Академия вайбкодинга появилась из простого наблюдения: хороший разговор с ИИ может дать сильный результат, но сам по себе разговор ещё не является системой.

Контекст теряется, разные агенты понимают задачу по-разному, важное решение остаётся в старом чате, а успешный процесс трудно повторить через месяц. Для личного эксперимента это терпимо. Для бизнеса и длительного проекта — уже риск.

Не курс, а рабочая лаборатория

Название «Академия» может звучать как образовательный продукт, но ядро проекта другое. Это среда, в которой я изучаю, как собирать устойчивые способы работы с ИИ.

Здесь важен не один эффектный промпт, а весь контур:

  • кто формулирует задачу и принимает результат;
  • какой контекст считается источником истины;
  • какие артефакты должны появиться на каждом этапе;
  • как проверить качество до перехода дальше;
  • что нужно сохранить, чтобы работу можно было продолжить.
Моя цель — собирать простые системы, которые выглядят спокойно, работают предсказуемо и не рассыпаются после первого удачного прогона.

Что такое harness-система

Harness — это «упряжь» вокруг модели: набор правил, файлов, ролей, проверок и инструментов, который направляет ИИ и не позволяет процессу расползаться.

В такой системе модель остаётся сильным исполнителем, но не управляет всем проектом самостоятельно. Она получает ограниченную роль, работает с обозначенными источниками и оставляет понятный результат.

Пять элементов контура

  1. Контракт задачи. Зачем мы это делаем, для кого и что будет считаться готовым.
  2. Роль. Какие решения агент может принимать, а какие должен вернуть владельцу.
  3. Артефакт. Не «что-то получилось в чате», а конкретный файл, схема, отчёт или рабочий модуль.
  4. Проверка. Набор свидетельств, по которым можно подтвердить качество.
  5. Память проекта. Решения и ограничения, которые переживают отдельный разговор.

Почему сопровождение входит в продукт

Даже хорошая система меняется вместе с реальной работой. Появляются новые источники данных, роли, ограничения и ошибки. Поэтому я рассматриваю годовое сопровождение не как «дополнительную продажу», а как инженерную часть продукта.

Сопровождение означает регулярный обзор: что используется, где качество падает, какие шаги стоит автоматизировать, а какие лучше оставить человеку.

Текущий статусАкадемия развивается как авторская лаборатория и инфраструктура для проектов. Это не обещание универсальной методологии: каждый принцип проверяется на реальных задачах.

Что уже даёт этот подход

Он позволяет держать несколько проектов в одном понятном контуре, не путать публичные материалы с внутренней работой, фиксировать ограничения и возвращаться к задаче без полного восстановления контекста.

Этот сайт — один из таких проектов. Его тексты, дизайн-прототипы, решения и проверки существуют не только в истории разговоров, но и как отдельные артефакты.

Где ИИ не заменяет человека

Владелец остаётся ответственным за смысл, границы, доказательства и решения, которые затрагивают людей или бизнес. Harness-система не снимает ответственность — она делает её видимой.

Нужен устойчивый контур работы с ИИ?

Можно начать с одного повторяющегося процесса и собрать для него понятный пилот.

Обсудить процесс с Дмитрием →