В современном мире разработки программного обеспечения и инженерии искусственный интеллект стремительно меняет подходы к решению сложных задач. Одна из ключевых проблем, с которой сталкиваются специалисты при работе с ИИ-агентами, — это как организовать процесс так, чтобы максимально эффективно использовать возможности этих инструментов. Концепция «Построить, Узнать, Удалить, Повторить» предлагает радикально другой подход, который противоречит традиционным рекомендациям, и тем не менее показывает впечатляющие результаты. Данная методика позволяет отказаться от долгого и подробного планирования, на которое тратится время, и вместо этого фокусироваться на быстром прототипировании и обучении на каждом следующем этапе. Традиционно в разработке больших и сложных проектов принято сначала продумывать структуру, делить задачу на подзадачи, тщательно составлять план и только затем приступать к реализации.
Такой подход имеет смысл, если вы точно понимаете, чего хотите и как этого добиться. Но с ИИ-агентами подобные стратегии могут оказаться менее эффективными, особенно если цель работы еще формируется или слишком абстрактна. В методике «Построить, Узнать, Удалить, Повторить» главная идея — позволить агенту с минимальной инструкцией сразу приступить к выполнению задачи, не погружаясь в детальное планирование. Затем разработчик анализирует полученный результат, извлекая из него полезную информацию и понимание проблемы. После этого «конструкторская площадка» полностью очищается, и процесс повторяется с новым запросом, который теперь строится уже с учетом полученных знаний и наблюдений.
Такой цикл позволяет быстро эволюционировать от общего представления о задаче к конкретным и продуманным решениям. Такой подход тесно связан с историей прототипирования в инженерии и программировании. Еще до появления ИИ-разработки команды создавали так называемые spike-версии и прототипы, зная, что их с большой вероятностью придется выбросить. Это было нормальной практикой для изучения ограничений, проверки гипотез и выявления неожиданных проблем. Методика «Построить, Узнать, Удалить, Повторить» просто переносит эту идею в мир ИИ, позволяя автоматизировать и ускорять процесс исследований за счет возможностей вычислительных агентов.
В основе этого метода лежит идея обучения через практику, а не через предварительное планирование. В течение нескольких циклов через взаимодействие с агентом вы не просто создаете продукт, а учитесь лучше понимать как задачу, так и логику работы самого агента. Это помогает сделать постановки и требования более точными и конкретными, а значит — повысить качество последующих результатов. Работа с такими итеративными прототипами особенно полезна при выполнении крупных и амбициозных проектов, где конечная цель и детали часто трудно формализовать. Это могут быть задачи, охватывающие одновременно несколько взаимосвязанных частей программного кода или системы, с которыми разработчик еще не знаком должным образом.
В то же время для мелких правок и локальных исправлений этот способ часто оказывается избыточным и менее продуктивным. Для визуальных изменений методика тоже требует некоторого отслеживания в ходе каждого шага. Важно активно взаимодействовать с агентом, корректировать и совершенствовать промежуточные результаты совместно, чтобы достичь желаемого вида или поведения. Одним из ключевых факторов, которые делают этот подход жизнеспособным, стала возможность работы с фоновыми агентами. Современные платформы, такие как Terragon, позволяют запускать множество ИИ-агентов параллельно без необходимости постоянно ждать их выполнения или переподключаться к ним.
Это значительно сокращает временные затраты на запуск и удаление задач, делая сам процесс повторяющихся экспериментов более практичным. Использование передовых моделей, таких как Claude Code и Claude Max, в сочетании с фоновыми агентами открывает новые горизонты для распределенного и масштабного прототипирования. Методика помогает оптимизировать процесс и снижает порог к ознакомлению с крупными и комплексными задачами, часть из которых требует кросс-функционального мышления. В итоге вместо того, чтобы долго ломать голову над деталями заранее, вы создаете некий аналог исследовательской среды, где ошибки и «неправильные» на первый взгляд результаты воспринимаются не как неудачи, а как ценный источник инсайтов. Это действительно меняет парадигму работы с ИИ и инженерией в целом.
Конечно, это не панацея и требует определенных навыков анализа и оценки результатов от самого разработчика. Без умения выделять из прототипов полезные элементы такая методика может привести к постоянным возвратам к предыдущим этапам и демотивации. Но для тех, кто готов использовать ИИ как активного соратника в процессе создания продукта, она становится мощным инструментом ускорения. Весь процесс напоминает классическую инженерную практику, где прототипирование и быстрые итерации раньше позволяли сократить сроки разработки и лучше понять ограничивающие факторы. ИИ-агенты теперь дают возможность делать это еще интенсивнее, используя свои вычислительные возможности для многократного параллельного экспериментирования.
В будущем можно ожидать дальнейших изменений и совершенствования методов взаимодействия с такими агентами. По мере развития новых моделей и технологий планирование в традиционном формате, возможно, станет менее необходимым либо же трансформируется в более гибкие и динамичные методы. Пока же «Построить, Узнать, Удалить, Повторить» представляет интересный и полезный пример, как можно использовать ИИ для прототипирования и исследования, а не для окончательной реализации с первой попытки. Эта практика способствует развитию более глубинного понимания задач и поиску нестандартных решений, которые сложно предугадать заранее. В современном техномире успех зависит от способности быстро адаптироваться и экспериментировать.
Методика «Построить, Узнать, Удалить, Повторить» именно об этом — о стремлении к обучению на практике, а не за счет чрезмерных предварительных построений. Такой подход уже находит поклонников среди разработчиков, особенно тех, кто работает с большими и неизвестными системами, и может стать одним из стандартов будущего взаимодействия с искусственным интеллектом в инженерной работе.
