AI должен ускорять. Если он тебя тормозит — проблема не в тебе, а в протоколе.
Практическая система работы с Cursor / Codex / Claude (и любыми LLM) для инженеров: контроль изменений, сохранение flow, предсказуемый ROI — без "50 промптов" и магии.
- 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).
Цена раннего доступа
Basic
Только записи, без сопровождения
- Все видео-уроки
- Обновления на 3 месяца
- Артефакты и шаблоны
Pro
Записи + поддержка
- Все видео-уроки
- 2 Q&A сессии
- TG-группа участников
- Обновления на 3 месяца
- Артефакты и шаблоны
Max
Всё из Pro + личные консультации
- Всё из Pro
- 2 личные консультации (1:1)
- Разбор твоего конкретного кейса
- Приоритетная поддержка
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):
- Схема "Контекст → Ограничения → Дифф → Тест → PR" (как референс для своего workflow).
- 1-страничный AI Protocol Cheat Sheet (короткие правила, чтобы AI не делал лишнего и чтобы PR был ревьюабельным).
Кто я и почему этому можно доверять
Что внутри: протоколы (рельсы) для работы с AI в разработке
Основные инструменты: Claude Code + Codex CLI.
Модуль 1 — Agent-first разработка
Как выбирать инструмент под задачу и получать скорость без потери контроля.
Модуль 2 — Context Engineering
Как собирать контекст и инструкции так, чтобы агент не "бредил" и не делал лишнего.
Модуль 3 — Incremental Changes & Diff Control
Как делать малые диффы, контролировать каждый шаг и не терять понимание.
Модуль 4 — Verification / Shift-left
Как не допускать "починил одно — сломал другое" и ловить ошибки до PR.
Модуль 5 — Loops & Debugging
Как выходить из циклов, когда агент повторяет одно и то же.
Модуль 6 — Parallel Agents & Meta-review
Как запускать несколько агентов параллельно и делать авто-ревью друг друга.
Модуль 7 — MCP: экосистема источников правды
Как подключать инструменты (Notion, GitHub, GCP и т.д.), чтобы агент сам ходил туда, куда надо.
Доказательства (не обещания)
Я не буду обещать "x10". Вместо этого — покажу, какие изменения в процессе дают ускорение и где AI реально бесполезен.
AI сделал лишнее → вернули контроль и получили чистый PR
Решение на миллионы: избежать lock-in
Продукт на AI в языке, который знаешь средне
Пруфы:
- Публичный артефакт: сам лендинг /dev (собран через Codex CLI примерно за 1 час).
- "Большие" цифры из реальных систем: ~1B поездок, ~$3M/год экономии (Lyft); ~$10M сохранено (EPAM); 100 инженеров, 41 инициатива, 85% adoption (X-Labs).
Что говорят участники
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.
Ещё отзывы добавлю в ближайшие дни.