Я решил проверить, можно ли полностью автономно подготовить семь материалов для pimenov.ai.
Это не попытка выдать эксперимент за внедрение официальной методики BMAD. О самой методике я уже писал в материале «BMAD — фреймворк агентной разработки через ИИ-персоны». Там — базовая модель: специализированные роли, последовательные фазы, передача контекста через артефакты и контрольные точки.
Здесь — практический кейс. Мы с Codex построили процесс, очень похожий на BMAD по ролям и артефактам, и проверили его на реальной редакционной задаче.
Технически эксперимент почти удался. Редакционно — нет.
Как был устроен эксперимент
Сначала в аналитическом чате мы выбрали семь направлений. Затем я создал отдельный приватный проект `CONT` в Plane — платформе для управления проектами: семь независимых задач, критерии результата и границы остановки.
Дальше процесс разошёлся по ролям:
- я был владельцем смысла: задавал исходную цель и принимал или не принимал результат;
- управляющий Codex координировал процесс и редактировал рабочие пакеты;
- семь задач на GPT-5.6 Terra исследовали темы и писали кандидаты;
- отдельная роль главной проверки качества проверяла материал независимо;
- отдельный исполнитель готовил запись в Notion только после прохождения проверок.
Роли работали не «из головы». Они передавали друг другу артефакты: задачи Plane, рабочие пакеты задач, живые инструкции Notion, подборки источников, пакеты материалов, визуалы и черновики в Notion.
Именно эта часть оказалась сильной.
Когда у роли есть понятная граница, ей проще не подменять чужую работу. Исследователь не делает вид, что он редактор. Автор не должен сам решать, можно ли публиковать текст. Проверяющий не переписывает материал по своему вкусу, а ищет конкретные нарушения. Исполнитель не трактует задачу заново, а работает с принятым пакетом.
Такой подход близок к BMAD: важен не просто набор агентов, а последовательная передача результата от одной роли к другой.
Что именно проверялось
У каждого материала были обязательные проверки:
- подтверждение изменчивых фактов первичными источниками;
- смысловая проверка дублей по живому каталогу pimenov.ai;
- проверка структуры и метаданных;
- предварительный прогон без записи;
- проверка схемы данных;
- независимое повторное чтение уже собранного черновика.
Внешне это выглядело убедительно. Были созданы 11 визуалов. Шесть черновиков в Notion собрались полностью. Один остановился на технической ошибке в блоке-выделении.
То есть оркестрация почти сработала: задачи, проверки, изображения, статусы и черновики появились. Но «почти» здесь принципиально.
Где эксперимент сломался
После моего чтения ни один из материалов не был принят как готовый к публикации.
Проблема не в том, что агенты выдумали мой опыт. Наоборот, режим работы от источников защитил тексты от ложных утверждений от первого лица. Но он не смог дать им то, чего в исходных данных не было: мой конкретный контекст, позицию, реальные примеры и причину, по которой читателю стоит дочитать именно этот материал.
Я увидел не законченные статьи, а хорошие направления для статей.
В текстах было слишком много общих формулировок, мало практической пользы и почти не было содержательных внутренних ссылок по ходу рассуждения. Формальная проверка фактов, схемы и ссылок не превратила гладкий текст в полезный.
Причина оказалась в последовательности.
Инструкция предполагала сначала получить мой контекст, кратко пересказать его, задать максимум два вопроса, показать угол и структуру. Только потом — писать полный текст.
Но управляющий пакет одновременно требовал сразу подготовить полный кандидат. Мы перескочили редакционную сессию с владельцем смысла и сразу попросили агентов писать.
В результате система масштабировала не качество, а недостаточно проработанный бриф.
Что этот кейс говорит о BMAD
BMAD-подобная система хорошо удерживает роли, границы ответственности и передачу артефактов. Она особенно полезна там, где работу нужно разложить на понятные фазы и не потерять важные проверки по дороге.
Но она не спасает от неверно построенной последовательности.
Если пропустить смысловую фазу, можно построить аккуратную производственную линию, которая выпускает технически валидные, но редакционно пустые материалы. Контрольные точки поймают битую ссылку, повтор темы или нарушение схемы. Они не поймают отсутствие живой мысли, если никто не потребовал её до начала производства.
Это относится не только к статьям. В материале о первой команде ИИ-агентов я разбираю, как разделять роли в агентной команде. Этот кейс добавляет важное уточнение: владелец смысла не должен исчезать из процесса только потому, что остальные роли автоматизированы.
Новый артефакт эксперимента — другой редакционный процесс
Главным результатом стали не шесть черновиков и не 11 визуалов. Главный результат — новый обязательный порядок работы.
- Моя фактура: контекст, примеры, позиция, ограничения.
- Краткий пересказ этой фактуры и максимум два вопроса.
- Согласованный угол и структура материала.
- Полный текст.
- Практическая и ссылочная проверка: отвечает ли текст на вопрос читателя, достаточно ли в нём конкретики, действительно ли внутренние ссылки помогают продолжить тему.
- Только после этого — подготовка черновика в Notion.
Этот порядок важнее количества агентов и сложности оркестрации. Codex и команда агентов могут ускорить исследование, сохранить артефакты, выдержать проверки и снять рутинную работу. Но они не должны подменять разговор о том, что именно я хочу сказать.
Мой вывод простой: BMAD-подобный подход полезен, когда он дисциплинирует путь к смыслу. Если смысловую фазу пропустить, он лишь быстрее размножит черновики.
По теме
Следующий шаг
Разобраться в исходной методике: BMAD — фреймворк агентной разработки через ИИ-персоны.
Связанные материалы
- Статья: Как собрать свою первую команду ИИ-агентов
- Блог: Лучший контент-план уже спрятан в ваших сессиях с ИИ-агентами
- База знаний: AGENTS.md / SESSION_NOTES — проектная память для coding-агентов
Такой разговор будет полезен руководителям и авторам, которые хотят использовать ИИ-агентов в работе, не отдавая им постановку задачи и редакционный смысл.
Если захотите обсудить, как это применить у себя или в команде — пишите в Telegram @pimenov