Habr AI→ оригинал

Разработчица потратила $9 000 на ИИ-агентов и выпустила плагин Crossweft

Разработчица, которая с января строит приложение с помощью ИИ-агентов, потратила больше $9 000 и больше миллиарда токенов. Слои защиты в проекте не сходились: правка в одном месте ломала другое. Итогом стал Crossweft, открытый плагин для Claude Code и Codex. Он не позволяет агенту объявить задачу выполненной, пока связанные части программы не синхронизированы. Разбор устройства автор опубликовала на Habr. • Затраты: более $9 000 и более 1 млрд токенов. • Платформы: Claude Code и Codex. • Суть: запрет на «готово» при рассинхроне.

AI-обработка оригинала Habr AI; редакция Hamidun News
Разработчица потратила $9 000 на ИИ-агентов и выпустила плагин Crossweft
Источник: Habr AI. Коллаж: Hamidun News.
◐ Слушать статью

Разработчица, которая с января строит приложение с помощью ИИ-агентов, потратила на это больше $9 000 и больше миллиарда токенов. В итоге она выпустила Crossweft, открытый плагин для Claude Code и Codex. Его задача сформулирована прямо: агент не может объявить работу законченной, пока связанные между собой части программы не синхронизированы. Историю и устройство инструмента автор изложила на Habr.

Где ломается агентный код

Проблема знакома всем, кто поручал агентам правки сразу в нескольких файлах. Само приложение работало прекрасно. Но слои защиты, которых в проекте несколько, расходились между собой: что-то менялось в одном месте и ломалось в другом. Агент правит файл, локальная проверка проходит, он рапортует «готово». А согласованность между конфигурацией, тестами, правилами и кодом остаётся на совести человека.

Автор перепробовала много способов свести слои вместе. Один из них оказался довольно тяжёлым: отдельное приложение, которое следило за «сердцебиением» защитных слоёв и пыталось удерживать их в одном состоянии. Не помогло. Сошлось только в Crossweft, где контроль привязан к моменту, когда агент собирается завершить задачу.

Что известно о Crossweft

В анонсе, который попал в ленту, раскрыта лишь общая рамка. Как именно плагин находит связи между файлами, какие проверки запускает и что считает синхронизацией, там не сказано. Эти детали остались в полной статье, и пересказывать то, чего мы не видели, не будем.

То, что подтверждено:

  • Формат: открытый плагин.
  • Платформы: Claude Code и Codex.
  • Функция: блокирует финальное «готово» от агента, пока связанные части программы не согласованы.
  • Стоимость разработки: более $9 000.
  • Расход токенов: более 1 млрд.
  • Срок: проект, в рамках которого возникла проблема, ведётся с января.

Простой расчёт даёт около $9 за миллион токенов в среднем. Это наша оценка по двум округлённым цифрам автора. Реальная смесь входных, выходных и кешированных токенов в ней неизвестна, но порядок стоимости понятен. Итерации с агентами на задачах согласованности обходятся дорого, потому что каждая попытка тянет за собой чтение и переписывание сразу нескольких файлов.

У подхода есть и более общий смысл. Сегодня большинство агентных сценариев верит собственному отчёту модели о выполнении. Crossweft переносит критерий завершения из текста, который пишет агент, в проверку, которую агент не может обойти словами.

Как применять

Чтобы получить тот же эффект, плагин не обязателен, но дисциплина нужна в любом случае:

1. Выпишите связи между слоями проекта явным списком: политики доступа, конфиги, тесты, документация, схемы. То, что не описано, агент не сверит. 2. Сделайте «готово» результатом проверки, а не заявлением модели. Хук или скрипт, который возвращает ошибку при рассинхроне, надёжнее любой инструкции в промпте. 3. Считайте токены и деньги по итерациям с первого дня. Когда сумма дошла до четырёх знаков, переделывать подход уже дорого. 4. Перед установкой Crossweft или похожего плагина откройте репозиторий, проверьте лицензию и запрашиваемые права. Инструмент, который вмешивается в завершение работы агента, работает в непосредственной близости от вашего кода.

Для команд, которые уже живут с Claude Code или Codex, Crossweft стоит попробовать на небольшом модуле со связанными слоями. Если он поймает хотя бы одну рассинхронизацию, которую пропустили тесты, установка окупилась.

ЖХ
Hamidun News
AI‑новости без шума. Ежедневный редакторский отбор из 50+ источников. Продукт Жемала Хамидуна, Head of AI в Alpina Digital.
✦ Автономные AI-агенты

Делегируйте ресёрч, код и рутину автономному AI-агенту

Интеллектуальная агентная среда NomadNet Agent (agent.nomadnet.ai) выполняет многошаговые задачи: глубокий веб-ресёрч, анализ данных, написание кода и автоматизацию браузера.

Запустить NomadNet Agent →Платформа NomadNet AI
Что вы думаете?
Загружаем комментарии…