Лень — двигатель прогресса. И если вы думаете, что это просто отговорка, то вы, видимо, никогда не видели счёт от облачного провайдера после суток работы с frontier-моделью.

Я не изобретал велосипед. Я просто очень не хотел платить. И придумал схему, в которой код пишется автономно, пока я сплю, а токены тратятся только там, где это действительно критично.

---

🧩 Три этапа, которые работают, пока я вижу сны

Этап 1. Ночная смена: локальный агент

Перед сном я кидаю локальному агенту

подробное ТЗ. Не однострочный промпт, а структурированный документ с инвариантами, лимитами, контрактами и критериями готовности.

Пока я сплю, агент:

- создаёт структуру проекта,

- пишет базовый код,

- гоняет локальные тесты,

- коммитит в репозиторий.

Стоимость: 0 рублей. 0 токенов. 0 облака.

Да, локальная модель не напишет шедевр с первого раза. Она и не должна. Её задача — заполнить 80% объёма рутинного кода, который потом будет доведён до ума.

Этап 2. Утренняя смена: GitHub + средняя облачная модель

Просыпаюсь. Смотрю на пуш. Запускаю GitHub Actions, который:

1. Вытягивает свежий код.

2. Скармливает его модели среднего класса (например, Claude Sonnet или GPT-4o-mini) с промптом:

> «Вот код, написанный локальной моделью. Найди логические ошибки, дыры в контрактах, нарушения инвариантов. Исправь. Не переписывай с нуля — доводи до ума».

3. Делает PR с правками.

Почему не сразу топовая модель?

Потому что топовая модель — это как нанимать архитектора, чтобы тот расставлял стулья в офисе. Она отлично видит системные ошибки, архитектурные косяки, race conditions, проблемы с идемпотентностью. Но тратить её контекстное окно на банальный if x is None: return — это преступление против кошелька.

Средняя модель стоит в 10–50 раз дешевле и прекрасно справляется с ролью "старшего ревьюера", который ловит 90% глупостей локалки.

Этап 3. Финальная проверка: топовая модель как аудитор

Когда PR смержен и код уже выглядит прилично, я загоняю его в frontier-модель (Claude Opus, o3, Gemini Ultra — что под рукой) с одним конкретным запросом:

«Ты — архитектор с 20-летним стажем. Проверь этот код на то, что не увидели другие: граничные случаи, проблемы с конкурентностью, утечки памяти, нарушения контрактов, дыры в безопасности. Не пиши код. Только найди то, что сломается в продакшене».

Стоимость: несколько центов на весь проект.

Потому что к этому моменту код уже чистый. Frontier-модели не нужно разбираться в синтаксисе — она смотрит смысл. А смысл стоит дорого, но его мало.

💡 Почему так, а не «просто скормить всё GPT»?

Потому что токены — это не просто деньги. Это контекстное окно.

Когда вы суете frontier-модели 50 файлов сырого кода от локалки, она:

- тратит 70% контекста на то, чтобы понять, что вообще происходит,

- начинает галлюцинировать на 30-м файле,

- выдаёт "универсальные" правки, которые ломают рабочие куски,

- жрёт вам бюджет как не в себя.

А когда вы даёте ей уже причесанный, протестированный, структурированный код — она работает так, как должна: думает глубоко, а не широко.

🧮 Немного математики для тех, кто считает

Допустим, у вас проект на ~100 файлов, ~15 000 строк кода. Давайте сравним три подхода.

Если всё пишет Claude Opus, одна итерация обойдётся примерно в 5–15 долларов, займёт минут двадцать и даст высокое качество — но модель начнёт уставать к концу большого контекста.

Если всё пишет локалка, стоимость — ноль, время — около двух часов, но качество получится процентов на шестьдесят. Остальное — мусор, который потом разгребать.

А по моему пайплайну одна итерация стоит примерно 30–80 центов, занимает восемь часов (из которых семь — это сон), а качество выходит 90% и выше.

Разница в 10–20 раз при сопоставимом качестве. И это без учёта того, что локалка работает, пока вы спите — то есть фактически бесплатно использует ваше время.

---

🎯 Главный инсайт

Не все токены одинаково полезны.

Токен, потраченный на написание банального CRUD-эндпоинта в Claude Opus — это выброшенный токен.

Токен, потраченный на проверку архитектурного решения в том же Claude Opus — это инвестиция.

Разделяя задачи по "весу", вы получаете:

- дешёвый объём от локалки,

- дешёвую шлифовку от средней модели,

- дорогую, но точную проверку от топовой.

Это как производство: сырьё — дёшево, обработка — средне, контроль качества — дорого, но его мало.

---

🦥 Финальная мысль

Лень — это не порок. Это оптимизация ресурсов.

Когда вы вместо того, чтобы дёргать API каждые 5 минут, настраиваете пайплайн, который работает сам — вы не ленитесь. Вы инвестируете час настройки в сотни часов экономии.

И да, пока вы это читаете, мой локальный агент уже пишет следующий модуль. А я иду заваривать кофе.

Потому что лучшая архитектура — та, которая работает без вас.

P.S. Если вам кажется, что это overengineering — попробуйте посчитать свой счёт за API после недели активной разработки. Лень сразу перестанет казаться overengineering'ом. 🦥