**🔥 Кажется, я нашёл идеальный фильм про работу с AI. Причём сняли его ещё в 2015 году.**
На днях пересмотрел британскую комедию «Всё могу» (Absolutely Anything), и внезапно понял, что это практически учебное пособие по вайбкодингу и работе с AI-агентами.
Если не смотрели, суть простая: обычный человек получает возможность исполнять абсолютно любые свои желания. Такая большая красная кнопка «Сделай мне хорошо», только без ограничений по токенам и подписки за $200. 😁
И довольно быстро выясняется, что **между тем, что человек хотел, и тем, что он попросил сделать, лежит огромная пропасть**.
Например, герой хочет, чтобы погода стала как в Лос-Анджелесе. И получает ночь, потому что в Лос-Анджелесе в этот момент ночь. Формально желание исполнено, а результат, мягко говоря, не тот.
Знакомая ситуация? Попросил агента сделать удобный интерфейс, а получил 15 экранов, три уровня навигации и авторизацию через Google, которую вообще никто не заказывал.
Но самое прекрасное происходит ближе к финалу, когда герой уже вроде бы научился формулировать желания и решил заняться глобальными проблемами человечества.
Он хочет покончить с голодом, бездомностью и причинами войн. В результате люди начинают страдать от ожирения, жильём застраивают даже пустыню Сахару, а страны продолжают воевать — теперь уже вообще без причины.
**Потому что правильно выполнить команду и решить проблему — совершенно разные вещи.**
И вот здесь, на мой взгляд, фильм неожиданно хорошо иллюстрирует суть системного анализа. Недостаточно сформулировать желаемый результат. Нужно понимать ограничения, зависимости, побочные эффекты и то, как изменение одной части системы повлияет на остальные.
С AI это становится особенно заметно. Он может очень быстро реализовать буквально то, что вы попросили. Но если вы забыли про ограничения, архитектуру, безопасность или критерии приёмки, скорость реализации только ускорит появление проблем.
Собственно, поэтому я последние месяцы строю собственную операционную систему работы с AI. Не набор промптов и чатов, а систему, в которой есть контекст, роли агентов, правила принятия решений, проверки и человеческий контроль.
🚀 **И хочу пригласить вас присоединиться к этому процессу.**
Планирую серию платных практических воркшопов — логичное продолжение «Вайб-аналитики», но уже с фокусом на построение собственного AI Workspace и операционной системы работы с агентами.
Будем не просто изучать инструменты, а собирать работающую систему под собственные задачи: от организации контекста и распределения ролей до автоматизации, контроля качества и приёмки результатов.
Программу пока формирую и хочу обсудить её с вами до запуска.
**Если интересно поучаствовать — ставьте 🔥.** По количеству реакций пойму, насколько тема востребована, и скоро принесу программу для обсуждения.
А заодно расскажите в комментариях: **какое самое неожиданное последствие вы получали, когда AI буквально выполнял вашу задачу?** 😁
Дискуссия