Подкаст make sense (Есть смысл)

«Модель не становится агентом просто потому, что мы её так назвали. Она может хорошо рассуждать, писать сильные тексты, код, планы. Но пока вокруг неё нет рабочего контура — это всё ещё не агент.»

«Одна и та же модель в плохой обвязке будет выглядеть как болтливый стажёр: много текста, много уверенности и мало ответственности за результат.»

Ведущие:
Юра Агеев, основатель ProductSense

Конференция ProductSense пройдёт 10—11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.io

Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast

О чём говорим:
00:00 — Введение
01:20 — Слово «агент» размылось: каждый понимает своё
02:30 — Три разные вещи: модель, инструмент и рабочая система
04:16 — Субъектность: почему модель кажется агентом, хотя ещё не он
05:04 — Цикл работы: что на самом деле делает агента агентом
06:38 — Главная граница: кто решает, что делать дальше
07:40 — Автономный агент — это рамка работы, а не команда на каждый шаг
08:48 — Разработка: это уже агент или всё ещё дополнительные руки?
09:36 — Два вопроса: автономность внутри задачи и над задачами
10:43 — Почему в коде выходит агент, а в маркетинге — руки: роль тестов
12:00 — Harness/обвязка: то, что превращает токены в работу
14:09 — Рабочее место агента: аналогия рабочего стола
16:34 — Почему у разработки почти идеальная среда для агентов
19:50 — Одна модель в плохой и в хорошей обвязке
20:20 — Что значит «запустить агента»
22:26 — Семь блоков обвязки: участок ответственности и источники
25:02 — Границы полномочий, хуки, память и проверка качества
26:38 — Журнал решений: зачем видеть, что агент решил и почему
27:37 — Пять уровней автономности
29:24 — Проблема не в модели, а в наших нечётких правилах
29:49 — Проектировать работу агента — это хороший менеджмент
32:40 — Главный вывод: следующая компетенция — проектировать обвязку

То, что мы называем задачей, часто есть название артефакта, и это совсем не равно задаче. Лендинг — это форма результата, стратегия — жанр документа. Задача появляется только тогда, когда понятно, какую работу этот артефакт должен выполнить.»

«Плохой результат легко отбросить, а вот средний нас затягивает. И как раз в этом и заключается опасность.»

«Агент часто просто возвращает нам нашу же воду, наше непонимание, но аккуратно отформатированное. И это неприятно, потому что ответственность становится видимой.»

Ведущий:
Юра Агеев, основатель ProductSense

Конференция ProductSense пройдёт 10—11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.io

Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast

О чём говорим:
00:00 — Введение
00:33 — Почему «собрать лендинг» ещё не значит поставить задачу
01:18 — История: пришёл к агенту с полным контекстом
02:29 — «Маленькое чудо»: лендинг за минуты вместо недель
02:56 — Страница выглядит убедительно, но собрана из чужих страниц
03:56 — Средний результат злит сильнее плохого
04:50 — Рефлекс «дай больше контекста» не сработал
05:40 — Инсайт за кофе: чиню не то, задачи ещё нет
06:21 — Какую работу страница должна сделать для человека
07:45 — Название артефакта — ещё не задача
08:53 — Агенты как честное зеркало: проблема видна быстрее
09:41 — Сильный редактор и продакт дособирают задачу за постановщиком
10:54 — Почему агент не переспрашивает, а достраивает среднее
11:28 — Исследование «What prompts don't say»: угадывает ~40%
13:45 — Пересборка задачи: в какой ситуации человек
14:57 — Дизайн-система: выдать ≠ объяснить, как ей пользоваться
16:37 — Разметка фотографий отдельным агентом
17:44 — Паттерны лендингов, структура наконец проявляется
18:56 — Промпт сократился до одной строки
19:52 — Главный вывод: момент, когда отдаём задачу в исполнение
21:36 — Эксперт vs новичок: паттерн до исполнения
22:21 — Мульти-агенты и декомпозиция на независимые куски
23:35 — Intelligence vs judgment: задачи суждения не режутся
24:06 — Дрейф цели на длинной дистанции
25:12 — Формула: «помоги оформить задачу», а не «сделай»
25:32 — Агент как неприятный собеседник, ищущий дыры
26:26 — Скорость агента работает против сырой задачи
28:42 — Итог: собирать задачу, а не прятать её

«Компетентность — это не просто объём знаний, это способность видеть ситуацию иначе: замечать несостыковки, видеть фальшь, узнавать паттерны, быстро понимать, где ответ нормальный, а где в нём что-то не так.»

«Доверие — это механизм снижения социальной сложности. Без доверия невозможно жить, потому что альтернатива — это проверка всего, а на это физически не хватит времени.»

«В следующий раз, когда модель даст вам убедительный, правдоподобный ответ, остановитесь и спросите себя: это точно проверенный ответ или очередное случайное число 17?»

Ведущий:
Юра Агеев, основатель ProductSense

Конференция ProductSense пройдёт 10—11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.io

Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast

О чем говорим:
00:00 — Введение
03:00 — Почему все модели отвечают «17»?  
05:00 — Что такое компетентность?
10:47 — Зоны развития в работе с моделью
15:30 — Зоны компетенций на примерах из жизни
18:00 — Доверие как механизм снижения сложности
19:18 — Три сигнала доверия: способность, доброжелательность, целостность
22:32 — Мир ненадёжных сигналов
27:04 — Метакогнитивная лень и когнитивный долг
29:38 — Искажения моделей: подхалимство и якорение
32:20 — Метод работы за границей компетентности
36:43 — Киборг и кентавр: две модели взаимодействия
38:48 — «Мы и так живём через делегирование»

«Продуктовое мышление — это способность превращать неопределённость в проверяемые продуктовые решения, удерживая одновременно пользователя, бизнес, систему и команду.»

«Вкус — это способность чувствовать последствия решения до того, как они действительно развернулись.»

«Можно много чего делегировать, но менеджер продукта за это всё отвечает.»

Ведущий:
Юра Агеев, основатель ProductSense

Конференция ProductSense пройдёт 10—11 сентября 2026 года в Москве. 
Сайт конференции: https://productsense.io

Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast

О чем говорим:
00:00 — Введение
01:24 — Четыре блока работы менеджеров продукта до LLM
06:40 — Роль артефактов в работе с командой и почему они стали способом оценки
08:33 — Что такое продуктовое мышление
11:46 — Признаки продуктового мышления у человека
13:17 — Что меняют большие языковые модели
18:14 — Артефакты обесценились как признаки работы
20:37 — Где LLM помогают, а где всё ещё зона ответственности человека
22:27 — Как теперь оценивать промежуточную работу продуктового менеджера
26:36 — Качество использования LLM как отдельный навык
27:17 — Что в 2026 году меняется и не меняется в работе продуктовых менеджеров
30:00 — Вкус как защитный ров и его связь с продуктовым мышлением
34:57 — Ставка на ответственность и качество решений

Словарик:
— LLM — (Large Language Model) большая языковая модель

«То, что вчера требовало от эксперта знаний — сделать сайт, написать описание, разметить данные — сегодня модель делает почти что из коробки.»

«Модель на самом деле не ошибается — просто у неё нет понимания, как решать именно эти задачи.»

«Когда вы ловите себя на том, что повторяете модели одно и то же снова и снова, — это сигнал, что в контексте появилась дыра.»

Ведущий: 
Юра Агеев, основатель ProductSense

Конференция ProductSense пройдёт 10—11 сентября 2026 года в Москве. Сайт конференции: https://productsense.io

Подписывайтесь на канал анонсов подкаста: https://t.me/mspodcast

О чем говорим:
00:00 — Введение
02:50 — Устройство контекстного окна на примере аналогий
04:14 — Статистический разрыв при обучении модели
05:09 — Семантический разрыв при обучении модели
06:56 — Ошибки мышления модели, подхалимство и уход от ответственности
09:00 — Захламление контекста и сжатие
11:11 — Две картины мира: человек и модель
18:22 — Неоднородность интелекта моделей и рваные границы
21:40 — Почему дообучить модель самому — это тупик?
22:16 — Контекст-инжиниринг: то, на что мы реально влияем
24:52 — Правило 1: разбивать задачи на чаты и контролировать сжатие
26:16 — Правило 2: не сваливать 30 файлов сразу, ловушка якорения
27:50 — Правило 3: hand-off, выжимка задачи для следующей сессии
28:51 — Правило 4: разметка источников по важности и актуальности
31:04 — Правило 5: повтор инструкций — сигнал о дыре в контексте
32:31 — Луп-инжиниринг: что приходит на смену

Словарик: 
Луп-инжиниринг — (Loop Engineering) практика проектирования систем, которые автономно управляют работой ИИ-агентов