На карте
Лорен Тан подписывается в X ником @poteto. На 20 октября у неё 205 тысяч подписчиков. В конце августа было 50 тысяч, и этот рубеж она отметила длинным постом о своём пути. Закреплённый в её профиле доклад «here's how i shipped 2,500 PRs last month to production» набрал около 4 миллионов просмотров. По её подсчёту, за август она выпустила в продакшен 2 500 запросов на слияние кода (PR).
У OpenAI есть Тибо. Тибо Сотто руководит основными продуктами компании, включая ChatGPT и Codex, и много пишет о них в X. У SpaceXAI теперь есть она. Лорен Тан делает Grok Bot, и для меня она стала таким же публичным лицом продукта.
Вместе с её именем по сети ходит история про 250 резюме, два года без работы и оффер на сотни тысяч долларов за 30 агентов. Я решил сам разобраться, кто она такая и откуда взялась эта история.
Как «никто из Мельбурна» попал в команду React
Главный источник здесь — её пост от 24 августа. Лорен Тан называет себя программистом-самоучкой: профильного образования в computer science у неё нет. В LinkedIn указан Университет Монаша, бизнес-направление.
Всё началось в Мельбурне. Она описывает себя тогдашнюю как «a nobody in melbourne who was still learning how to code in js». Она писала в блог о том, как учит фреймворк, и выкладывала посты в Twitter. По этим твитам её нашли Том Дейл и @wifelette и пригласили выступить на EmberConf. До этого она ни разу не была на конференции. Выступлений боялась больше всего на свете и первые пять минут доклада заметно дрожала.
После этого доклада она получила первую настоящую работу в DockYard и переехала в США. В Netflix попала тем же путём, через доклад. Перед собеседованием в большую техкомпанию хотела отказаться, но её уговорили. В команду React её позвал Дэн Абрамов: они познакомились, когда она выступала на конференции в Лондоне, потом долго переписывались в Twitter. Сейчас она в React Core и работает над React Compiler.
Дальше было выгорание. В посте от 30 сентября она пишет, что на прошлой работе думала, будто больше не годится в инженеры. В интервью Мэтту Пококу рассказывает, что после этого взяла месяц паузы и занялась сторонним проектом. В марте 2026 года пришла в Cursor. 14 августа сделку по покупке Cursor закрыли, и команда стала частью SpaceXAI. 4 октября Илон Маск пообещал переименовать компанию в SpaceXSI, и её аккаунт в X уже сменил имя.
Сейчас Лорен Тан — Principal Engineer (ведущий инженер), это подтверждают её LinkedIn и анонс AIE Code Summit, где она выступит в ноябре. Питер Ян в своём интервью называет её инженерным руководителем Grok Bot.
Её собственная формула: «every job i've had has been through relationships i've made here», то есть каждую работу она получила через знакомства в X. И синдром самозванца, по её словам, ходил за ней всю дорогу.
250 резюме, которых не было
Теперь вирусная версия. Самый ранний пост, который я нашёл, опубликовал @sheemamoto 6 октября, у него около 229 тысяч просмотров. Цитата приписывается Лорен Тан: «250 applications, two years, zero offers. Then he stopped applying as one engineer and showed up as one engineer running 30 agents. We offered him $850,000».
Дальше текст пошёл по кругу, и цифры начали плыть. У @0xg4tsby уже 20 агентов и 500 тысяч долларов. У @tsukiema_ — 25 агентов и 650 тысяч. У @shirosignal — 265 заявок и 750 тысяч. У @BasicProtein26 оффер вырос до 9 миллионов. В китайской версии, которую пересказали в X, сумма 700 тысяч. В английских версиях вообще речь идёт о каком-то «он».
С фактами эта история не сходится. В LinkedIn её карьера идёт подряд: Netflix, команда React, Cursor, SpaceXAI. Двух лет безработицы там нет. В докладе и интервью нет ни 250 заявок, ни оффера. Подтверждается только рабочая часть: много агентов, pstack и тысячи PR в месяц. Вирусную историю разбирали и в ABAB News, но главный аргумент — её собственные слова о том, откуда брались все её работы.
Работу ей приносили выступления и посты. Её позвали на первую конференцию из-за твитов, первый доклад привёл её в DockYard, следующий — в Netflix, знакомство после выступления в Лондоне — в команду React. Если в её истории и есть урок про поиск работы, он про публичность.
pstack и её тезисы
pstack — набор скиллов (готовых инструкций для агента) и принципов, который она собрала для агентов в Cursor. В мае Лорен Тан выложила его в открытый доступ. По её словам, за неделю до этого инженеры Cursor запустили её скиллы около 10 тысяч раз. Ядро набора — режим /poteto-mode. Как он устроен и как поставить его в Codex или Claude Code, я подробно разобрал в руководстве по pstack. Про проверку работы агента есть отдельный пост — Poteto Mode: агент сначала проверяет, потом спрашивает.
Цифры она называет сама. В LinkedIn 19 августа написала о 1 000 PR за июль, а в докладе — о 2 500 за август. В интервью Пококу она уточнила, что большая часть этих PR — «gardening», садоводство, то есть уход за кодовой базой.
Её главная мысль — лестница доверия к агенту. Самым важным навыком инженера она называет проверку (верификацию). Вместо «фабрики софта» она говорит о мишленовской кухне: в слове «фабрика» ей не хватает качества и ремесла. Ревью у неё устроено как выборочная проверка: часть PR она смотрит уже после слияния. Если ошибки повторяются, она меняет окружение агента: линтеры, типы, скиллы.
Ещё три тезиса из её недавних постов:
- Объём имеет значение. Её ответ на вопрос о подсчёте PR: раньше считать их было бессмысленно, а с агентами каждый может стать «машиной для кода». Если вы выпускаете столько же PR, сколько до агентов, стоит спросить себя, почему.
- Удаляйте комментарии в коде. Агенты копируют то, что видят, и комментарий о временном обходном решении разрастается, как сорняк. Дэвид Крамер из Sentry с ней не согласился: по его мнению, комментарии как раз хранят замысел и контекст. В ветке она отвечает, что нюансы заложены в сам скилл
/no-comments. - Агент — зеркало. Её формулировка: если код плохой, значит, пилот не понимает, какой код хороший, и не умеет построить систему, которая его производит.
Что о ней говорят
Кори Хаус назвал интервью Пококу отличным разговором об агентной разработке и выписал ключевые идеи: лестница доверия, мишленовский ресторан, ревью как выборочная проверка. Эрик Литман перенёс её скиллы в Claude Code и Codex, проект называется Open Pstack. Японский разработчик @naofumi пишет, что ему нравятся её манера говорить и отношение к агентам, и садится изучать pstack. @ArchiveExplorer признаётся, что раньше о ней не слышал, но «she says genuinely smart things», и подписывается.
Есть и шутки. @haudanne пишет, что у семьи Тан всё отлично: Гарри Тан сделал gstack, Лорен Тан — pstack. Родственниками они не названы, это игра фамилий.
Почему я за ней слежу и с чего начать
Grok Bot у меня появился не сразу. Интерес возник, когда я увидел, как она пишет о продукте. Она притягивает харизмой, постами и подачей: показывает своих ботов, называет цифры, отвечает людям. Я такой не один: @woosal1337 написал, что оформил подписку ради Grok Bot под её влиянием, а она ответила ему «welcome!».
Я вижу, что Grok Bot становится всё лучше и лучше, и считаю, что это во многом её заслуга. Это моя оценка. Сама она пишет коротко: «grok bot will keep getting better!». Ещё одна её фраза — «we use grok bot to build grok bot». А свою схему работы она описывает так: в Cursor пишет код, а Grok Bot использует для всего остального. Про переход Grok Bot на Claude Opus 5.5 я писал отдельно.
Начать советую в таком порядке:
- Доклад про 2 500 PR. Его готовили для конференции Cursor Compile в Лондоне, а в итоге она выложила его в X бесплатно.
- Интервью Мэтту Пококу: лестница доверия, проверка, кухня, внутренний и внешний контуры.
- Интервью Питеру Яну, где она вместе с @pengzheng_ показывает 14 ботов для работы и жизни. Это очень наглядное демо Grok Bot.
- Стрим Grok Bot Galaxy про игровую студию, которую команда запустила вместе с Grok Bot.
- pstack — по её статье или по моему руководству.
Её путь от Мельбурна до SpaceXAI построен на публичности: доклады, посты, открытый код. Резюме и отклики в нём роли не играли.
Следующий шаг
- База знаний: Grok Bot: полное руководство по облачным ИИ-агентам
Если вы выбираете, у кого учиться работе с агентами, или хотите собрать свою команду ботов в Grok Bot, это хорошая тема для разговора.
Если захотите обсудить, как это применить у себя или в команде — пишите в Telegram @pimenov
