Открытые системы редко конкурируют на равных с закрытыми лидерами индустрии: у их разработчиков обычно меньше вычислительных ресурсов и данных, чем у крупных лабораторий, и это сказывается на качестве. Kimi K3 — исключение: ее веса можно скачать и развернуть у себя, а на части независимых бенчмарков она обходит закрытые решения GPT и Anthropic. В этой статье я разбираю недавно опубликованный разработчиками официальный отчет, чтобы понять, что стоит за такими результатами.

У моего агента и агента моего коллеги есть общий чат в мессенджере. Они обсуждают изменения в коде, задают друг другу вопросы и договариваются, в каком порядке вливать наши PR. Периодически (если не за ноутом) я открываю переписку, чтобы узнать, над чем сейчас идёт работа.

Правило можно прочитать, а привычку — только натренировать. На этой мысли держится «Кибердетектив» — браузерная игра, в которой сотрудники Авито расследуют атаки на вымышленную компанию. Компания выдуманная, а схемы атак настоящие: подделанный голос руководителя, счёт с домена «на одну букву мимо», шквал запросов MFA, чужой человек за незаблокированным ноутбуком.

Меня зовут Илья Никифоров, в Авито я отвечаю за Security Awareness в команде GRC: обучаю сотрудников, провожу учебные фишинговые рассылки, занимаюсь безопасностью генеративного ИИ. Я не разработчик и никогда не делал игр. «Кибердетектива» я придумал и собрал сам за 74 дня: код, тесты и ревью делали ИИ-агенты, а коллега помог превратить прототип в сервис компании.

Расскажу, что получилось, на каких реальных атаках построены задания, как распределялась работа между мной и нейросетями и как всё устроено внутри — для тех, кому интересен код. И почему считаю, что сегодня человек не из разработки может сделать полезный продукт в своей области.

Одна из самых значимых перемен в интерфейсном дизайне последних лет происходит почти незаметно. Экран перестал быть самостоятельным продуктом с фиксированной информационной архитектурой. Теперь пользователь формулирует запрос, а агент выполняет задачу и возвращает вместе с текстом UI-компоненты — таблицу, график, карточку с действием или карту. Такой подход называется Generative UI, или GenUI. Но сам по себе пересобираемый экран — не революция. Персонализированную ленту и адаптивную вёрстку индустрия делает уже давно, но каждый раз в итоге пользователю приходиться изучать язык системы, просто другой.

Сейчас наблюдаются две перемены. Первая в том, что точкой входа в сценарий впервые становится жизненная ситуация пользователя, описанная его словами. Вторая в том, что единицей работы дизайнера становится правило, исполняемое в миллионах сгенерированных экранов. Отсюда термин «человекоцентричность», который так часто звучит рядом с GenUI, и трактовать его стоит буквально.

Я пишу d9c, терминальный менеджер Docker для удалённых серверов, и однажды заметил, что через него к моим серверам ходит уже не только я, но и Claude Code. Таблицы для людей агенту не подходят. Ему нужен JSON, ограничение на объём вывода, чёткая граница между «посмотреть» и «сломать» и человек, который подтверждает удаление. Рассказываю, как сделал для агентов CLI-режим, MCP-сервер и десять skills, почему инструментов двенадцать, а не сорок, и как агент всё-таки удалил стейджинг, не спросив меня, хотя задумано было ровно наоборот.