Этот пост — одновременно и кейс из портфолио, и история создания продукта. Пишу как было, без приукрашивания.
Идея
Я работал с AI-агентами и постоянно натыкался на одну и ту же проблему: агент выдаёт ответ, но почему он пришёл к этому ответу — непонятно.
Для простых задач это ок. Для сложных — катастрофа. Если агент ошибся на шаге 3 из 10, ты узнаешь об этом только по финальному результату. А к этому моменту ты уже потратил токены, время и нервы.
Первый прототип
Начал с простого: визуализация reasoning trace как дерева. Каждый вызов модели — узел. Каждое ветвление — развилка.
Звучит просто, но дьявол в деталях:
- Как парсить streaming traces?
- Как показать дерево, если в нём 200 узлов?
- Как сделать это интерактивным?
Как я строил
Я не программист в классическом смысле. Я оркестрирую AI:
- Формулирую архитектуру и спецификацию
- Декомпозирую на задачи
- AI пишет код по каждой задаче
- Я ревьюю, тестирую, итерирую
Это не «нажал кнопку и получил приложение». Это управление AI как джуниор-разработчиком, который очень быстро печатает, но нуждается в чётком ТЗ.
Выводы
- Скорость: от идеи до MVP за 2 недели (один человек)
- Качество: 80% того, что написал бы senior-разработчик
- Bottleneck: не код, а продуктовые решения — что строить и зачем
Именно поэтому я считаю, что будущее за людьми, которые понимают и продукт, и технологию. Не нужно быть экспертом в обоих — нужно быть достаточно хорошим, чтобы оркестрировать.