Хочу сверить это с CTO, Head of Engineering и technical founders, у которых AI уже есть в разработке. ⠀ Проверяю узкий B2B-формат вокруг контроля AI-разработки. ⠀ Паттерн, который вижу: команды уже используют Cursor, Copilot, Claude Code, Codex-like agents или другие coding agents. ⠀ Кода, PR и отчетов стало больше. ⠀ Но у CTO, Head of Engineering и technical founders остается другой вопрос: как не потерять управление. ⠀ Что болит чаще всего: ⠀ как ограничивать scope; как ревьюить AI-assisted changes; кто отвечает за результат; как доказать, что change соответствует intent; как давать AI больше задач без хаоса. ⠀ Это не про автономную AI-разработку. ⠀ И не про "давайте заменим инженеров агентами". ⠀ Меня интересует human-in-loop контур, где агент может делать больше работы, но результат все равно проходит через понятную рамку: цель, границы, task packet, evidence trail, review и подпись под результатом. ⠀ Мой текущий фильтр: ⠀ один repo или workflow; 2-3 bounded tasks; две недели; goal -> contract -> task packet -> evidence trail; живой разговор с командой о scope, review, accountability и proof. ⠀ Мне важно проверить не красивую презентацию, а реальную боль. ⠀ Где AI уже помогает. Где ускоряет только появление diff. Где ревью стало дороже. Где ownership размылся. Где proof есть только в summary агента. ⠀ Ограничение простое: это не подходит командам, которые только присматриваются к AI и еще не используют его в разработке. ⠀ Мне нужны команды, где AI-assisted delivery уже есть, но контроль scope, review, accountability или proof пока болит. ⠀ Буду рад свериться с CTO, Head of Engineering или technical founders из таких команд. ⠀ Если это похоже на вашу ситуацию, откликнитесь в комментариях. ⠀ Если знаете подходящего CTO, Head of Engineering или technical founder, буду благодарен за intro или tag в комментариях.