Сегодня увидел хороший сигнал по свежим AI-инструментам. ⠀ Появляются не только очередные агенты, которые обещают лучше писать код. Появляются маленькие инструменты вокруг них: ⠀ - проверить, может ли агент выполнить задачу по документации - найти мусор, который утекает в context и сжигает tokens - дать агенту нормальный доступ к локальным логам - проверить, не остались ли секреты в истории Cursor или Claude ⠀ Мне кажется, это более интересная стадия, чем спор какой агент умнее. ⠀ Потому что в реальной работе агент ошибается не только из-за модели. ⠀ Он может ошибаться, потому что: ⠀ - docs заставляют угадывать - в context попали lockfiles, generated artifacts и старые логи - человек руками пересказывает runtime error - session history стала новым складом секретов - ревьюер видит diff, но не видит след работы ⠀ То есть проблема может быть не в агенте. ⠀ Иногда у него просто плохое рабочее место. ⠀ Я бы перед внедрением AI-инструмента смотрел не только на модель и красивый показательный пример. ⠀ Минимальная проверка такая: ⠀ 1. Что агент читает? 2. Что ему точно нельзя читать? 3. Где он видит логи? 4. Где остаются секреты и история? 5. Можно ли потом восстановить, почему он сделал именно такой результат? ⠀ Ограничение простое: такая гигиена не решает выбор инструмента и не делает агента безопасным сама по себе. Ответственность все равно остается за человеком, который дает доступы и принимает результат. ⠀ Это не добавляет хайпа. ⠀ Зато снижает шанс, что AI начнет ускорять не разработку, а шум вокруг разработки. ⠀ У вас что уже ломалось вокруг AI-инструментов: docs, context, логи, секреты, история сессий, review trail? ⠀ Напишите в комментариях. Интересно собрать не теорию, а реальные формы поломок.