Два месяца я не выпустил ни одной функции своего продукта.
OwlMeans — это пайплайн разработки на основе AI: ты описываешь, чего хочешь, в виде пользовательских историй, а команда специализированных AI-ролей превращает их в полноценные приложения, которые по-настоящему принадлежат тебе. Именно это я и должен строить. И с середины апреля до середины июня я почти его не трогал.
Я не застрял. Я не делал пивот. Я сознательно свернул в сторону, чтобы сначала построить нечто другое: агентную операционную систему для самой компании. Единое место, где я веду разработку, стратегию и маркетинг — ту самую работу, которую делаю каждую неделю, — где агенты берут на себя самое тяжёлое, а накладные расходы на меня почти нулевые.
Я не жалею ни одного дня. Вот что я построил, почему я это построил и почему считаю, что структура значит куда больше, чем инструмент, на котором ты её запускаешь.
Почему я ушёл от продукта
Вот неудобная часть. Я строю компанию, всё обещание которой звучит так: сбеги от беспорядка, который оставляет после себя кодинг с AI, — владей программным обеспечением, которое действительно можно поддерживать. А тем временем саму компанию я вёл как кучу разрозненных, склеенных кое-как скриптов.
Стратегия жила в одном месте. Заметки о бренде — в другом. Сайт — в третьем. Маркетинговые тексты каждый раз писались с нуля, потому что ничто не помнило того, что мы уже решили. Каждый разговор с AI-ассистентом начинался с холода — я заново объяснял, кто мы, что продаём, чего не говорим публично, что изменилось в прошлом месяце. Агент был умён. Агент же забывал всё в тот самый момент, когда я закрывал окно.
Это грязный секрет работы с кодирующими агентами сегодня, и исследования подтверждают его без обиняков: инструменты вроде Claude Code не имеют настоящей постоянной памяти — непрерывность существует только тогда, когда ты строишь её сам из «структурированной документации, а не из внутренней памяти модели». Самая умная модель в мире всё равно просыпается с амнезией в начале каждой сессии.
Так что проблема, которую мне нужно было решить для компании, была той же, что я решаю для клиентов в продукте: превратить гениального, но забывчивого генератора в нечто со структурой, памятью и дисциплиной. Я решил сначала решить её для себя. Сработает — лучше пойму собственный продукт. Нет — лучше узнать об этом за свой счёт, чем за счёт клиента.
Что я на самом деле построил
Не приложение. Не платформу с экраном входа. Структуру — папку из обычных markdown-файлов, которые любой способный агент может прочитать и действовать на их основе. Внутри — три слоя.
Вики, которое накапливается. Каждый факт о компании живёт в версионируемом markdown: стратегия, голос бренда, правила именования, персоны клиентов, юридические вопросы, позиционирование продукта. Когда я что-то узнаю, это записывается один раз. В следующий раз, когда любой агент над чем-то работает, эти знания уже в комнате. Ничто не выводится с нуля. Вики становится умнее каждую неделю, а я не поддерживаю его как унылую обязанность — оно растёт как побочный эффект самой работы.
Навыки, которые учат агента, как я работаю. Навык — это просто markdown-файл, описывающий повторяемый рабочий процесс: как исследовать и написать статью, как держать сайт и вики синхронизированными, как обновлять юридические документы, как вести исчерпывающее исследование. Сейчас у меня их двадцать шесть. Они самообучаются в том смысле, который важен: когда я поправляю агента, поправка возвращается в навык или в память, и ошибка больше не возвращается. Это ровно то, к чему отрасль пришла в этом году — «инженерия контекста — это ключевое», то есть структурирование информации вокруг запроса вместо шлифовки самого запроса.
Каждый проект подключён. Более двадцати наших репозиториев кода подсоединены к рабочему пространству, включая OwlMeans Common — общий фундамент на TypeScript и структуру проекта, на которых строят наши кодирующие агенты. Так что та же дисциплина бежит от стратегической заметки вглубь исходного кода. Я могу направить агента на любой репо, спросить, что изменилось между двумя датами, и получить письменный обзор — или превратить этот обзор прямо в пост о новом релизе.
Над этими тремя слоями сидит пайплайн. Заходит идея; агент исследует её по живым источникам, пишет текст нашим голосом, генерирует изображения и — когда я даю команду — публикует его в блоге, который сам есть просто часть исходного кода сайта. Статья, которую ты читаешь, прошла через этот пайплайн. Я продиктовал идею несколькими предложениями. Всё остальное, включая ссылки на исследования выше, собрал агент.
Как это решают все остальные — и почему я пошёл другим путём
Я не единственный, кто пытается вести бизнес на AI-агентах. Но почти все делают это одним из трёх способов, и у каждого один и тот же пробел.
Голый агент. Большинство просто открывают кодирующего агента и начинают печатать. Это действительно хорошо работает. Это и амнезик — весь смысл подробных описаний настроек «второго мозга» в том, что инструмент забывает между сессиями, а ты тратишь жизнь на повторное объяснение контекста. Ты получаешь гениального стажёра, который ни разу не делает заметки.
Другой кодирующий агент. В мире open source теперь есть отличные альтернативы — OpenCode поддерживает более семидесяти пяти поставщиков моделей, Aider — любимец терминала, сросшийся с git, с более чем сорока тысячами звёзд, Cline живёт в твоём редакторе, а OpenHands работает полностью автономно в песочнице. Все они независимы от модели, а переход на них может срезать счёт за модель примерно на шестьдесят процентов. Но заметь, что они такое: это кодирующие агенты. Замена одного на другой меняет двигатель. Ни один из них не вручает тебе корпоративную базу знаний, слой дисциплины бренда или контент-пайплайн. Агент никогда не был трудной частью.
Мультиагентный фреймворк. Есть ещё оркестрация — Hermes и подобные, где ведущий агент раскладывает задачу и порождает специализированных работников, возвращающих типизированные результаты. Мощно для координации агентов в одной сложной задаче. Но это всё ещё двигатель, который тебе самому надо собрать, и он нацелен на выполнение задач, а не на то, чтобы быть местом, где живёт вся твоя компания. Он ничего не делает для твоих стратегических заметок или для твоего сайта.
Даже самые впечатляющие тексты в духе «мы ведём наше агентство на Claude», что я нашёл, — агент-приёмщик в роли начальника штаба, мониторы рекламных кабинетов, запросы к собственным данным на естественном языке, три года лучших практик, загруженных в бота-транскрибатора, — собраны из гор самодельного интеграционного клея, а автор всё ещё называет себя «на 0,01% пути к цели».
Вот чему научили меня все три подхода: ценность никогда не была в агенте. Агент сегодня — товар широкого потребления, его можно заменить завтра. Ценность — в структуре, что его окружает. В вики, что помнит. В навыках, что кодируют то, как ты работаешь. В связях между твоими знаниями, твоим кодом и твоим публичным сайтом. Именно эту структуру я и построил, и это обычный текст. Она не принадлежит ни одному отдельному инструменту.
Что это мне даёт
Этот крюк окупился быстрее, чем я ожидал.
- Знания накапливаются, а не испаряются. Каждое решение, каждый пивот и каждое понимание клиента попадает в вики в тот самый момент, когда возникает. Я больше никогда не начинаю с холода.
- Нет разрыва между мышлением и публикацией. Тот же мозг, что держит стратегию, пишет пост в блог и обновляет сайт. Никакого копировать-вставить, никакого переключения контекста, никакого «дай-ка я снова объясню, что это за компания».
- Дисциплина обеспечивается, а не запоминается. Наши правила именования и утверждения, которые нам позволено делать публично, вшиты в навыки. Агент не сорвётся и не употребит внутреннее название в посте для клиента, потому что структура ему этого не позволит.
- Работа, которой я боялся, стала фоновой. Заметки к релизам, исследования, маркетинговые тексты — вещи, что когда-то громоздились, потому что требовали ритуала загрузки контекста, — теперь занимают одно предложение намерения.
Насколько сложно это настроить
Это часть, которая удивила меня больше всего: это почти один только текст.
Точка входа — единственный файл CLAUDE.md, который агент читает первым, в каждой сессии, как основную истину — это задокументированное, нативное поведение, а не хак. Навыки — это папки с markdown-файлом внутри; никакого кода не нужно. Вики — это markdown. Подключение репозиториев — вопрос символьных ссылок: ничто не перемещается, ничто не копируется. А поскольку всё это обычные файлы, та же структура работает и для GitHub Copilot: я держу зеркало инструкций там, где их читает Copilot, так что агент над моим кодом придерживается ровно того же сценария, что и агент над моей стратегией.
Свою версию я сегодня запускаю на Claude Code. Но ничто в этой структуре к нему не привязано. Направь Copilot, Cursor, OpenCode или локальную модель на те же папки — и компания работает так же, потому что компания живёт в файлах, а не в агенте.
Я построю это для тебя
Я построил это для себя. Я построю это и для тебя.
Если ты ведёшь компанию на AI-агентах и чувствуешь то же трение — каждая сессия начинается с холода, знания заперты в твоей голове, а твои инструменты, стратегия и маркетинг живут в отдельных мирах, — то это ровно та проблема, которую решает эта структура. OwlMeans теперь предлагает развернуть полноценную агентную операционную систему для твоей компании:
- На агентах и моделях, которыми ты уже пользуешься. Claude, Copilot, Cursor, OpenCode, самостоятельно развёрнутая модель с открытыми весами — структура по замыслу независима от агента. Мы настраиваем её под твой стек, а не наоборот.
- Самообучение с первого дня. Твоё вики начинает накапливаться сразу; навыки кодируют то, как на самом деле работает твоя команда, и становятся острее каждый раз, когда ты их поправляешь.
- Всё интегрировано. Разработка, стратегия, контент и твой публичный сайт перестают быть отдельными работами и становятся одной связанной системой.
- Твоё в собственности. Это обычные файлы в твоих репозиториях. Никакого замыкания, никакой платформы, от которой ты зависишь, ничего, что надо арендовать. Тот же принцип, что и в нашем продукте: ты сохраняешь то, что мы строим.
Я потратил два месяца, доказывая себе, что структура побеждает инструмент. Эти два месяца ты можешь себе сэкономить.
OwlMeans — это пайплайн разработки на основе AI: опиши, чего хочешь, в виде пользовательских историй и получи полноценные приложения, чат-боты, AI-агентов и конвейеры данных — типизированные, готовые к SSO и твои, чтобы развивать их дальше любым агентом. Хочешь ту же агентную операционную систему, что управляет твоей компанией? Давай поговорим →