惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

D
Docker
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Last Week in AI
Last Week in AI
博客园_首页
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
M
MIT News - Artificial intelligence
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
A
About on SuperTechFans
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
V
Visual Studio Blog
Jina AI
Jina AI
N
Netflix TechBlog - Medium
量子位
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
I
InfoQ
J
Java Code Geeks
T
Tailwind CSS Blog
博客园 - 司徒正美
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
Engineering at Meta
Engineering at Meta
腾讯CDC

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
Пользователь пишет issue, агент меняет сайт. Да, я это сд...
Alex Gusev · 2026-05-24 · via Все публикации подряд на Хабре

2 мин

14K

Три месяца назад, в феврале, я написал комментарий, что LLM-агенты могут обновлять кодовую базу по тикетам конечных пользователей и сразу выкатываться на прод. Некоторые коллеги эту идею поддержали, некоторые наоборот - раскритиковали. Это нормально, у нас у всех свой собственный опыт, которым и форматируется наше мышление.

Мой опыт говорит мне о том, что агентов можно выстроить в цепочку, подать на вход задачу (issue) и на выходе иметь готовый результат - код. Или отказ в обработке и причину отказа - тоже себе результат. Ведь именно такую цепочку я и сделал. Цепочку, которая автоматически, без моего участия, превращает запрос любого github-пользователя в страницу моего сайта. Или не превращает, если не посчитает нужным. Теперь любой github-пользователь может не просто критиковать мой февральский коммент, а критиковать предметно - на деле показать, что агенты действительно не могут справляться с возложенной на них задачей. Или убедиться на практике, что могут.

Список демо-страниц, сгенерированных агентами по GitHub Issues

Список демо-страниц, сгенерированных агентами по GitHub Issues

Это простое веб-приложение, которое регистрирует события github-репо через веб-хуки и поднимает по определённым событиями докер-контейнер с агентом внутри. Агент анализирует входящие данные, принимает решение, изменяет код и выкатывает результат на прод через GitHub Actions. На самом деле там 8 разных профилей для Codex-агента - 8 разных стартовых промптов, 8 разных ролей. Их поочерёдное применение и позволяет тикету пользователя превращаться в страницу моего сайта.

Это не production ready решение совершенно. Я сделал этот конвейер прежде всего для самого себя. Конвейер позволяет настроить запуск агентов только на определённых пользователей github'а. У меня уже настроено несколько таких конвейеров на разных репозиториях. Но вот этот конвейер я настроил без ограничения по автору тикета. Любой может запостить issue и посмотреть на результат работы - что сделал агент, дошёл ли он до публикации страницы, на каком этапе "срезался". Особо любопытные могут даже попытаться ломануть окружение, в котором работает агент, или заставить его сделать какое-нибудь безобразие на внешних ресурсах. Всё, что удерживает агента в рамках - это стартовые промпты. Я уверен, что есть способы заставить агентов выполнять нелегитимные действия, но я также уверен, что есть способы ограничить возможности агентов выполнять нелегитимные действия. В любом случае, ответственность за применение инструмента не на производителе инструмента, а на его пользователе. Просто помните об этом.

Я приглашаю всех энтузиастов и скептиков самим попробовать этот конвейер в работе. Проверить свои ожидания и опасения. Ну а я взамен получаю опыт эксплуатации продукта в "естественной среде обитания" :)

Сделать тикет - https://github.com/flancer32/site-teqfw/issues

Посмотреть результат - https://teqfw.com/demo/pages/

Да, агент, который производит обработку - это Codex с моделью gpt-5.4-mini на самом низком уровне reasoning'а. Самый дешёвый тариф. Поэтому чудес "разумного поведения" не будет. Но лично для меня главное в этом эксперименте - предсказуемость. Будет ли конвейер работать так, как я предполагаю, или пытливые умы экспериментаторов, ежели таковые будут, смогут меня озадачить.