# Агентский кодинг на практике: как встроить ИИ в реальную разработку и не потерять контроль

## Метаданные

- **Спикер:** Антон Морев
- **Канал:** Галера Морева
- **Тема:** Практический опыт внедрения агентского кодинга через Kilo Code в студии веб-разработки: настройка, workflow, реальный пример решения задачи и экономика процесса.
- **Длительность:** 1:15:51
- **YouTube:** https://www.youtube.com/watch?v=CjHFdsTW4ug
- **Источник:** https://ekstraktznaniy.ru/workbook/94

## Ключевые тезисы

1. **ИИ — ускоритель разработчика, а не его замена** — Качество результата агентского кодинга напрямую зависит от уровня разработчика. Чем лучше вы понимаете архитектуру, тем эффективнее используете ИИ. Ленивый разработчик с ИИ получит нерабочий или неподдерживаемый код, а опытный — кратное ускорение.
2. **Техническое задание перед кодингом — обязательный этап** — Перед тем как ИИ начнёт писать код, необходимо совместно с ним в режиме «архитектора» сформировать структурированное ТЗ в Markdown-файле. Это экономит контекстное окно и даёт чёткий план реализации. Без ТЗ ИИ будет «угождать» и генерировать лапшу-код.
3. **Workflow из нескольких этапов — ключ к качеству** — Эффективный процесс: 1) Архитектор формирует ТЗ, 2) Кодер реализует по ТЗ, 3) Валидация и отладка по списку затронутых файлов, 4) Написание тестов. Каждый этап — отдельная сессия с чистым контекстом, что предотвращает деградацию качества.
4. **Правила (Rules) контролируют поведение агента** — В Kilo Code можно задать глобальные и проектные правила: язык общения, язык кода, запрещённые файлы, стиль комментариев. Это предотвращает типичные ошибки вроде комментариев на неправильном языке или доступа к чувствительным файлам.
5. **Режимы агента решают разные задачи** — Архитектор — для ТЗ и планирования, Код — для написания кода, Чат — для быстрых вопросов, Оркестратор — для сложных задач из нескольких подзадач. Каждый режим можно привязать к своей модели, экономя на дорогих моделях там, где хватит дешёвых.
6. **Экономика агентского кодинга кратно выгоднее ручной разработки** — Реальная задача по экспорту с сохранением настроек колонок обошлась в 300-1000 рублей и 30-40 минут вместо 6-7 часов ручной работы одного разработчика. При этом ИИ сам нашёл все связанные места в коде и расширил решение на все сущности.
7. **Скорость генерации кода выросла в 4 раза, но скорость доставки фич — только на 50%** — Код пишется значительно быстрее, но за ним нужно внимательно смотреть: проверять архитектуру, тестировать, рефакторить. Без проверки ИИ может написать работающий, но неподдерживаемый код, как неопытный джун.
8. **Автоодобрение с ограничениями — золотая середина** — Рекомендуется разрешить ИИ создавать и редактировать файлы, но запретить удаление и автоматический выбор вариантов ответа. Если ИИ спрашивает — значит, он действительно не может решить сам, и нужно подключить свою голову.
9. **Контекстное окно — естественный ограничитель** — 400 000 токенов контекста кодекса — это много, но если вы упираетесь в лимит, это сигнал пересмотреть подход к задаче. Создание нового чата — способ посмотреть на задачу под другим углом, а не просто продолжение старого разговора.
10. **Агентский кодинг ставит развитие разработчика на паузу** — Главная оборотная сторона: пропадает мотивация учиться новому, когда ИИ решает большинство задач. Нужно осознанно выбирать задачи для ручной работы, чтобы не деградировать. Аналогия с крысой, которая жмёт на педаль дофамина до смерти от голода.
11. **Для бизнеса: не нанимать новых, а обучать текущих** — С появлением агентского кодинга потребность в найме новых разработчиков отпадает. Выгоднее поднять зарплату текущим и научить их эффективно работать с ИИ-инструментами.

## Практические задания

### Задание 1: Установите и настройте Kilo Code
**Цель:** Установите расширение Kilo Code в VS Code или JetBrains IDE. Подключите провайдер API (OpenAI-совместимый). Настройте автоодобрение: разрешите создание и редактирование файлов, запретите удаление. Отключите перехват фокуса (галочка в экспериментальных настройках). Проверьте работу, написав простой запрос «ты здесь?».

### Задание 2: Создайте файл правил для вашего проекта
**Цель:** Создайте папку .kilocode/rules в корне проекта. Добавьте файл communication.md с указанием языка общения и языка кода. Добавьте файл restricted-files.md с перечнем файлов, которые ИИ не должен трогать (.env, конфиги с секретами, сгенерированные типы). Проверьте, что правила работают — попросите ИИ написать комментарий и убедитесь, что он следует вашим правилам.

### Задание 3: Создайте workflow для решения сложных задач
**Цель:** Создайте файл workflow в папке .kilocode/workflows. Опишите процесс из 3-4 этапов: 1) Формирование ТЗ в режиме архитектора с сохранением в файл, 2) Реализация по ТЗ в режиме кода с записью затронутых файлов, 3) Валидация и отладка, 4) Написание тестов. Для каждого этапа опишите, что должен сделать ИИ и когда переходить к следующему этапу.

### Задание 4: Решите реальную задачу через workflow с ТЗ
**Цель:** Выберите задачу средней сложности из вашего проекта. Запустите оркестратор с командой создания сложной задачи. Пройдите весь цикл: обсуждение с архитектором, формирование ТЗ, валидация ТЗ, реализация, проверка результата. Замерьте время и стоимость токенов. Сравните с оценкой, сколько бы заняла ручная реализация.

### Задание 5: Посчитайте экономику ИИ-кодинга для вашей команды
**Цель:** Возьмите 3-5 последних задач из вашего бэклога. Оцените время ручной реализации каждой. Решите одну из них через агентский кодинг и зафиксируйте реальные затраты (время + стоимость токенов). Посчитайте разницу. Определите, какой тип задач даёт максимальную экономию, а какой — минимальную.

### Задание 6: Выделите задачу для ручной работы — осознанное развитие
**Цель:** Выберите одну задачу в неделю, которую вы будете делать полностью вручную без ИИ. Это должна быть задача на стыке ваших знаний — то, что вы умеете не до конца. Зафиксируйте, что нового вы узнали в процессе. Сравните ощущения: сложнее, но развивает ли это вас как специалиста?

## Ключевые цитаты

> «Это не заменитель разработчика, а его ускоритель. Насколько ты хорошо шаришь какие-то вещи по архитектуре, по разработке, настолько ты хорошо сможешь ускорять свою работу с искусственным интеллектом.»
> — Антон Морев

> «Курсор похож на ружьё или на топор. С ним можно дома обороняться, а можно себе голову прострелить.»
> — Антон Морев

> «Если ты ленивый раздолбай, который толком про разработку не знает и увидел в этом способ заменить себя и выдать себя за кого-то более умного, более крутого — тут, скорее всего, попадаешь в неприятную ситуацию.»
> — Антон Морев

> «Моя задача — прийти к такому мнению, что он описал ровно то, что сделал бы я, если бы не был бы таким ленивым и не попросил бы сделать его сам.»
> — Антон Морев

> «Каждый раз, когда он такую огромную задачку делает, я нажимаю — и оно работает. И я прямо вау. Я до сих пор к этому не привык.»
> — Антон Морев

> «Если мы говорим про скорость генерации нового кода, то она выросла раза в четыре. А если мы говорим про скорость доставки новых бизнес-фич до прода — она выросла процентов на 50.»
> — Антон Морев

> «Это как крыса, которой дали педальку, она жмёт и получает дофамин. Она жала, пока не умерла от голода. Вот то же самое и здесь — пропадает необходимость как-то развиваться.»
> — Антон Морев

> «Ближайший год я новых разрабов нанимать точно не буду. И непонятно, по итогам года не придётся ли с кем-то расставаться, просто потому что реально для него не будет работы.»
> — Антон Морев

> «Не написав ни строчки кода, я получил конечный результат. Потратив 1000 рублей и 30 минут, я получил готовый рабочий функционал, и моя голова сильно не устала от этого процесса.»
> — Антон Морев

> «В мире, где все начали делать задачки раз в три-пять быстрее, делать так же медленно, как делали раньше — это глупо. Бизнес так не выживет.»
> — Антон Морев

## Полный текст экстракта

# Агентский кодинг на практике: как встроить ИИ в реальную разработку и не потерять контроль

> Спикер: Антон Морев (Галера Морева) | Длительность: 1:15:51

## Ключевые идеи

1. **ИИ — ускоритель, а не замена разработчика** — качество агентского кодинга прямо пропорционально уровню разработчика. Опытный архитектор получает 4-кратное ускорение, а неопытный — гору неподдерживаемого кода.

2. **Техническое задание перед кодингом обязательно** — совместная разработка ТЗ в режиме «архитектора» экономит контекстное окно и даёт чёткий план. ТЗ сохраняется в Markdown-файл и служит входными данными для этапа реализации.

3. **Workflow из нескольких этапов — ключ к качеству** — эффективный процесс: архитектор → кодер → валидация → тесты. Каждый этап с чистым контекстом.

4. **Правила (Rules) контролируют агента** — язык, запрещённые файлы, стиль кода задаются в файлах правил проекта. Агент подчиняется им автоматически.

5. **Режимы для разных задач** — архитектор планирует, кодер пишет, оркестратор разбивает сложные задачи на подзадачи. Каждый режим можно привязать к своей модели.

6. **Экономика впечатляет** — реальная задача: 300-1000 руб. и 30-40 минут вместо 6-7 часов ручной работы. ИИ сам находит все связанные места в коде.

7. **4x быстрее код, но только 50% быстрее до прода** — за ИИ нужно проверять архитектуру, тестировать, рефакторить. Без проверки — работающий, но неподдерживаемый код.

8. **Автоодобрение с ограничениями** — разрешить создание и редактирование, запретить удаление и авто-выбор вариантов.

9. **Контекстное окно — сигнал пересмотреть подход** — упёрлись в 400K токенов? Начните новый чат и посмотрите на задачу под другим углом.

10. **Оборотная сторона: деградация навыков** — ИИ убивает мотивацию учиться. Нужно осознанно выбирать задачи для ручной работы.

11. **Бизнес-эффект: меньше найма, больше обучения** — потребность в новых разработчиках падает. Выгоднее обучить текущих работе с ИИ.

---

## Транскрипт

### Путь к агентскому кодингу

Антон Морев рассказывает эволюцию своего отношения к ИИ в разработке. В 2022 году — полный скепсис. Клиент присылает ChatGPT с намёком «теперь вы будете стоить дешевле» — это не вдохновляет. К концу 2023 года ни один разработчик Галеры не работает без открытой вкладки ChatGPT.

Для Антона лично ChatGPT стал способом открывать новые области знаний. Раньше он не знал, как загуглить определённые вещи, а в формате живого диалога мог узнать и сразу сделать. Качество услуг компании заметно выросло.

Полгода назад знакомый рассказал про Cursor. Антон попробовал — один разработчик перестал кодить сам, только давал Cursor текстовые указания. Результат: нагенерённая «лапша», которую невозможно поддерживать. Вывод: ИИ-кодер — это ружьё, с которым можно обороняться, а можно прострелить себе голову.

Компания остановилась на Kilo Code — расширении для IDE, которое подключается к любому OpenAI-совместимому API.

### Настройка Kilo Code

**Провайдеры:** Подключение через OpenAI-совместимый endpoint. Рекомендуется использовать responses API для нативной поддержки «думания» модели.

**Режимы (Behaviors):**
- **Архитектор** — участвует в разработке ТЗ
- **Код** — непосредственно пишет и редактирует файлы
- **Чат** — обычный диалог, удобнее браузерного ChatGPT
- **Дебаггер** — анализ ошибок из консоли
- **Оркестратор** — разбивает большую задачу на подзадачи и делегирует нужным режимам
- **Ревью** — code review (пока не распробован)

**Автоодобрение:**
- Разрешено: создание файлов, редактирование
- Запрещено: удаление, автоматический выбор вариантов ответа
- YOLO-mode (полный автопилот) — не рекомендуется

**Критическая настройка:** Галочка «не перехватывать фокус» в экспериментальных настройках. Без неё ИИ забирает клавиатуру и мышь, делая невозможной параллельную работу.

**Правила (Rules):**
- Глобальные — в домашней папке (~/.kilocode/rules)
- Проектные — в .kilocode/rules внутри проекта
- Пример: «Общайся по-русски, код и комментарии пиши на английском»
- Restricted files: запрет на чтение .env, сгенерированных типов, конфигов

**Генерация коммит-сообщений:** Настроен промт: «Пиши на русском, без пересказа диффа, только суть в одной строке, return only commit message».

### Workflow: решение сложных задач

Описан в файле .kilocode/workflows. Последовательность:

**Этап 1 — ТЗ (режим Архитектор):**
- Создаётся Markdown-файл в папке /ТЗ
- Агент задаёт уточняющие вопросы «как акинатор»
- Указываются конкретные файлы, которые нужно изменить
- Переход к следующему этапу — только по подтверждению пользователя

**Этап 2 — Реализация (режим Код):**
- Агент получает готовое ТЗ с чистым контекстом
- Реализует, записывает затронутые файлы в конец ТЗ
- Пользователь может параллельно заниматься другими делами

**Этап 3 — Валидация:**
- Проверка по списку затронутых файлов
- Агент смотрит файлы и исправляет баги
- Контекст уже не содержит мусора от обсуждения ТЗ

**Этап 4 — Тесты:**
- Автоматические юнит-тесты — хорошо автоматизируются
- E2E-тесты со сложной бизнес-логикой — пока тяжело

### Реальный пример: экспорт с сохранением колонок

**Задача:** На странице мероприятий пользователь настраивает видимые колонки. При экспорте в файл должны попадать только видимые колонки в том же порядке.

**Процесс:**
1. Запущен оркестратор с workflow «create complex task»
2. Антон описал бизнес-требование простым языком
3. Указал ключевые файлы (table-page, table-settings)
4. Агент сам нашёл: export-tables controller, сервис, провайдеры
5. Сформировал план с Mermaid-диаграммой
6. После подтверждения плана — создал детальное ТЗ
7. Реализовал: изменения на фронтенде (формирование массива колонок, передача в запрос) и бэкенде (расширение DTO, фильтрация колонок)
8. Сам расширил решение на все сущности (бюджеты, документооборот, справочники), а не только мероприятия
9. Дополнил существующие тесты

**Результат:** Всё заработало с первого раза. Порядок колонок сохраняется. Тесты проходят.

**Стоимость:** ~300 руб. через собственный провайдер, ~1000 руб. через OpenRouter. Время: 30-40 минут.

**Сравнение:** Ручная реализация заняла бы 6-7 часов (включая вникание в контекст, реализацию во всех сущностях, тестирование).

### Оборотные стороны ИИ-кодинга

**Для разработчика:**
- Стагнация профессионального роста. ИИ решает задачи за вас — мотивация учиться падает.
- Аналогия с крысой и педалью дофамина: удобство убивает развитие.
- Решение: осознанно выбирать сложные задачи для ручной работы. Антон сегодня вручную решал задачу по TCP-соединениям — за час сделал то, что с нейронкой не мог сделать за три часа, но зато узнал массу нового.

**Для бизнеса:**
- Разработчики думают ещё меньше. Код от ИИ работает, но может быть неподдерживаемым.
- Под конец рабочего дня в мастер попадает код, который нужно рефакторить.
- ИИ пишет «не дырявее, чем мои разработчики», но проверять всё равно нужно.
- Необходимость в новых сотрудниках отпадает, что создаёт неопределённость для текущей команды.

---

## Практические задания

### Задание 1: Установите и настройте Kilo Code
Установите расширение Kilo Code в вашей IDE. Подключите провайдер API. Настройте автоодобрение: разрешите создание и редактирование файлов, запретите удаление. Отключите перехват фокуса. Проверьте работу простым запросом.

### Задание 2: Создайте файл правил для проекта
Создайте папку правил в корне проекта. Добавьте правила коммуникации (язык общения, язык кода) и список запрещённых файлов. Проверьте, что агент подчиняется правилам.

### Задание 3: Создайте workflow для сложных задач
Опишите процесс из 3-4 этапов: формирование ТЗ → реализация → валидация → тесты. Для каждого этапа укажите условия перехода к следующему.

### Задание 4: Решите реальную задачу через workflow
Выберите задачу средней сложности. Пройдите полный цикл через workflow. Замерьте время и стоимость. Сравните с оценкой ручной реализации.

### Задание 5: Посчитайте экономику для вашей команды
Оцените 3-5 задач из бэклога. Решите одну через агентский кодинг. Посчитайте разницу в затратах. Определите типы задач с максимальной экономией.

### Задание 6: Осознанное развитие — задача без ИИ
Выберите одну задачу в неделю для полностью ручной работы. Зафиксируйте, что нового узнали. Это инвестиция в ваш профессиональный рост, который ИИ не заменит.

---

## Лучшие цитаты

> «Это не заменитель разработчика, а его ускоритель. Насколько ты хорошо шаришь какие-то вещи по архитектуре, по разработке, настолько ты хорошо сможешь ускорять свою работу с искусственным интеллектом.» — Антон Морев

> «Курсор похож на ружьё или на топор. С ним можно дома обороняться, а можно себе голову прострелить.» — Антон Морев

> «Если ты ленивый раздолбай, который толком про разработку не знает и увидел в этом способ заменить себя и выдать себя за кого-то более умного — тут, скорее всего, попадаешь в неприятную ситуацию.» — Антон Морев

> «Моя задача — прийти к такому мнению, что он описал ровно то, что сделал бы я, если бы не был бы таким ленивым и не попросил бы сделать его сам.» — Антон Морев

> «Каждый раз, когда он такую огромную задачку делает, я нажимаю — и оно работает. И я прямо вау. Я до сих пор к этому не привык.» — Антон Морев

> «Если мы говорим про скорость генерации нового кода, то она выросла раза в четыре. А если мы говорим про скорость доставки новых бизнес-фич до прода — она выросла процентов на 50.» — Антон Морев

> «Это как крыса, которой дали педальку, она жмёт и получает дофамин. Она жала, пока не умерла от голода. Вот то же самое и здесь — пропадает необходимость как-то развиваться.» — Антон Морев

> «Ближайший год я новых разрабов нанимать точно не буду. И непонятно, по итогам года не придётся ли с кем-то расставаться, просто потому что реально для него не будет работы.» — Антон Морев

> «Не написав ни строчки кода, я получил конечный результат. Потратив 1000 рублей и 30 минут, я получил готовый рабочий функционал, и моя голова сильно не устала от этого процесса.» — Антон Морев

> «В мире, где все начали делать задачки раз в три-пять быстрее, делать так же медленно, как делали раньше — это глупо. Бизнес так не выживет.» — Антон Морев