Lectures
Урок 1. Как командовать ИИ — Основы вайб-кодинга
От установки Claude Code до управления контекстом через CLAUDE.md. Как человек без навыков программирования может командовать ИИ.
Урок 2. Как не доверять ИИ — Ограничения и причины провала вайб-кодинга
Дрифт — ИИ тихо меняет существующие функции при добавлении новых. 58% предвзятости лести. 97% при пятикратном перемножении даёт 86%. Почему всё ломается на 5-й функции.
Урок 3. Нерушимое приложение — Hurl, Git, CI/CD
Hurl объявляет API-контракт, Git создаёт точки сохранения, CI/CD автоматизирует проверку. Три инструмента вместе дают храповик — шестерёнку, которая идёт только вперёд.
Урок 4. Решения — за пределы кода — yongol и декларативный фулстек-контроль
Корень дрифта — ИИ не различает решения и детали реализации в коде. yongol разделяет решения на 10 декларативных спецификаций и ловит противоречия между слоями 287 правилами.
Урок 5. ИИ на поводьях — Введение в Reins Engineering
Harness Engineering — это ограда. Reins Engineering — это поводья. Не меняйте модель — добавьте контракт.
Урок 6. Прошёл — зафиксировал — Ratchet Pattern: принципы и массовое применение
ИИ заявил 'Готово'. На самом деле — 40/527. Ratchet Pattern передаёт определение завершённости машине.
Урок 7. Как обратить лесть — Баланс между промптами и верификаторами
Дайте мнение — получите лесть, дайте факт — получите исправление. Как использовать предвзятость лести не как баг, а как актив.
Урок 8. Фабрика агентов — Agent Operable Codebase
20 функций в одном файле → производительность агента падает на 30-85%. filefunc разделяет, tsma тестирует.
Урок 9. Автоматизация за пределами кода — Agent Operable System
Достаточно ли, если только код agent-operable? Структура, где агент управляет сборкой, деплоем, мониторингом.
Урок 10. Закон данных — Agent Operable Data
Код ошибся — тест поймает. Данные ошиблись — никто не заметит. Схема — это закон, который я устанавливаю.