agentic engineering

ЧАСТИНА 1 — ТЕОРІЯ - 03.09
Опис відео
Перша, теоретична частина воркшопу. Кирило показує, що корінь проблеми «майже правильно, але не зовсім» - не в моделі і не в інструменті, а в тому, як ми керуємо контекстом. Від механіки LLM «під капотом» (attention, Lost in the Middle, вигорання контексту, Dumb Zone) ми поступово переходимо до повного набору технік контекст-інжинірингу: промтінг і формат output, CLAUDE.md і rules, clear / compact / handoff / plan mode, субагенти, команди агентів, скіли. Наприкінці - архітектура під агентну розробку і вихід на Spec-Driven Development, який будемо щупати руками в Частині 2.

🎯 Основний результат
Після цієї частини у вас є цілісна мапа: як влаштоване контекстне вікно і чому воно деградує, якими інструментами цим керувати і яка архітектура робить кодову базу «зрозумілою для агента». Ви розумієте, коли субагент, коли рул, коли скіл, а коли просто новий чистий контекст; як будувати цикл Discovery → Planning → Execution → Verification → Self-improvement і чому верифікація має бути детермінованою. Це фундамент, на якому в Частині 2 будується практика по SDD.

Що всередині
Симптом «майже правильно, але не зовсім» і його справжнє джерело: не модель, не інструмент, а робота з контекстом. Чому ваншот-демо (умовний Call of Duty з одного промта) віддає «щось середнє», а не те, що потрібно саме вам.

Три режими роботи: PoC (тут реальні ікси), вайбкодинг (латання дір під час імплементації) і агентна інженерія; чому неконтрольоване рішення тягне за собою ланцюг наступних.

Повний цикл SDLC і гейти: артефакти між етапами, валідація на приймання, human-in-the-loop; чому acceptance criteria - це фактично вже написаний тест.

Що подешевшало і що подорожчало: боттлнеки зміщуються в код-рев'ю і тестування; кейс з гейм-деву, де 200 дизайнерів не встигають закрити 20 розробників.

Механіка LLM: attention і квадратичне зростання операцій, Lost in the Middle, stateless-діалог, вигорання контексту.

Бенчмарк «голка в стозі сіна»: Opus 4.6 - близько 90% на 200-250 тис. токенів і падіння до 78% на мільйоні; незалежні бенчмарки Fable і Gemini 3.5 Pro - 1 і 10 голок майже ідеально, але на реальному коді на 500к результат значно гірший.

Smart Zone / Dumb Zone: за 200 тис. токенів починається помітна деградація; практичні орієнтири заповнення - 30% / 40% / 60%.

Промтінг: роль у промті не працює, дієслово-дія працює; останній промт (query) обробляється інакше за решту стеку; структура - дія → обмеження області → задача → обмеження → верифікація → output-формат.

Формат output: чому це важливо не тільки для вас, а й для субагентів; чому output-токени найдорожчі.

Керування контекстом: clear як базовий сценарій, clear після планування (Show Clear Context on Accept Plan), чому «не робіть компакт», handoff у файл, який можна перечитати руками.

Контекст-поізонінг і Few Shots: чому більше прикладів дає гірший результат і чому шум з Discovery заважає імплементації.

Субагенти, команди агентів, скіли: ізоляція контексту (умовно 300 тис. → 30 тис. концентрату), контракт результату, патерни (промт-чейнінг, роутинг, паралелізація, оркестратор, Advisor), agent teams з send message і shared task-list, вартість x3-4 / x6-8 / x15.

Пам'ять агента: CLAUDE.md / AGENTS.md, чотири рівні (проєктний, local, user, managed), вкладені файли проти rules з PathScope / Glob, команди /doctor і /insights, ліміт ~200 рядків.

Дослідження ETH Zurich: автогенерований memory-файл дає -0,5% на SWE-bench і -2% на Context Bench; рукописний, який росте від болю, працює в плюс.

Як агенти читають документацію: 35% звернень - CLAUDE.md / AGENTS.md / rules, 25% - файли, які агент пише сам собі, і лише 10% - те, що дали ми; посилання без інструкції відкривається нуль разів.

Архітектура під агентів: deep modules, low coupling / high cohesion, bounded contexts і спільний словник; порівняння flat / package-by-feature / гексагональної / event-driven / мікросервісної.

SDD і підготовка до Дня 2: інтерв'ю (grill me with docs), сервей і архітектурна мапа, роудмапа; чому чужий фреймворк з прикладами на Ruby або Clojure отруює ваш контекст.

Головні теми ефіру та ключові тези:
Чому «майже правильно» - це не про модель
AI дає «майже правильно, але не зовсім» - за опитуванням Stack Overflow це назвали 66% розробників

Модель віддає щось середнє між знаннями, контекстом і побаченим; ваш конкретний результат - це вже питання контексту

«Там, де я не розбираюсь, модель робить ідеально; там, де я шарю, - боляче дивитись»: якість залежить від знань оператора

Кожне неproконтрольоване рішення тягне за собою наступне неправильне і нарощує ентропію

Роль розробника зміщується в бік архітектора, оркестратора і продукту; за схемою інженера з NASA вузьке місце - Human Test і Human Review

Цикл розробки і гейти
Між етапами SDLC завжди є артефакти: PRD, задача, тест-кейс, pull request - те, що можна відкрити і пощупати

Кожен етап має працювати як ворота: ви приймаєте роботу тільки з розумінням, що там має бути виконане

Гіпотеза «нехай агенти пишуть як хочуть, інший агент розбереться» не підтвердилась жодним дослідженням

Ще на етапі вимог можна перевірити структуру PRD, покриття user story критеріями прийомки і наявність edge-кейсів

Боттлнеки зміщуються туди, де потрібна людська увага: код-рев'ю, тестування, а іноді й геть несподівані місця

Контекст як ресурс
Контекст небезкоштовний ще до першого промта: системний промт харнеса, CLAUDE.md, описи тулів, name і description MCP, скілів, агентів

Attention: кожен токен взаємодіє з кожним, кількість операцій росте квадратично

Lost in the Middle: найбільша увага на початку (системний промт, CLAUDE.md) і в кінці (query) контексту

Вигорання контексту: чим повніше вікно, тим гірше знаходяться факти

Реальні задачі - це не одна голка в стозі сіна, а документація і код, де важливо все одразу

Практичні орієнтири: до 30% заповнення - комфортно, до 40% - якщо ще не вмієте керувати, після 60% краще починати нову сесію

Промт і формат
Промт-інжиніринг не помер: не працює «ти сіньйор з 30-річним досвідом», працює дієслово-дія на початку

Так само робить і сам Claude, коли пише системні промти своїм субагентам: рефактор, критик, аналізатор

Промт стоїть у кінці вікна і має найбільшу вагу; модель сканує його перед побудовою відповіді, тому стіна тексту конкурує сама з собою

Твіт Карпаті про voice-mode: він диктує 10 хвилин не для того, щоб одразу віддати в роботу, а щоб агент структурував думки

Структура: дія → обмеження області → задача → конкретні обмеження → верифікація → формат відповіді

Обов'язково закладайте верифікацію: якщо агент не перевірить себе сам, перевіряти будете ви руками

Формат відповіді критичний і для субагентів: погано структурований output псує кожен наступний крок

Anthropic викладає best practices під кожну нову модель; ті самі скіли на різних моделях працюють по-різному

Керування контекстом
Нову задачу завжди починайте з чистого контексту (clear або новий чат)

clear після планування: Discovery затягує у вікно купу файлів, які на етапі імплементації стають шумом

Контекст-поізонінг: модель буквально отруюється зайвими знаннями і прикладами

Few Shots: більше прикладів - гірший результат; краще один ідеальний або два свідомо різних

Показує найкращі результати: план у файл → чисте вікно → імплементація. У Codex це вмикається за замовчуванням, у Claude - через Show Clear Context on Accept Plan

Компакт з'явився з часів маленьких вікон і запам'ятовує лише частину: останні кілька повідомлень, факти про архітектуру, 5 останніх файлів

Handoff краще: summary у файл → перечитали руками → дописали, чого не вистачає → тільки потім clear

Різниця з custom summarization в компакті проста: результат компакту ви не бачите, результат handoff - бачите

Субагенти, команди агентів, скіли
Єдина правильна відповідь на «навіщо субагенти» - ізоляція контексту; паралелізація це приємний наслідок

Три субагенти на код-рев'ю можуть з'їсти 300 тис. токенів, а повернути 30 тис. чистого концентрату

Найкраще, що можна зробити для субагента, - задати йому контракт результату

Патерни: промт-чейнінг, роутинг, паралелізація, оркестратор і динамічний воркфлоу; кожен піднімається звичайним промтом

Патерн Advisor: коли агент упирається в трейд-оф, він делегує це питання окремому субагенту на сильнішій моделі. Достатньо однієї строчки в CLAUDE.md

Agent teams: пряма комунікація через send message, спільний task-list на диску, статуси задач

Вартість: субагенти приблизно x3-4 по лімітах, команди агентів x6-8 на задачу, динамічний воркфлоу - x15 за даними самих Anthropic

Пам'ять агента (CLAUDE.md / AGENTS.md, rules)
Чотири рівні: проєктний, local (git-ignored), user і managed для Enterprise / Team; вони мерджаться, а не перетираються

Небезпека: у файлі на рівні користувача легко покласти те, що отруює контекст усіх інших проєктів

/doctor перевіряє всі рівні CLAUDE.md, скіли і MCP, знаходить суперечності і дає рекомендації

/insights аналізує ваші сесії за 14 днів і підказує, що варто винести в CLAUDE.md на рівні проєкту чи користувача

Вкладені CLAUDE.md завантажуються детерміновано, коли агент заходить у директорію; rules з PathScope / Glob - коли агент змінює відповідний файл

Дослідження ETH Zurich: автогенерований файл дає -0,5% на SWE-bench і -2% на Context Bench; рукописний, вирощений від болю, працює

Дослідження про читання документації: 35% звернень - до CLAUDE.md / AGENTS.md / rules, 25% - до планів і чеклістів, які агент пише собі сам, і лише 10% - до нашого docs

Агенти спочатку масово читають, потім масово правлять код - окремими циклами

Посилання без явної інструкції «прочитай це, коли робиш X» агент відкриває нуль разів

Ціль ~200 рядків; те, що не влізло, розтягуйте в модулі, rules, скіли і хуки

Жорсткі обмеження краще ставити через permissions, хуки або сендбокс, а не проханням у промті

CLAUDE.md у стилі Карпаті (210 тис. зірок на GitHub): думай перед тим, як кодити; простота на першому місці; тільки хірургічні зміни

Підготовка: інтерв'ю, сервей, роудмапа
Externalize your brain: у вас є роки контексту, у агента - тільки те, що ви дали тут і зараз

Інтерв'ю через grill me with docs, brainstorming, доменне моделювання: сократичні питання, кілька різних поглядів, адвокат диявола, на виході - бриф

Чужі набори скілів отруюють контекст прикладами: G-Stack на Ruby, набір дядька Боба на Clojure. Якщо немає нічого - візьміть будь-що; якщо переросли - адаптуйте під себе

Сервей будує архітектурну мапу: стек, C4 на перших двох рівнях, зв'язки модулів, конвенції; на Brownfield сканує поточний репозиторій і кладе мапу збоку

Роудмапа прибирає туман між точкою A і точкою B: розкладає ідею на фічі, показує залежності і що можна розпаралелити

Архітектура для агентів
Спагеті-код, незрозумілий людині, залишається незрозумілим і агенту: вікно забивається чужим кодом, який ще й стане поганим прикладом для генерації

Deep modules, low coupling, high cohesion, bounded contexts і спільний словник (ubiquitous language)

Приклад: щоб додати Монобанк поруч з ПриватБанком, агент має зайти лише в білінг і прочитати інтерфейс нотифікацій, а не половину репозиторію

Один «ордер» у продажах, на складі і в маркетингу - це три різні сутності з різними причинами змінюватись

Спільний словник: вчитель, ментор і наставник - це одна людина чи три? Якщо не зафіксувати, модель здогадається сама

Flat / package by type: нормально до кількох сутностей і маленького сервісу

Package by feature (layered): закриває ~80% проєктів у продакшені, рекомендація за замовчуванням

Гексагональна: класна для архітектурних тестів і тестабельності, але багато boilerplate і потребує досвіду

Event-driven: агент бачить консюмер, але не бачить продюсер; рятує окрема мапа івентів

Мікросервіси: якщо можете не використовувати - не використовуйте. Починайте з модульного моноліта, розрізати завжди встигнете. Для фічі, що зачіпає кілька сервісів, потрібна мапа фіч

SDD і підготовка до Дня 2
Вайбкодинг доречний для PoC і того, що не шкода викинути; для довгого продукту потрібні специфікації

Агент корисний задовго до коду: ідея → інтерв'ю → архітектурна мапа → роудмапа → задачі

Фреймворки: Superpowers (model-invocable, найпростіший старт), SpecKit, OpenSpec, BMAD, SDD

Кейс з попереднього потоку: задача, на яку заклали 72 години, була закрита за час воркшопу

До Дня 2: встановити плагін SDD, обрати ідею (Greenfield або Brownfield), пройти інтерв'ю, сервей і роудмапу. Інструкція прийде окремо

Наприкінці ефіру - велика Q&A-сесія на дві години з розбором реальних кейсів (оптимізація костів, телеметрія, мультивендорні сетапи, agent memory, фронтенд і дизайн-системи, безпека, робота з мікросервісами). Усі питання з таймкодами - нижче.

Таймкоди
Вступ і знайомство
0:00:00 Вступ, правила та формат воркшопу

0:03:00 Запис, доступ до платформи, без ноутейкерів

0:04:00 Сценарій двох днів: теорія і практика

0:07:00 Знайомство: Кирило і Едуард

0:12:00 Знайомство з аудиторією

Мотивація: навіщо це все
0:15:00 Чому агенти дорого коштують; ваншот-демо Call of Duty

0:17:00 Наскільки результат моделі вирішує саме вашу задачу

0:18:00 «Намалюй краба»: різний результат за кожного запуску

0:19:00 «Там, де я шарю, - боляче дивитись»

0:20:00 Опитування Stack Overflow: 66% - «майже правильно, але не зовсім»

0:21:00 Ланцюг неконтрольованих рішень і зростання ентропії

0:22:00 Три режими роботи: PoC, вайбкодинг, агентна інженерія

Цикл розробки і гейти
0:26:00 Повний цикл розробки продукту

0:29:00 Артефакти між етапами

0:30:00 Гейти: ворота приймання роботи

0:31:00 Чому «агент зрозуміє код іншого агента» не працює

0:32:00 Гейти на вимогах: PRD, acceptance criteria, edge-кейси

0:33:00 Що подешевшало, а що подорожчало

0:34:00 Боттлнеки: код-рев'ю, тестування, кейс з гейм-деву

0:35:00 Дядько Боб і рев'ю коду

0:36:00 Схема інженера з NASA: Human Test і Human Review

0:37:00 Зміщення ролі в бік продукту, оркестрації, архітектури

Контекст як ресурс
0:38:00 Що займає контекст ще до першого промта

0:40:00 Lost in the Middle: дослідження і практичні наслідки

0:41:00 Початок і кінець вікна: CLAUDE.md і query

0:42:00 Гіпотеза, чому саме так: структура людських текстів

0:43:00 Вигорання і гниття контексту

0:44:00 Бенчмарк «голка в стозі сіна»: Opus 4.6 на 200к і на мільйоні

0:45:00 Незалежні бенчмарки Fable і Gemini 3.5 Pro

0:46:00 Реальність - код і документація, де важливо все; Dumb Zone за 200к

0:47:00 Практичні орієнтири заповнення: 30% / 40% / 60%

❓ 0:47:00 Питання: автоархівація контексту на 300к токенів

❓ 0:49:00 Питання: робити компакт чи тягнути далі

Промт і формат
0:50:00 Чи мертвий промт-інжиніринг

0:51:00 Роль не працює, дієслово-дія працює

0:52:00 Як сам Claude пише системні промти субагентам; вага останнього промта

0:53:00 Стіна тексту і суперечливі вимоги; твіт Карпаті про voice-mode

0:54:00 Best practices під кожну модель; evaluations

0:55:00 Ті самі скіли на різних моделях працюють по-різному

0:56:00 Структура промта: дія → обмеження області → задача → обмеження

0:57:00 Верифікація в промті і формат відповіді

Керування контекстом
0:58:00 clear як базовий сценарій для нової задачі

1:00:00 clear після планування; етапи Discovery → Planning → Execution

1:01:00 Контекст-поізонінг: шум з Discovery

1:02:00 Few Shots: більше прикладів - гірший результат

1:03:00 План у файл і чисте вікно; Show Clear Context on Accept Plan

1:04:00 Компакшн: звідки взявся і чому «не робіть компакт»

1:06:00 Що саме запам'ятовує компакт; handoff як альтернатива

1:08:00 Handoff проти custom summarization: результат можна перечитати

Субагенти, команди агентів
1:09:00 Навіщо потрібні субагенти: єдина правильна відповідь - ізоляція

1:11:00 Три субагенти на код-рев'ю: 300к токенів → 30к концентрату

1:12:00 Контракт результату для субагента

1:13:00 Патерни: промт-чейнінг, роутинг, паралелізація

1:14:00 Оркестратор, динамічний воркфлоу і патерн Advisor

1:15:00 Команди агентів: send message і shared task-list

1:17:00 Вартість: x3-4 субагенти, x6-8 команди, x15 динамічний воркфлоу

Пам'ять агента: CLAUDE.md, AGENTS.md, rules
1:18:00 Чотири рівні файлів і чому вони мерджаться

1:20:00 Команда /doctor

1:21:00 Команда /insights: аналіз сесій за 14 днів

1:22:00 Вкладені CLAUDE.md і AGENTS.md

1:23:00 Чим вони відрізняються від rules; PathScope і Glob

1:26:00 Дослідження ETH Zurich: автогенерований проти рукописного

1:28:00 Файл має рости від болю, а не «про всяк випадок»

1:29:00 Ліміт 200 рядків і фан-факт з курсу

1:30:00 Дослідження: як агенти читають документацію (35 / 25 / 10)

1:32:00 Агенти спочатку масово читають, потім масово правлять

1:34:00 Що класти в CLAUDE.md

1:35:00 Посилання без інструкції відкривається нуль разів; хуки і permissions

❓ 1:36:00 Питання: вкладені CLAUDE.md проти посилань на правила

1:39:00 CLAUDE.md у стилі Карпаті: простота і хірургічні зміни

Підготовка: інтерв'ю, сервей, роудмапа
1:42:00 Пайплайн: перші три кроки і домашнє завдання

1:43:00 Externalize your brain

1:44:00 Інтерв'ю, brainstorming, grill me

1:45:00 Чужі фреймворки і отруєння контексту прикладами

1:47:00 Глибина пропрацювання під розмір задачі; адвокат диявола

1:50:00 Grill me with docs і доменне моделювання

1:51:00 Сервей: архітектурна мапа і C4 на перших рівнях

Архітектура для агентів
1:52:00 Спагеті-код незрозумілий і агенту

1:53:00 Deep modules, low coupling, high cohesion

1:54:00 Приклад: додати Монобанк поруч з ПриватБанком

1:56:00 Bounded context і ubiquitous language

1:57:00 Один ордер у трьох різних контекстах

1:58:00 Спільний словник: вчитель, ментор, наставник

2:01:00 Flat / package by type: коли підходить

2:02:00 Package by feature: ~80% проєктів у продакшені

2:03:00 Гексагональна: тестабельність проти boilerplate

2:05:00 Event-driven: агент не бачить, куди летять івенти

2:06:00 Мікросервіси: починайте з модульного моноліта

SDD і підготовка до Дня 2
2:08:00 Роудмапа: прибрати туман між точкою A і точкою B

2:10:00 Wayfinder як альтернативний підхід

2:11:00 Плагін SDD; Superpowers, SpecKit, OpenSpec, BMAD

2:12:00 Установка через Marketplace

2:13:00 Кейс: задача на 72 години закрита за час воркшопу

2:13:00 Чотири кроки домашнього завдання

Основний курс Agentic Engineering
2:17:00 Ідея продукту і структура 11 модулів

2:21:00 Огляд модулів: LLM під капотом, харнес, контекст, Legacy

2:25:00 SDLC, архітектури, фідбек-лупи, MCP, робота в команді

2:28:00 Масштабування, безпека, кост-менеджмент, деплой

2:29:00 Результат курсу, шаблони, сертифікат, Claude Code Architect

2:32:00 Тарифи, умови участі та розтермінування

2:37:00 Який рівень потрібен, щоб зайти на курс

Q&A-СЕСІЯ
2:39:00 Початок Q&A-сесії

❓ 2:39:00 Як зрозуміти «ідеальний розмір» таски і коли її бити

❓ 2:43:00 Зовнішні інструменти: Graphify, Milvus, MCP - чи є профіт

❓ 2:44:00 Пам'ять і документація: LLM Wiki, LightRAG, Context7, Playwright

❓ 2:46:00 Як скоротити час виконання складного воркфлоу

❓ 2:47:00 Моделі під задачу: Haiku, Sonnet, Fable, Opus

❓ 2:48:00 Day shift / night shift і паралельні фічі проти вигорання

❓ 2:51:00 Як системно слідкувати за новинами

❓ 2:53:00 Наскільки корисні субагенти в реальному житті; імплементер і рев'ювер

❓ 2:56:00 Рефактор і юніт-тести: один промт чи два

❓ 2:57:00 Що залишати в CLAUDE.md, а що виносити в скіли; skill-creator

❓ 3:00:00 TDD і тест як оракул проти покритого багу

❓ 3:01:00 Де розмістити реквайрмент: у скілах чи в CLAUDE.md

❓ 3:04:00 GameDev і Unity: чи підходить курс

❓ 3:07:00 Керування командою; один вендор чи кілька

❓ 3:12:00 Модель каже «зрозуміла, але не зробила» - як це трекати

❓ 3:13:00 Самонавчальна система: отруєння knowledge base без функції оцінки

❓ 3:17:00 Чи рахуєте токени: OpenTelemetry, VictoriaMetrics, Grafana

❓ 3:18:00 Як оптимізувати token usage; кеш-хіти і TTL кешу

❓ 3:21:00 Складність трекінгу субагентів; телеметрія через хуки

❓ 3:23:00 Скіли-оптимізатори промтів: наскільки обґрунтовано

❓ 3:25:00 OpenRouter і універсальні скіли під різні харнеси

❓ 3:29:00 Як насправді працює кешинг: балансер, ноди, KV-тензори

❓ 3:34:00 Галюцинації і горизонт 3-5 років: що залишиться

❓ 3:37:00 SDD проти SDLC: чим відрізняються і що обрати

❓ 3:42:00 Власний пайплайн замість бебісітингу; п'ять рівнів adoption і Dark Factory

❓ 3:48:00 Наскільки конфігурабельний харнес Claude Code; DeepSeek harness

❓ 3:51:00 Як змусити субагента використовувати іншу модель

❓ 3:52:00 Прохання: агрегатор джерел, за якими стежити

❓ 3:54:00 SDD проти Superpowers: у чому принципова різниця

❓ 3:59:00 Agent memory: чи варто використовувати в командній розробці

❓ 4:02:00 Бенефіт від окремого AGENTS.md для скіла

❓ 4:05:00 Чи є чек-ліст, який треба закрити перед курсом

❓ 4:07:00 Індивідуальний темп проходження і відкриття модулів

❓ 4:10:00 Уніфікація скілів і правил під різні асистенти

❓ 4:16:00 Контент-фабрика на агентному воркфлоу без нейрослопу

❓ 4:18:00 Дизайн і фронтенд: дизайн-система, компоненти, адаптивна верстка

❓ 4:21:00 Фіча, що зачіпає п'ять сервісів у різних репозиторіях

❓ 4:22:00 Як інтегрувати продуктову роботу і стейкхолдерів в інтерв'ю

❓ 4:24:00 Чи можна будувати лупи на 20-доларових підписках

❓ 4:28:00 Fable на ultracode і Deep Research: коли це виправдано

❓ 4:29:00 Чи достатньо вбудованого Security Review; SAST / DAST

❓ 4:32:00 Скільки годин на тиждень займає курс

❓ 4:35:00 Українською чи англійською спілкуватись з агентами; токенізація

4:39:00 Завершення, анонс Дня 2 (практика)