ИИ-агенты

Черновик статьи о юридических и операционных рисках ИИ-агентов: доступы, обработка данных, память, логи, human-in-the-loop, реестр агентов и правила безопасного внедрения в бизнес.

Чему кейс A24 и Google учит креативные команды: главная ценность не в генерации, а в контроле над правами, данными, исходниками и авторским вкусом — и почему их нельзя отдавать в чужую модель.

Полный разбор идеи «агенты — новый SaaS»: как выбрать процесс с зарплатой, собрать минимального агента, продать пилот и упаковать его в продукт.

Почему следующий этап ИИ — не генерация разового результата, а сборка персональных инструментов под автора: плагины по промпту, кейс DAWalka и набор мелких рабочих модулей вместо одного супербота.

Почему ценность ИИ переехала из умного ответа в среду: агент-исполнитель, инфраструктура, skills и проверяемый артефакт — и что бизнесу строить вместо погони за самой умной моделью.

Короткая история о том, как после вебинара в закрытом чате «Перезагрузка» появился публичный пакет skills для Codex: зачем он нужен, как работает и почему это не магия, а рабочая дисциплина для ИИ-агента.

Перевод: как перейти от ручного промптинга кодинг-агента к проектированию циклов (loops), которые сами находят задачу, запускают агента, проверяют результат и решают, что делать дальше. Когда цикл оправдан, пять строительных блоков и как собрать минимально жизнеспособный цикл, не навредив себе.

История о том, как после очистки Яндекс.Диска через Codex мы запускаем прямую миграцию в домашний Synology: metadata-only manifest, NAS-worker, контроль маршрута, retry-логи и примерно шестнадцать часов терпеливого копирования.

Под материалами pimenov.ai появился блок «Прочитать с ИИ»: он копирует готовый промпт и открывает статью в ChatGPT или Claude.

Codex перестал быть чатиком для кода и стал техническим партнёром: читает проект, проверяет результат, держит границы и доводит задачи до конца.