИ — часть рутины дня.
Алексей очень силён как наставник для опытных разработчиков: он не даёт "магии", а объясняет причинно-следственные связи, рамки принятия решений и переносит всё на реальные кейсы. Это постоянно проявлялось в нашей работе — всегда с понятными инструментами и конкретными шагами. Важный маркер качества: после сессий становилось спокойнее и яснее — ты понимаешь, что делать дальше и почему. Если вам важно, чтобы наставник умел приземлять технологии на результат и сохранять инженерную строгость — Алексей точно из таких.