Дмитрий Чеклов | CEO Hybrid

Завтра проверим, насколько я был прав десять лет назад 😅 Выступаю на Programmatic Review от Digital Marketing Club с ремейком своего доклада с первой Hybrid Conf «Гибридная реклама. Data-driven маркетинг своими руками». Честно расскажу, что из тех идей стало нашей ежедневной рутиной, а что осталось красивой картинкой. Также буду в панельке «Programmatic в России: история решений, изменивших индустрию» Если интересно, как программатик выглядел до того, как стал скучной нормой, — приходите. Заодно проверим, кто из нас в 2015-м был провидцем, а кто фантазёром 😀 • 19 июня • Москва, Шмитовский проезд, 3с1 (м. Улица 1905 года) • регистрация

Пока Маск готовит ракету на Марс, в авиации тоже происходит тихая революция, за которой я как частный пилот наблюдаю с большим интересом Решил сегодня разбавить свой обычный контент такой вот околоавиационной темой. Мы привыкли считать, что частный джет — игрушка исключительно для списка Forbes. Однако есть как минимум три проекта, которые уже изменили траекторию развития этого направления. Они делают ставку не на новые ракетные двигатели, а на аэродинамику, которая превращает самолет в максимально эффективную машину. Если у них получится, то в скором будущем владение личным бортом перестанет требовать бюджета целой страны. Лично мне такой подход кажется куда более перспективным, чем бесконечные попытки просто нарастить мощность Как думаете, пойдет такая история в серию или останется экспериментом?

⚡️Roblox начал работать без ограничений — сообщает Екатерина Мизулина. ⚫️ Попасть в Медийку

Мы в игре!

Вот уже полгода мы в Hybrid пытаемся внедрять всякие ИИ-штуки в компании, и вот мои наблюдения: Почти 90% в компании не хотят ничего менять. Или хотят в теории, но когда-то в будущем, когда всё будет понятно. Топ фраз: «я боюсь», «риски», «говорят/пишут, что эффективность маленькая», «надо считать экономику», «а вдруг всё закроют». Топовые модели типа Sonnet/Opus/ChatGPT, на которых сидит вся корпоративная Америка, не настолько сильно лучше, насколько дороже. Речь скорее про API. В OpenRouter более 200 различных LLM, топовые китайские модели и open source закроют 99% задач, при этом будут стоить в 10–50 раз дешевле, чем API от Anthropic. Если работаете в диджитал, то вам нужно серьезно задуматься, будет ли ваша профессия нужна в ближайшем будущем. Если работаете разрабом, то надо перестраивать свои подходы к разработке и позиционировать себя как инженер. Разделения на фронт, бэк и девопса больше не будет. Разработчики в целом никуда не денутся, это всё еще востребованная профессия. Но скорее поменяется конъюнктура на рынке: большим компаниям будет нужно меньше, а маленьким — больше. Будущие отделы разработки — это 1–2 человека в команде. Разработчики, которые могут внедрять ИИ в разработку, автоматизировать все циклы, будут цениться больше.

В Forbes вышел мой комментарий про новый ИИ-сервис Яндекса Vibecraft Рассказываю, почему эра генерации отдельных кусков кода закончилась, как агентские обвязки теперь выдают готовый продукт по промпту и почему базовый IT-аутсорс вместе с джунами ждет серьезнейший кризис. Читайте материал ➡ по ссылке

Поучаствовали семьей в велофестивале по Садовому Кольцу.

Сегодня я поменял openclaw агента на hermes. Я так и не понял, зачем OpenClaw столько жрет ресурсов и очень медленно отвечает. Hermes отвечает быстрее и может жить в самом минимальном инстансе.

Самый большой страх разработчиков Когда речь заходит о том, чтобы просто взять и начать пилить проект в Claude Code и пр. агентах, у среднестатистического разраба всплывают следующие страхи: 🔼 Каждый новый проект в старом мире — это куча подготовительной волокиты: архитектура, продумать фреймворк, дизайн-кит и т. д. В старом мире получить простенький прототип интерфейса с данными из базы, плюс простая многопользовательская модель — это 1–2 месяца. 🔼 Агент сгенерирует много мусора и всего лишнего, и я не смогу отслеживать плохой дизайн кода. 🔼 Безопасность: я читал, как агент сносит базы, где гарантия, что у меня будет по-другому? Давайте по порядку: Все приложения плюс-минус идентичные. Архитектура вся уже расписана, изучена. Ну камон, паттерны «получить из базы объект, кинуть его в таблицу, прикрутить CRUD-операции»? Или сделать многопользовательское приложение и авторизацию. Это всё давно существующие паттерны разработки, хорошо задокументированные, и агенты это очень хорошо понимают. Это всё вершина Гаусса. Ничего сложного. Любой каркас приложения собирается за считаные часы в зависимости от скоупа MVP. По второму страху. Я начал свою карьеру разработчиком в тот момент, когда Java и C# отхватывали от старого поколения разрабов по тем же причинам. Да, код становился красивее, но сколько он создавал мусора в runtime? (И до сих пор создает). Это не отменяло тот факт, что эти ООП-платформы заняли львиную долю рынка. Так что мы этот этап уже проходили. Сейчас ни один питон-разработчик ничего не может сказать за память. Но для реальных кейсов это не всегда нужно. Я за майские накидал приложение и даже ни разу не посмотрел код. Для меня это как не думать о том, в какие CPU/Memory-конструкции компилятор переводит код современных языков. Агенты и модели умнеют, и через год этот вопрос ни у кого не будет возникать. И да, этот страх можно парировать через другие паттерны разработки: TDD, написать свои rules/skills по написанию кода, создавать своих субагентов, которые будут без лишнего контекста делать проверки. Безопасность. Рисков безопасности с тем же уровнем вероятности огромное количество, и никто про это даже не задумывается. Каждый 8-й из 10 аудитов кода в корпорации выявит захардкоженные пароли. Удаление базы — это отсутствие выстроенного workflow, который исключает подобные события. Всё-таки AI-агенты — это инструменты, и ими следует научиться пользоваться.

Как написать своего агента? Наверное, buzz-словом 2026 будет «агент». Те, кто в теме, очень легко и непринужденно в этом разбираются, но если ты далек от этого, то вот Starter Pack по созданию агентов. Дисклеймер. Статья написана по заявкам моих коллег и для моих коллег, не стояла задача охватить все возможные способы. Во-первых, агентами очень часто называют простые детерминированные алгоритмы: выгрузить статистику из Яндекс Метрики и сохранить отчет в базе данных. Всё очень просто. Раньше это называли скриптом, сейчас — агентом, т. к. можно скрипт не писать самому. Инструментарий по созданию агентов Nocode/Low-code платформы: n8n, make.com. Плюс: можно визуально видеть, что происходит. Есть куча мануалов, коннекторов или готовых шаблонов под вашу задачу. Также не нужно париться про хостинг и настраивать серваки. Все ваши простые скрипты лежат в этих платформах. Минусы: если там нет какого-то подключения или необходимой ноды — можете долго мучиться с поиском решения. Платформы разработки: Claude Code, Codex, Antigravity, Cursor и т. д. Здесь вообще нет никаких ограничений: можете создать абсолютно любой сценарий. Но минус: для простых задач будет создаваться проект, подниматься докер, фронт/бэк и другие элементы архитектуры только для того, чтобы раз в день залезть на почту и сделать саммери. Более того, если ваш компьютер не включен постоянно и не имеет статического IP-адреса, то вам надо залить всё на хостинг. Хорошая новость: вам почти ни в чем не надо разбираться, попросите сделать это Claude Code, и он сам напишет план и реализует его. Еще одна хорошая новость: всё это можно комбинировать. Например, писать агента в Codex, но для n8n. Качайте Codex и пишите: «Я делаю агента в n8n, вот мой API-ключ, и далее что вы там хотите сделать». Далее Codex сам настроит все ноды в n8n, и вам не придется разбираться в документации. Если у вас много маленьких агентов, то это, пожалуй, лучшая связка (бесплатного Codex здесь хватает на пару часов в день, это дофига). Что делает агента агентом? Как я говорил выше, простые операции — взять из одной апишки и простым алгоритмом записать в другую — это хоть в современном сленге тоже «агент», но по форме, а не по содержанию. Самая магия наступает тогда, когда вы в ваш агент добавляете вызов LLM-функций (ChatGPT, Anthropic и т. д.). То есть пишете в Codex: «Добавь вызов LLM для обработки вот такой информации», и в ваш простенький скрипт добавляется мозг, который может понимать почти всё и выдавать ответ в любом формате. Например, ваш агент берет из базы договор, далее вы пишете системный промт: «Проверь этот договор на соответствие нашим корпоративным правилам (список правил)» и отправляете текст договора и промт в LLM. И далее она уже вернет ответ в таком виде, в котором вы зададите в системном промте. Вот, пожалуй, и всё по этой теме. Но я уже написал следующий пост: какие паттерны проектирования агентов существуют, чтобы написать свой агент по типу Lovable, Claude Design и т. д. Ставьте свои реакции, и я выложу его.