Как я строил HarnessOS · 7/10

Начинать всегда тяжело. Особенно когда строишь новую категорию продукта, а не «ещё один AI-инструмент».

Вот три факапа, которые я собрал в первые дни.

Факап 1. Я думал, что «достаточно умной модели»

Первая версия была наивной: «Возьмём DeepSeek, дадим ему доступ к файлам, и он всё сделает». Реальность: агент писал код, который выглядел правильно. Компилировался. Проходил линтер. А потом ломался на первом нетривиальном сценарии.

Урок: модель — не главное. Главное — обвязка.

Факап 2. Я думал, что «контекст — это просто»

Первая версия совала в промпт весь проект. Или большой кусок. Результат: модель путалась. Ссылалась на файлы, которых не видела. Галлюцинировала.

Урок: контекст — это не «больше», а «точнее». Не «весь проект», а то, что нужно для этой задачи.

Факап 3. Я думал, что «память — это история чата»

Первая версия хранила всё в чате. Закрыл сессию — контекст пропал. Начал новую — начинай с нуля.

Урок: память — это не история, а структура. Что делал. Какие решения принял. Почему. Это не чат. Это база знаний о проекте.

Эти три факапа стоили мне нескольких дней работы. Но они дали главное: понимание, что делать.

Не искать более умную модель. А строить нормальную обвязку.

В следующем посте — что оказалось труднее всего.

#HarnessOS #AIразработка #КакЯСтроилHarnessOS #AIагенты #разработка