3 ТОП КОМАНДЫ CLAUDE CODE. LOOP ENGINEERING — 4 СЛОЙ HARNESS

После этого видео ваш Клод Код станет в разы эффективнее, чем раньше. Не из-за новой модели, не из-за подписки за 200 баксов, а из-за трех команд, которые вы, скорее всего, не используете. А внутри индустрии они хуже спорят сильнее, чем о любой новой модели за последний месяц. Если вы пишете в Клод по одному сообщению и ждете ответ, вы используете его как обычный чат. Это очень малая часть того, на что он реально способен. Но эти три команды переключают его в режим, в котором он сам ставит себе под задачи, сам себя проверяет и не дергает вас, пока не доведет работу до реального результата. А главное, он не врет вам о результате, а реально достигает его. В этом огромный плюс. В этом видео я расскажу, что это за команды, покажу, когда и какую нужно использовать. А дальше будут продвинутые паттерны самоулучшающего лупа, который собрал больше миллиона просмотров в X за пару дней. Плюс отдельный каталог из 7 готовых продакшн лупов, которые можно клонировать и запустить сегодня. Как вы поняли, речь пойдет об команде луп. Это одна из трех команд, которые мы будем обсуждать. И вот повод, почему я записываю это именно сейчас. На прошлой неделе глава продукта Anthropic и инженер из OpenAI впервые сказали слово в слово одно и то же. И один твит из этой истории собрал почти 20 тысяч лайков. К этой драме я вернусь отдельно через несколько минут. И да, сразу скажу про материалы. Все рабочие промпты, шаблоны для каждой команды, чек-лист из 10 задач, ссылки на источники с верификацией, все ссылки на гигхабы, которые вам помогут. все понять по максимуму все уже лежит в моем телеграм канале вы можете забрать у моего бота полностью бесплатно единственное что прошу взамен это подписка на канал открыли канал забрали материалы остались есть вам нравятся мои видео и мои материалы ссылка прямо в описании под видео поехали Если вы здесь впервые, коротко о себе. Эдвард Гришин, 13 лет в IT и e-commerce. Яндекс.Маркет Купер Технопарк Санлайт на топовых должностях. Команда до 200 человек, обороты до 200 миллиардов рублей в год. Сейчас у меня агентство Futura AI. Мы строим AI-ассистентов для бизнеса, делаем сайты и мобильные приложения и любые автоматизации под ключ. Каждую из трех команд, о которых будет видео, я гоняю каждый день на живых клиентских проектах. И кстати, я запустил закрытый канал, где раскрываю детали работы моего агентства. Рабочие схемы про поиск ниши и первых клиентов и многое другое будет лишь там. Все будет там абсолютно бесплатно. Этих видео не будет на YouTube, только там. Поэтому советую подписаться на мой Telegram канал и получить еще раз, повторяю, бесплатно доступ к этому закрытому каналу. А теперь переходим к теме видео. Сначала контекст, без него ничего не будет понятно. Я думаю многие из вас слышали про Harness. Про это у меня вышло отдельное видео в начале июня. Если коротко, Prompt, Context и Harness это три слоя, которые AI-комьюнити прошло за полтора года. На прошлой неделе появился четвертый слой. И вот как это произошло, буквально история по дням. 2 июня. Сцена конференции WorkOS acquired Unplugged. На сцене Борис Черны, инженер, который своими руками построил Клод Код внутри Anthropic. И посредине разговора он говорит фразу, после которой видео с ним за сутки набирает почти 700 тысяч просмотров. Цитирую. Я больше не пишу промты для Клода, у меня работают loops. Это они теперь промтят Клод и сами решают, что делать. Моя работа просто писать loops. Запомните, это сказал глава продукта Anthropic, человек, который построил Клод Код, который мы с вами пользуемся. 7 июня, через 5 дней, Питер Штайнберг, известный iOS-инженер, который в феврале этого года ушел из независимой разработки в OpenAI делать агентов, публикует следующий твит в X. Это ваше ежемесячное напоминание. Перестаньте промтить агентов. Вместо этого проектируйте loops, которые промтят агентов за вас. 19 617 лайков. Один из самых вирусных AI-твитов той недели. И теперь главное, что часто пропускают эти двое, конкуренты. Черных из Антропика, Штайнберг из OpenAI. Эти компании, которые судятся между собой, переманивают инженеров, спорят про все, от опенсорса до безопасности. Эти двое обычно не согласны ни в чем. А тут слово в слово одно и то же, с разницей в 5 дней. Когда конкуренты внезапно говорят одно и то же, это не обмен мнениями в X. Это сигнал, что в индустрии произошел сдвиг. 8 июня, воскресенье. Эдди Османи, инженер из Google Chrome, многолетний автор книги Learning JavaScript Design Patterns, публикует у себя в блоге пост и дает практике имя Loop Engineering. И прямо пишет, это следующий слой над Harness Engineering. То есть тот самый четвертый слой, про который я начал говорить в начале. В тот же день Аакаш Гупта, это AI-аналитик, автор того самого манифеста «Модель комодити» о HarnessMod, который я разбирал в своем ролике про Harness, публикует твит на почти 2000 лайков. Одна строка. Если вы откладывали изучение loops, почитайте это. И прикрепляет статью Мэтта Ван Хорна. Это известный инженеринг-блогер с провокационным заголовком. Что, черт возьми, такое loop? И Питтен Штайнберг против Бориса Черны. И вот теперь финальный твист. Никакого против или войны здесь не было. Мэтт Ван Хорн для виральности заголовка столкнул лубами две одинаковые реплики. Штайнберг и Черных не спорили, они сказали одно и то же. И это на самом деле сильнее любого спора, потому что согласие двух конкурентов означает, что вопрос закрыт, а тренд наметился и он правильный. И вот почему загорелась AI-комьюнити. За неделю глава Cloud Code, инженер из OpenAI, инженер из Google и ведущий AI-аналитик все сошлись в одной точке. Эту точку Эдди Османи назвал Loop Engineering. Четвертый слой над промтом, контекстом и харнесом. И вот еще одна вещь. Самая свежая. С 15 по 18 июня, то есть за неделю после этого согласия, тема превратилась из разговора в готовый продукт. И произошли три события подряд. 15 июня китайский AI-блогер с ником... Хуашу, это автор известного телеграм-канала на 500 тысяч подписчиков, выкладывает на гитхаб бесплатный учебник Loop Engineering Orange Box на двух языках, китайском и английском. PDF и мантилицензия, первая полноценная книга на эту тему. 17 июня другой разработчик запускает сайт loopsalarm.xyz. Это комьюнити-сборник готовых loops для кодинг-агентов. Внутри рабочие шаблоны... разного типа и каждый с триггерами, проверками и условиями выхода. Берешь, копируешь, вставляешь в подкод и это работает. И 18 июня Мэтью Берман, это известный американский YouTube блогер с почти миллионом подписчиков, запускает Loop Library. Уже 29 готовых loops в пяти категориях. Инженерия, операции, контент, дизайн. И одним из контрибуторов в ней тот самый Питер Штайнберг. Это и есть сигнал, когда тема за неделю превращается из разговора в инструмент, она с нами надолго. Это не какое-либо мнение, а готовые инструменты, шаблоны и данные. И именно эту волну я разберу в этом видео. Итак, объясню, как обычно, объясняю своим клиентам без IT-жаргона. Представьте, что вы наняли помощника. Самый частый способ работы с ними – это диалог. Вы говорите «сделай раз», он делает раз и останавливается, ждет. Вы говорите «теперь сделай два», он делает два и так далее. Это и есть промптинг. Один промпт, один ответ. Вы архитектор. Помощник, ваш исполнитель. Кстати, ровно эту идею сформулировал мистер панда, это автор самых веральных постов про три команды код-кода в X. Мы к нему еще вернемся. Скажу лишь то, что он говорил. Большинство людей используют код-код как очень быстрого, но без инициативного помощника. Вопрос-ответ, вопрос-ответ и просто ожидание. Loop это другая модель. Вы говорите помощнику «не сделай раз», вы говорите «вот цель, достигни ее, сам решай, какие шаги делать, сам себя проверяй, сам исправляй ошибки. Закончишь – зови меня». И помощник уходит в цикл. Шаг-проверка, шаг-проверка. Если что-то не получилось, он повторяет. Если результат не дотягивает до цели, переделывает. Если уперся, зовет вас. Это и есть луп. Цикл вокруг одной цели, которую агент крутит сам, но без вас. И сейчас я скажу одну фразу, на которой бы остановился и запомнил ее, если бы смотрел это видео впервые. В мире loops вы не пишете инструкции, вы ставите задачу, дальше все делает машина. И теперь вы должны понять, почему вокруг этого слова такая драма. Промтик это устаревший навык, вокруг него выросла целая индустрия, курсы по промтоинженерии за серьезные бабки, тысячи телеграм-каналов про 100 промтов, которые изменят вашу жизнь. Вакансии промт-инженера с высокой зарплатой. А луп это навык, который отменяет все это. Точнее превращает его в одну строку. Вот цель, иди и делай. И вот почему Акаш Гупта написал, хватит откладывать. Если вы до сих пор сидите в промтах, вы делаете в разы больше работы, чем нужно. Луп отменяет половину этой работы. И три команды, к которым мы сейчас перейдем, делают этот переход. За вас. И теперь переходим к главному. Через 5 дней после Акаш Гупты, 13 июня, китайский разработчик с ником Мистер Панда пишет короткий твит. Я покажу его сейчас, а потом переведу, потому что я не знаю язык их. Перевод. Я уже почти не веду с AI многораундовых диалогов. По сути, живу только за счет этих трех команд. И дальше он показывает эти три команды. Slash goal. Задаешь цель, дошел до нее, задача закрыта. Slash loop. Повторяющиеся проверки по расписанию. Slash workflows. Тяжелая многоагентная работа. Заметили, что произошло? Один день, а Акаш гупта кричит, учите лупс. Через пять дней. Другой блогер дает конкретный рецепт, вот три команды, остальное вам не нужно. За пять дней теория и спорность статьи превратилась в готовый рецепт в чате с кодом. Одно предостережение, прежде чем мы пойдем дальше. Лупс не магическая кнопка. Если вы гоните лупс там, где сами не разобрались задачи, на выходе получите красиво оформленный мусор. Команды, которые я сейчас покажу, работают тогда, когда вы хотя бы примерно понимаете, какой результат вы хотите получить в финале. Об этом будем помнить с каждой из трех команд. Это обязательно запомните. Итак, прежде чем покажу каждую команду в деталях, одна секунда честности. Loops это не серебряная пуля. У них есть 4 издержки, которые я хочу проговорить до того, как вы броситесь все переписывать. Эти 4 издержки сформулированы в той самой Orange Book, которая вышла 15 июня. На ней основано мое видео. Я их повторил на своих проектах, подтверждаю, и они реальные. Поэтому послушайте внимательно. Издержка первая, это Verification Debt, долг проверки. Луп работает сам без вас. Это значит, что вы перестаете проверять каждый шаг. Сначала это экономит время. Через месяц вы обнаруживаете, что давно не знаете, что вообще делает ваш код. Лечение всего этого периодически руками просматривать, что луп генерирует. Не верьте ему на слово. Издержка вторая это compression root, гниение понимания. Связано с первой. Кодовая база у вас растет, но в голове она перестает расти. В вашей живой голове. Через полгода вы не можете объяснить, как работает большая часть вашей системы. Лекарство от всего этого. Хотя бы раз в неделю читать дифы целиком, а не опрувить все молча, не понимая вообще что происходит. Издержка третья. Token Expenses, то есть счет за токены. Loop запускает много параллельных вызовов LLM. На небольших проектах это десятки долларов в месяц, на больших могут выходить тысячи. Считайте бюджет до запуска цикла. Я лично знаю истории, когда люди получали счет на 4000 баксов за неделю. Просто забывали луп, который работал по таймеру, и он просто жрал все их счета и все их, например, extra usage. И сдержка четвертая. Cognitive Surrender. Когнитивная капитуляция. Самая тонкая история. Луп работает, мозг расслабляется. Через несколько месяцев вы разучиваетесь держать в голове сложные задачи. Это та же история, что с GPS. Если у вас постоянно навигатор, вы перестаете ориентироваться в городе. Например, в Москве это часто история. Но теперь благодаря неработающему GPS мы все знаем город хорошо. Лечение простое. Раз в неделю делать одну задачу полностью руками хотя бы. И тут важно понять, что это не просто слова. Это надо запомнить один раз и не забывать. Потому что в гайде «10 шагов к Loop Engineering» эти 4 пункта никто вам не написал. они и есть разница между человеком который через год пользуется loops с пониманием их и человеком который через год не понимает вообще что у него работает как работает не может это объяснить не только клиентам но и себе самому и так поехали по одной команде сразу скажу это слэш команды они работают внутри код кода десктопа или прямо в терминале если вы пользуетесь кодом через терминал тут кому как удобно команда 1 гол что это за команда Вы задаете Клоду цель. Не шаг, а финальный результат. Клод работает до тех пор, пока цель не достигнута. Он сам решает, какие шаги нужны и не останавливается между ними, для того, чтобы вы подтвердили какие-либо действия. Простой пример из моей работы. Раньше бы я написал. Шаг 1. Прочитай файл X. Шаг 2. Найди в нем баг. Шаг 3. Почини его. Шаг 4. Запусти тесты. 4 сообщения минимум. Иногда Клод сам, конечно, понимает, что надо делать. И минимум 4 раунда. С командой GO это одна строка. Цель, чтобы тесты проходили на 100%. Действуй. Дальше код сам читает файл, сам ищет баг, сам его чинит, сам гоняет тесты. И не дергает меня по дороге, а я могу переключиться на другой свой проект. И вот что главное, что превращает команду GO в нечто принципиально другое, чем обычный промптинг. На этой неделе Акаш Гупта, тот самый аналитик, про которого я уже много раз говорил, выпустил детальный разбор команды Goal и расскажу оттуда самое полезное, а в гайде вы найдете полную ссылку на материал и полное описание всей команды Goal. Внутри команды Goal работают два агента, не один, а как оказалось, а два. Первый это большой, дорогой и умный агент, он делает задачу, он читает файлы, запускает команды, чинит баги и печатает доказательства прямо в чат. Вот тест прошел, вот 7 разделов из 7 готовы, вот ссылка на первый источник. Второй агент, он маленький, дешевый и тупой, как пробка. Он читает только эти доказательства в чате и отвечает лишь на один вопрос. Все, цель достигнута, если нет, отправляет первого умного агента делать еще раз. Если да, пишет, цикл закрывается, и он тебе пишет, готово. Их называют прокурор и адвокат, два агента, никто никого не выгораживает. Это и есть то, почему Goal действительно работает, а не превращается в бесконечный keep going. И теперь конкретный шаблон, который Acage дает в своем материале. Я его слегка адаптировал под русский язык. Запоминайте, он работает на любой задаче, не только для разработчиков. Вначале вы пишете команду slash goal, конкретный артефакт, который должен появиться в конце, то есть финальная реализация вашей цели. Далее пишите финишная черта и можете перечислить проверяемое условие, которое здесь нужно. Далее раздел «Докажи», что напечатать в чат, чтобы было видно, что все готово. Следующий раздел «Покажи мне», то есть финале «Хэнд-Офф», отчет, рекомендации, открытые вопросы. И раздел «Если уперся», что лагировать, что пропустить, когда сдаваться. Главное в этом шаблоне последняя секция «Если уперся». Без нее агент будет колотиться об стену часами, пытаться попасть на сайт или еще куда-то. С ней он честно скажет, не смог, вот почему и закроет цикл. И когда нужно использовать гол, когда у вас уже есть проверяемая цель, то есть такая, где машина сама может понять, достигнет ее или нет. Тесты, сборка, фикс конкретного бага, готовый план поездки и так далее. Когда не использовать, когда цель субъективная, сделай красивый дизайн, напиши хороший текст. Клод сам по себе очень плохо оценивает себя. или когда вы еще не знаете чего хотите. Если задача в стадии «давай поговорим» это разговор, а не луп. Сначала разговор или планирование, есть такая команда в кладе, а потом уже гол. Прежде чем пойдем к следующей команде, мини-блог про три ошибки, которые делает каждый новичок с команды гол. А как в той же статье их перечислил, они реальные и невыдуманные. Ошибка первая, размытая цель. Сделай production ready. Звучит уверенно, но чекер, тот самый второй тупой агент, который проверяет готовность, не знает, что значит production ready. Цикл либо обрывается слишком рано, потому что выглядит готово, либо крутится бесконечно, потому что не нашел условия для достижения. Как это исправить? Назовите конкретный артефакт, конкретное состояние, конкретный тест, который это подтвердит. Не Production Ready, а все 47 тестов проходит Lighthouse Core больше 90. Ошибка 2. Невыполнимая цель. Цель зависит от того, к чему агент не имеет доступа. Логин в админку, подтверждение заказа в API, страница за бейволом. Без секции, если уперся, агент будет долбиться об стену часами, токены будут сожраны, а результата будет ноль. Как это исправить? Всегда секция, если уперся. Залогируй и пропусти. Дай агенту разрешение красиво сдаться, а не молотить в пустую об стенку. Ошибка 3. Цель комбайн. Исследуй, напиши, отформатируй, публикуй. 4 финишные черты в одной. Чекер не знает, какую из них проверять. Берет ту, которую заметил последней. И качество остальных трех просто лотерея. Как исправить? Разбейте на последовательные колы, то есть цели. Сначала исследуй, цикл закрывается. Потом напиши на основе исследования, цикл закрывается. Потом отформатируй. Каждый со своей одной финишной чертой. Запомните три эти ошибки и в первый же запуск вам не придется узнавать их на своей шкуре. И на своем счете в плане токенов или потраченных лимитов за день или неделю. Вторая команда это Loop, про который мы уже говорили ранее, но теперь разберем ее более детально. Что же это за команда? Она запускает повторяющуюся проверку через заданный интервал. Вы один раз сказали, каждые 5 минут или каждый час Клод сам делает то, что его попросили. И без вас. Когда это нужно брать? Мониторинг, регулярные дайджесты, контроль сборки. Любая задача, где главное не пропустить важный момент. Когда не использовать? Когда задача одноразовая. Нам не нужно гонять луп, чтобы один раз починить тест. Это команда goal или вообще обычный prompt. Команда третья это workflows. Что это за команда? Самая мощная из стройки это мультиагентная оркестрация, когда работают сразу несколько и агентов параллельно. Вы задаете задачу, код разбивает ее на десятки под задачи и запускает по ним отдельных агентов параллельно. Каждый со своим чистым контекстом, один пишет, второй проверяет, третий собирает результат. Помните, я в видео про Harness рассказывал про кейс Banner, альтернативного JavaScript-а-рантайма, где Джаред Саммер за 6 дней переписал 960 тысяч строк-кода с ZIG на раз. Это было сделано именно через dynamic workflows, то есть через команду slash workflows. Когда нужно использовать данную команду? Большие проверки кода, миграция, аудиты, поиск редких багов, исследование вопроса по десятку источников. Все, где много мелких подзадач и где параллельность дает реальный выигрыш в чем-либо. Когда не нужно использовать? Когда у вас какие-либо простые правки в проекте? Если у вас задача на 5 минут, не надо запускать workflow с 8 агентами параллельно. Это максимально неправильно. И плюс дороже по токенам. И еще одна вещь, про которую почти не пишут. Чтобы Клод сам построил workflow, под вашу задачу есть простой триггер. Просто напишите в чате слово «Ультра-код». Например, «Ультра-код, проверь все API-поинты на ошибке авторизации». Клод видит триггер, сам собирает харнес под задачу, разбивает ее на подзадачи, запускает их одновременно. И, по моему опыту, самый недооцененный способ работы в Клод-код на сегодня. Итак, я только что вам показал и озвучил три команды в код-коде, но за пару дней до того, как я начал готовить это видео, в X вышел пост, который собрал больше миллиона просмотров. Автор его Moves, и он описал паттерн, который заходит еще дальше наших трех команд. Он называется Self-Improving Loops, самолучающийся loops. Сейчас я расскажу, зачем вам это, даже если вы не пишете код. Идея применима к любой исследовательской и аналитической задаче, и это реально работает очень круто. Идея здесь в трех словах. Дешевая модель делает, дорогая проверяет, workflow сохраняется. Автор берет открытую модель Kimi Q2.6 от китайской компании Moonshot AI. Стоимость около доллара за миллион входных токенов и 4 бакса за миллион выходных токенов. Дешево. Это позволяет быть расточительным. Провалили первый запуск, перезапустили, ничего не потеряли в деньгах. Kimi запускает 300 параллельных субагентов в один заход. Это потолок их продукта Agent Swarm. Это буквально рой агентов. если перевести дословно. Каждый агент работает в своем контексте, не мешая другим. На выходе структурированы файлы, PDF, Excel, таблицы, дадасеты. Не текст в окне, а файлы в папках. Но у дешевых моделей есть известная болезнь. Они уверенно врут в своих ответах. Их выходной ответ выглядит готовым, но является ли он правильным, это отдельный вопрос. Поэтому над Swarm или Roe ставится дорогая модель Opus 4.8. Ее работа одна, проверять выходные данные, не хвалить, а искать ошибки. По данным Anthropic Opus 4.8 примерно в 4 раза реже пропускает баг в собственном коде, чем предыдущая версия. Поэтому именно ее ставят на Verify Gate, то есть буквально проверяющие ворота для того, чтобы проверить данные, которые собрал Кимика. Получается архитектура дешевая модель работает, дорогая держит честность. Swarm пробует, Opus ловит ошибки. Если Opus сказал здесь ложь, результат не сохраняется. Если сказал все чисто, переход к следующему шагу. Это была первая половина паттерна, архитектура. Но вторая половина расскажет, почему он называется «Самый улучшающийся loops». Когда запуск пошел успешно и опуск подтвердил, что результат чистый, вы говорите модели всего лишь одну команду «Сохрани этот workflow как скилл». Скилл — это навык, который можно использовать далее. Что это значит? Записать, что было на входе, какие шаги выполнил агент, какие проверки прошли и в каком формате был выход данных. И теперь главный момент. Следующий запуск той же задачи на новых данных идет через сохраненный скиллс. Первый запуск занимал 20 минут. Вы писали спецификацию, читали план, контролировали проверку. 50-й запуск занимает 30 секунд. Вы прикладываете новые файлы, говорите про гони такой-то скилл и получаете готовый результат мгновенно. Вторая часть это файл Constraints Markdown. Буквально ограничение в формате файла Markdown. Это документ с правилами, который кимика загружает автоматически на каждом запуске. Каждый раз, когда Opus верификатор находит ошибку, вы берете его обратную связь и добавляете в этот файл как новое правило. Пример. Opus нашел, что Swarm взял цифру из неавторитетного источника. Вы добавляете правило, любая цифра должна вести к первичному источнику или быть помечена красным. На следующем запуске Swarm уже не повторяет эту ошибку, потому что правило загрушено до старта. Получается, что Loop учится на своих ошибках. Через 5 запусков ваш Constraint MD превращается в живую документацию, которая защищает от повторения уже выявленных провалов. Главная мысль автора – модель не переобучается между вашими запусками, переобучается система вокруг нее. Skills плюс Constraint Markdown плюс ваши документы – это ваша интеллектуальная собственность, которую конкурент не повторит за неделю. Она строится из месяцев ваших реальных запусков. А теперь перейдем к 7 шагам, что нужно делать в вашем проекте, чтобы все работало правильно. Запоминайте. Первый. Пишите не промп, а спецификацию. Это разница между хочу что-то и хочу конкретно вот это. Спецификация описывает, что собрать, какие источники считать валидными, в каком формате вывод, что делать при конфликте данных, когда останавливаться, не исследуя рынок недвижимости, а вернее Excel с 20 тысячами строк по новостройкам по каждой площади, цена, район, источник, дата. Второй шаг. Читайте план разбиения до запуска. Когда вы отправили спецификацию, модель не сразу запускает агентов. Она показывает план, сколько субагентов будет, кто за что отвечает, какой порядок выполнения. Это занимает 0 токенов. Если план плохой, вы корректируете спецификацию до того, как сжечь ваш бюджет. Третий шаг. Запускайте параллельных агентов на дешевой модели. 300 субагентов Кимики работают 15 минут. На дорогой модели это 1000 долларов, на Кимики всего лишь десятки. Четвертый шаг. Поверх в стакте VerifyGate на дорогой модели Opus 4.8. Его задача не оценить, а искать ошибки. По умолчанию каждый результат считается виновным, пока не доказано обратное. Пятый шаг. Успешный workflow сохраняйте как скилл. Говорите команду, сохрани этот workflow как скилл с именем таким-то. На следующих запусках вы вызываете этот скилл одной строкой и весь процесс уже работает быстрее. Шестой шаг. Обратную связь от верификатора превращайте в правило. File Constraints. Точка Markdown. Этот файл подгружается перед каждым следующим запуском лупа и он помнит все свои ошибки. Седьмой шаг. Когда скилл стабилизировался, превращайте его в фоновый агент. По расписанию, по триггеру, новый файл в папке, обновление цен у конкурента, изменение на сайте. Вам приходит только результат и отклонение. Вот вы спросите, зачем я это вообще рассказываю в видео про три команды? Потому что три команды код-кода это просто вход. Это переход от чата к луп. Но если вы хотите по-настоящему монетизировать AI в работе или в своем бизнесе, нужно строить компондирующиеся системы, где каждый успешный запуск делает следующий быстрее, дешевле и точнее. Это ваше конкурентое преимущество. Вот это и есть переход от простого loops к self-improving loops. Ссылку на оригинальный пост и полный разбор всех шагов автора я положил в полный гайд под этим видео. Забирайте у бота бесплатно. Если досмотрели до сюда, у меня для вас еще одна находка. Пока готовил этот выпуск, я наткнулся на отдельный репозиторий специально под Loop Engineering. Это дисциплина проектирования автоматических лупов. Файл от Кобуса Герлинга. Он один из самых известных авторов про AI-агентов и бывший директор AI в Core AI. У него в репозитории есть одна фраза, которую я хочу с вами поделиться. Loop Engineering — это когда вы перестаете быть человеком, который промтит агента. Вы становитесь дизайнером системы, которая делает это за вас. В целом, это вся идея вот этого видео в одном предложении. Что находится в самом репозитории? Практическая и сразу применимая к работе. Там 7 готовых продакшн лупов. С кодом их можно клонировать и запустить хоть сегодня. Перечислю 4 самых понятных без IT-жаргона. Daily triage это ежедневная сортировка, то есть каждое утро луп проходит по входящим задачам, письмам, тикетам и сортирует по приоритету. Вы открываете отчет в 9 утра, а не разбираете все 80 уведомлений. PR BabyList. Следит за изменениями в коде команды, сам пишет summary, отмечает, что требует вашего внимания. Из кто-то закоммитил, пойти посмотреть, становится вот сводка из трех пунктов. Dependency Sweeper. Каждую неделю он проверяет все библиотеки в проекте, ищет уязвимости делать PR с обновлениями. Без вашего участия, вы только подтверждаете мерж. Следующий это ChangeLockDrafter. Он собирает все изменения за неделю в человеческий чиндлок, вам 5 минут на ревью вместо часа на какую-либо ручную писанину. И это не код, который надо писать с нуля, это готовые шаблоны, которые вы просто клонируете, запускаете под себя, и я перечислил только 4 здесь. И вторая важная вещь откуда? Для тех, кто боится включать луп в продакшене, кобус вводит понятие фазового роллаута, то есть постепенного запуска. И на самом деле это очень важная вещь, послушайте внимательно. Здесь три уровня доверия. На каждый есть свой луп. Расскажу по очереди про каждый. Первый уровень это уровень 1. Луп только наблюдает, присылает отчеты. Вот что бы я сделал, если бы мне разрешили. При этом сам он ничего не меняет. Он работает фоном неделю. Вы смотрите на результат, попадает он в правильное действие или нет и можете его скорректировать. Уровень 2. Loop предлагает какие-либо действия и ждет вашего подтверждения. Вы говорите да, он делает. Нет, он учится дальше через файл Constraints Markdown. Если помните, я говорил про него в начале, это файл правил из паттерна Moves. И уровень 3. Когда вы за месяц увидели, что Loop стабильно попадает в нужные действия, вы его переводите в автономный режим. Loop работает сам, присылает только результат и отклонение. И здесь важно не запускать сразу уровень 3. Это типичная ошибка. Начинайте с первого, пусть просто пишет отчеты. Через неделю станет понятно, можно ли доверить ему вашу задачу или она требует переформулирования. И последнее. В этом же репозитории есть три CLA-инструмента, которые мне помогли проверить готовность собственных проектов. Это Loop Audit. Он оценивает, готов ли ваш проект к лупам. Какие места можно заводить в луп, какие пока рано. LoopInit создает скелет нового лупа под выбранный паттерн из 7. И LoopCost оценивает стоимость токена до запуска, чтобы не потратить все лимиты недели за пару дней. Вот это та тема, которая очень важна здесь, потому что луп реально может потратить все ваши лимиты. Ну что, финал. Глава Клод Котт в Anthropic со сцены WorkOS сказал, моя работа просто писать loops. Через 5 дней инженер из OpenAI повторил это слово в слово твитом на почти 20 тысяч лайков. Эдди Осмайни из Google дал имя этому Loop Engineering, а Акаш Гупта сказал «Хватит откладывать, используйте Loop». А китайский разработчик ответил конкретикой «Я живу на трех командах – Goal, Loop, Workflow». Согласие, а не спор. И именно поэтому за одну неделю июня тема ушла в центр AI Twitter и осталась там похожа с нами навсегда. И тема продолжила развиваться. Пока я готовил это видео, за следующую неделю случилось еще 4 вещи, которые я уже вам рассказал. Китайский AI-блогер с полумиллиона подписчиков выложил на GitHub бесплатный учебник по Loops на двух языках. Запустился сборник готовых рабочих циклов Loops для разработчиков. Мэй Тит Берман собрал библиотеку из 29 готовых Loops и одним из контрибуторов туда стал тот самый Питер Штейнберг. А на X вышел вирусный пост на миллион 140 тысяч просмотров. про селф-импровинг лупс. Паттерн, где дешевая модель работает, дорогая проверяет, а workflow сохраняется в скиллз и становится умнее с каждым запуском. Всего лишь одна неделя истеристического разговора в готовый продукт, готовые библиотеки и новый архитектурный паттерн. Так выглядит волна, которая пришла и осталась с нами надолго. И сразу честный момент. Лупс не магическая кнопка. Я в этом видео отдельно проговорил 4 издержки. Долг проверки, гниение понимания, счет за токены, когнитивная капитуляция. Они реальны. Все это лечится не новой моделью, а дисциплиной к себе. Раз в неделю одна задача руками, каждый месяц финальный обзор диффов, каждый старт нового цикла лимит на АПИ ключ. Без этого даже самый красивый луп просто вас уничтожит и вы не поймете, что вы творите. Если хотите запомнить только одно из этого видео, запомните это. Промт это инструкция, луп, гол это цель. Один раз вы перейдете от первого ко второму и обратной дороги уже не будет. И еще одна фраза, на которую я бы хотел закончить. Акаж Гупта в своей статье сказал так. Сама команда учится за 10 секунд, дольше учится другому. Как писать, что значит готово до того, как ты ушел? Словами, которые проверка может подтвердить, не читая твоих мыслей. Это в принципе все, что вам нужно понять про Loops. Команда 10 секунд, привычка пара недель, изменения в работе навсегда. И главное, что я обещал в начале. Все материалы из этого видео, рабочие промпты для Goal, Loop, Workflow, шаблоны для каждой команды, чек-лист из 10 задач, ссылки на все источники с верификацией уже лежат по ссылке в моем телеграм канале. Единственное, что прошу взамен, подпишитесь на мой канал. И последнее, лайк и комментарий помогают YouTube показать видео большему числу людей. Подписывайтесь на этот канал и на мой телеграм, дальше будет еще интересней. Спасибо, что досмотрели до конца, всем пока и до следующих встреч.

Внутри FuturaAI — закрытый  БЕСПЛАТНЫЙ канал про создание бизнеса на AI и про внедрение AI в найме, с видео которые не попадут на YouTube.
Получи доступ по ссылке (уникальные видео, материалы) → https://t.me/+kDk2YEMX_1A5YjQ6

Основной Telegram-канал: https://t.me/edvardgrishin27
Моя студия Futura AI (AI-ассистенты, сайты, приложения, автоматизации для бизнеса): https://futuraai.ru

В этом видео простыми словами разбираю что такое команды /loop/goal/workflows, почему они отменяют привычный промптинг, показываю каждую из трёх команд и закрываю двумя продвинутыми блоками — паттерном Self-Improving Loop  и каталогом из 7 готовых production-loops, которые можно клонировать и запустить сегодня.

В видео:
— Что такое loop простыми словами и в чём отличие от привычного чата с AI
— Boris Cherny (Anthropic) и Peter Steinberger (OpenAI) впервые сказали одно и то же про loops — почему это сигнал, а не спор
— Mr Panda: три команды, которые заменяют все
— /goal — задаём цель, AI работает до результата без вмешательства
— /loop — повторяющиеся проверки по расписанию
— /workflows + триггер ultracode — параллельные агенты для тяжёлых задач
— Self-Improving Loop: паттерн — дешёвая модель делает, дорогая проверяет, workflow сохраняется как Skill
— Практический каталог Cobus Greyling: 7 production-loops + фазовый rollout L1→L2→L3 — как включать loops без страха
— Когда брать каждую команду, а когда не стоит

Все материалы из видео можно забрать по ссылке: https://t.me/thefuturaai_bot?start=video_top3claude

Прошлые видео:
🎬 Harness  — будущее AI https://youtu.be/tC28qXlPHC0?si=wADVBPrCp8Fw4C56

ТАЙМКОДЫ:

0:00 — О чем данное видео?
2:00 — о  Futura AI и Бесплатной закрытой группе про Ai бизнес
2:50 — Хронология «Loop Week», что такое loop enginering и что произошло в индустрии
9:10 — О трех комадах
10:10 —  4 издержки Loops
12:25 — Разбор трёх команд:
12:25 — /goal — что это
13:45 — Секрет /goal: внутри работают ДВА агента (прокурор и адвокат)
14:35 — Шаблон /goal в 4 секции (финишная черта / докажи / покажи / если упёрся)
16:00 — ТРИ ОШИБКИ на первом запуске /goal (и как их избежать)
17:35 — /loop — повторяющиеся проверки
18:05 — /workflows + триггер ultracode
ПРОДВИНУТАЯ АРХИТЕКТУРА
19:30 — Self-Improving Loop @0xMovez: дешёвая модель работает / дорогая проверяет
23:10 — 7 шагов паттерна: что делать в своём проекте
25:25 — Loop-engineering Cobus Greyling: 7 готовых production-loops
27:10 — Фазовый rollout L1→L2→L3: как включать loop без страха
28:40 — Финал

---

#ClaudeCode #loops#Anthropic #ClaudeAgentSDK #Anthropic #OpenAI #AIагенты #AILoops #LoopEngineering #AIавтоматизация #PeterSteinberger #BorisCherny #AddyOsmani #AakashGupta #MrPanda #Movez #CobusGreyling #SelfImprovingLoop #FuturaAI #ИИ #AI #нейросети #промптинг #промпты #vibecoding #AIдляБизнеса #AIразработка #ClaudeCodeDesktop #harness #harnessengineering #DynamicWorkflows #ultracode