Proglib.academy | IT-курсы

📉 Агент может работать больше — и становиться менее полезным В ProjDevBench одна задача в среднем занимала 138 итераций и 4,81 млн токенов. 📍 Агент не просто написал код. Он десятки раз перечитал проект, что-то поменял, запустил, получил ошибку, передумал и пошёл по новому кругу. Но финальный acce

😅 После историй про удалённые базы и агентов, которые начинают заниматься социнженерией, хочется спросить: а как вообще давать AI доступ к реальному проекту и не ждать следующего сюрприза? Спойлер: волшебной настройки нет. Рабочий вариант гораздо скучнее: 1️⃣ агент работает в sandbox/staging, а не

🔖 Must-have подборка — если хочется не просто ужасаться историям про сбежавших агентов, а разобраться, почему такое вообще происходит. 🔵 PocketOS и другие случаи, когда агенты действовали совсем не по плану Хороший разбор непредсказуемого поведения агентных систем — с конкретными кейсами. 🔵 Что A

📊 Раз уж 31% в нашем опросе уже сталкивались с ситуацией «агент сломал то, о чём его вообще не просили» — держите кейс из серии «ну теперь понятно». В апреле Cursor с Claude Opus 4.6 получил обычную задачу в staging. Через 9 секунд у PocketOS не стало продакшен-базы — агент сам удалил Railway volum

Голосуйте — а на днях разберём похожий кейс, где агент «перевыполнил» задачу так, что пришлось потом извиняться перед незнакомым человеком 🙂 🏃‍♀️ Proglib Academy