Модули 2.2–2.4: три терминальных агента

Ведущая: Привет-привет! С вами AIStudy — бесплатный курс про искусственный интеллект, который можно слушать за рулём, в метро или на кухне. Записывать ничего не нужно: команды, таблицы и цены лежат на сайте.

Ведущий: Привет! Это второй выпуск трека «Кодинг с агентами», и сегодня мы объединили сразу три модуля. Три терминальных агента: Claude Code, Antigravity CLI от Google и Codex CLI от OpenAI.

Ведущая: Три модуля в одном выпуске? Не слишком ли много?

Ведущий: Они похожи по устройству: установка, вход, файл правил для проекта, режимы безопасности. Если разобрать один как следует, два других понимаешь быстро. Поэтому идём так: Claude Code подробно, а Antigravity и Codex через сравнение. Команды и настройки зачитывать не будем, они лежат в уроках.

Ведущая: Какой план?

Ведущий: Шесть частей. Первая: Claude Code, как начать и как ставить задачи. Вторая: его рабочий цикл из четырёх шагов. Третья: файл правил, хуки и приёмы экономии. Четвёртая: Antigravity CLI. Пятая: Codex CLI. Шестая: как выбрать между ними.

Ведущая: Поехали!

Ведущий: Поехали!

Ведущая: Часть первая. Начнём с Claude Code. С чего вообще начать?

Ведущий: С установки, она простая. Рекомендуемый способ: одна команда в терминале, это официальный установщик Anthropic. Дополнительные программы не нужны, и дальше агент сам обновляется в фоне.

Ведущая: А как войти?

Ведущий: При первом запуске откроется браузер. Входите либо по подписке Claude, Pro или Max, либо по ключу доступа Anthropic. Тарифы и цены меняются, их смотрите на сайте.

Ведущая: Подожди. А если я поставлю агента на свой рабочий компьютер, и он что-нибудь сломает?

Ведущий: Хороший вопрос, урок про это предупреждает отдельно. Если вы даёте агенту доступ ко всем файлам на личном компьютере, ответственность за потерю данных на вас. Он может случайно удалить или перезаписать файлы. Совет: тренироваться на отдельном сервере или второй машине, а на основной делать резервные копии.

Ведущая: Понятно. Что проверить сразу после входа?

Ведущий: Три слэш-команды. Статус показывает версию, модель и аккаунт. Стоимость показывает, сколько токенов и денег ушло за сессию, это ваш главный инструмент контроля расходов. И доктор: он диагностирует установку и ищет конфликты. А если забыли, что где, есть справка.

Ведущая: А модели? Их же несколько.

Ведущий: Три класса. Быстрая и очень дешёвая для простых задач и фоновых помощников. Рабочая лошадка на каждый день. И флагман для сложной архитектуры и отладки. Названия и цены быстро меняются, смотрите в уроке. А приём интересный: гибридный режим. Пока вы планируете, думает сильная модель, а когда план утверждён, писать код переключается быстрая и экономная.

Ведущая: Логично. Думать дорого, печатать дёшево.

Ведущий: Примерно так. И ещё про запуск: при старте агент сам читает структуру проекта. Смотрит папки, определяет язык, читает файл зависимостей и подгружает нужные файлы по ходу. А служебные папки и файлы с секретами автоматически игнорирует. Это экономит контекст и защищает конфиденциальные данные.

Ведущая: Хорошо, проект он знает. Как ему ставить задачи?

Ведущий: Урок даёт простую формулу: глагол, что, где, как или почему. Например: добавь проверку ввода в функцию входа в таком-то файле, чтобы защититься от внедрения запросов. А плохо звучит «почини баги», «улучши код» или «перепиши весь слой данных, добавь кэш и обнови документацию». Либо расплывчато, либо слишком много за раз.

Ведущая: А есть приёмы получше?

Ведущий: Пять приёмов из руководства команды Anthropic. Первый: сузить область. Не «добавь тесты», а «напиши тест на случай, когда пользователь разлогинен, и без заглушек». Второй: показать образец. «Посмотри, как сделан виджет на главной, и по тому же образцу сделай календарь». Третий: описать симптом и место. Не «почини вход», а «вход падает после таймаута сессии, проверь обновление токена в такой-то папке, сначала напиши падающий тест, потом исправь». Четвёртый: передать файлы напрямую, значком «собака» перед путём. Пятый: попросить агента сначала задать вам вопросы, а уже потом писать код.

Ведущая: Последний мой любимый. Лучше пять вопросов в начале, чем пятьсот строк не того кода в конце.

Ведущий: В таблице урока так и написано: это снимает развилки до того, как агент напишет много лишнего. Часть первая одной фразой: поставить, войти, следить за расходами и ставить конкретные задачи с контекстом.

Ведущий: Часть вторая. Рабочий цикл. Опытные пользователи Claude Code работают по четырём шагам, так?

Ведущая: Так. Исследовать, спланировать, написать, проверить. Шаг первый: исследуем. Прежде чем писать код, агент должен понять проект. Просим: расскажи про структуру, какие файлы важные, какие библиотеки используются. Особенно полезно на новом проекте, перед большими изменениями и если давно не открывали.

Ведущий: Дальше план?

Ведущая: Дальше самое важное: режим плана. Вы включаете его и описываете задачу, а агент составляет план: какие файлы менять, какие зависимости нужны, как организовать код, как проверить результат. И главное: пока вы не согласились, на диске не меняется ничего.

Ведущий: То есть безопасная репетиция.

Ведущая: Да. План читаем и спрашиваем себя: логичен ли порядок, не забыл ли агент важный шаг, нужны ли другие зависимости. Если почти хорошо, а пара пунктов не нравится, план можно открыть в своём редакторе, поправить, и агент выполнит именно вашу версию.

Ведущий: А потом он пишет код.

Ведущая: Да. Создаёт и правит файлы, ставит зависимости, запускает тесты. Следить можно командой дифф: все изменения в удобном просмотре. А если реализация пошла в тупик, у каждого действия с файлами есть контрольная точка. Команда откат открывает меню из четырёх вариантов.

Ведущий: Каких?

Ведущая: Первый: откатить и файлы, и диалог. Второй: вернуть только диалог, оставив правки. Третий: вернуть только файлы, но сохранить в памяти диалога, что эта попытка не удалась. И четвёртый: сжать тупиковую ветку обсуждения в краткую сводку, чтобы освободить место и не потерять начало сессии.

Ведущий: Третий мне нравится: агент помнит свою ошибку.

Ведущая: Он не пойдёт в тот же тупик дважды. И последний шаг: проверка. Смотрим дифф: синтаксис, логику, опечатки. Просим написать тест и запустить его, прогнать линтер. Только после этого коммит. Агент может написать и сообщение к коммиту, и открыть запрос на слияние.

Ведущий: А когда Claude Code не подходит?

Ведущая: Урок отвечает так. Подходит для поиска ошибок, рефакторинга, тестов и новых функций. Не подходит, чтобы принимать архитектурные решения: их лучше обсудить с командой. Не подходит для ревью с бизнес-контекстом: он не знает продуктовых требований. И для миграции боевой базы данных: слишком высокий риск.

Ведущий: Здравый смысл.

Ведущая: Он самый. И ещё правила цикла: всегда начинайте с исследования, планируйте до кода, уточняйте итерациями, проверяйте дифф перед коммитом и давайте контекст. «Добавь вход» хуже, чем «добавь вход по токенам, пользователи в базе, токен живёт сутки».

Ведущая: Часть третья. Мы всё время говорили, что агент знает проект. А откуда он знает правила именно моего?

Ведущий: Из специального файла CLAUDE.md. Это ваши правила для агента, он помнит их весь сеанс. Создаётся командой инициализации: она готовит шаблон.

Ведущая: Что туда писать?

Ведущий: Урок опирается на руководство Anthropic. Включайте то, что агент сам не угадает: команды запуска и тестов, нестандартные флаги сборки. Исключения из стандартного стиля, только те правила, что отличаются от обычных. Правила репозитория: как называть ветки, какие договорённости по запросам на слияние, что нельзя коммитить в главную ветку. И архитектурные решения с неочевидными ловушками окружения.

Ведущая: А чего не писать?

Ведущий: Того, что понятно по самому коду. Общих советов вроде «пиши чистый код». Подробной документации по интерфейсам: лучше дать ссылку. Того, что часто меняется, вроде задач спринта. И списка всех файлов репозитория: он быстро устаревает. Держите файл коротким, до двухсот строк. Разросся, выносите правила в отдельные файлы или подключайте по ссылке.

Ведущая: Почему короче лучше?

Ведущий: Длинный файл раздувает контекст, и модель начинает игнорировать важные правила. Так прямо сказано в руководстве.

Ведущая: А если правило нарушать нельзя совсем?

Ведущий: Тогда нужен хук. Это скрипт, который запускается автоматически, когда агент делает что-то определённое. Хук перед действием может проверить и заблокировать: агент собрался коммитить прямо в главную ветку, хук его остановил. Хук после действия: агент создал файл, хук сразу запустил форматирование и линтер. Есть хуки-уведомления: закончил задачу, пришло сообщение в чат. И есть хук, который не даёт агенту объявить работу законченной, пока тесты падают.

Ведущая: То есть файл правил это просьба, а хук это закон.

Ведущий: Хорошо сказано. Инструкции в файле носят рекомендательный характер: на длинном контексте модель может ошибиться. Хук выполняется всегда. Если правило нарушать нельзя, ставьте хук, а не абзац текста.

Ведущая: Что ещё полезного?

Ведущий: Навыки. Редкие сценарии вроде релизного чек-листа, которые нужны не в каждой сессии. Оформляете как навык и вызываете вручную, и он не занимает место в контексте постоянно.

Ведущая: А как не сжечь лимит?

Ведущий: Четыре привычки. Первая: длинную сессию сжимайте командой компакт, контекст уменьшается в разы, а знание о проекте остаётся. Вторая: для новой задачи начинайте новую сессию. Третья: для мелочей вроде опечатки в сообщении переключайтесь на быструю дешёвую модель. Четвёртая: ставьте конкретные задачи. «Улучши код» заставит агента прочитать всё, а «оптимизируй запрос в таком-то файле» только один файл.

Ведущая: А если проект огромный?

Ведущий: Три приёма. Первый: отдайте разведку субагенту. Он прочитает десятки файлов в своём собственном окне контекста и вернёт вам краткую выжимку с путями и номерами строк, а ваша основная сессия останется чистой. Второй: массовые миграции. Команда батч проведёт разведку, предложит план и после вашего одобрения запустит от пяти до тридцати параллельных субагентов, каждого в отдельной рабочей копии, с проверкой тестов и подготовкой запроса на слияние. Третий: неинтерактивный режим для скриптов и автоматической сборки: агент получает одну задачу и список разрешённых инструментов и отдаёт ответ в машинном формате.

Ведущая: И пять типичных ошибок из урока: расплывчатые задачи, непрочитанный план, проигнорированные падающие тесты, слишком большие задачи и контекст, который никогда не сжимали.

Ведущий: Это был Claude Code. Теперь посмотрим, как на него похожи другие.

Ведущий: Часть четвёртая. Antigravity CLI. Я слышал, что это замена Gemini CLI. Расскажи.

Ведущая: Да. Antigravity CLI это терминальный агент Google. Команда в терминале называется agy. Движок тот же, что у настольного приложения Antigravity, только в терминале: он читает проект, правит файлы, запускает команды и может держать несколько агентов в фоне.

Ведущий: А что стало с Gemini CLI?

Ведущая: Google объявил, что потребительский Gemini CLI уходит, и вскоре он перестал работать на бесплатных аккаунтах и на подписках Google AI Pro и Ultra. Старый инструмент жив для компаний: по лицензии Gemini Code Assist или по платному ключу. Так что тем, кто учится, нужен именно Antigravity. Это закрытая программа на языке Go, и дополнительные программы для неё не нужны.

Ведущий: Как войти?

Ведущая: Двумя способами. Через аккаунт Google: откроется браузер, а если вы на удалённой машине, агент напечатает ссылку, откройте её у себя. Или по ключу Gemini API, это для автоматизации без браузера, тут нужна ещё одна настройка в файле, она описана в уроке. А если раньше стоял Gemini CLI, при первом запуске агент сам предложит перенести расширения и настройки.

Ведущий: А правила проекта? Переписывать?

Ведущая: Нет. Агент читает и старый файл GEMINI.md, и общий AGENTS.md. Ничего переименовывать не нужно. Навыки проекта теперь лежат в служебной папке проекта, это обычные файлы разметки, которые превращаются в слэш-команды.

Ведущий: Как ставить задачи?

Ведущая: Два способа. Интерактивный: запускаете agy в папке проекта и пишете задачу внизу экрана. И режим печати: один запрос, ответ выводится, программа завершается. Он для скриптов и автоматической сборки. Условие: сначала один раз войдите интерактивно, потому что режим печати берёт уже сохранённый вход.

Ведущий: Подводные камни есть?

Ведущая: Главный: в режиме печати команды оболочки по умолчанию не выполняются свободно. Чтение и запись внутри рабочей папки разрешены, а запуск команд, например тестов, по умолчанию требует подтверждения. Без человека агент получает мягкий отказ, программа часто завершается с кодом ноль, как будто всё хорошо, а причина написана в потоке ошибок. Команда может тихо не выполниться.

Ведущий: Ничего себе. Тихо не выполниться и выглядеть успешной.

Ведущая: Поэтому урок советует: тесты запускать в интерактивном режиме, где подтверждаете сами, или заранее разрешить нужные команды в настройках. Есть флаг, который одобряет вообще все инструменты, включая запись и оболочку. Только на выбросной папке, на основной машине без копии нельзя.

Ведущий: А как заставить агента не выдумывать?

Ведущая: Два правила. Первое: в запросе пишете «опирайся на файлы на диске, а не на память модели, если файла нет, так и скажи». Урок показывает это на разборе чужого открытого репозитория: иначе агент пересказывает проект образца прошлых лет, а таких папок уже нет. Второе: правку нескольких файлов давайте с границами, «только эти папки, остальное не трогай», и смотрите дифф сами, а не верьте отчёту агента.

Ведущий: Знакомый мотив: результат надо проверять.

Ведущая: Красная нить всего трека. А список доступных вам моделей смотрите специальной командой, названия меняются.

Ведущий: И когда брать agy, а когда Claude Code?

Ведущая: Урок отвечает честно: победителя по качеству кода из таблицы не вывести. Берите то, за что уже платите и что умеете проверять. Agy, если вы уже в экосистеме Google, если в репозитории лежит GEMINI.md, если нужен терминал на удалённой машине и скрипты. Claude Code, если вы уже платите Anthropic, если команда живёт в его файле правил и хуках. А ярлык «нужен MCP, значит только Claude» устарел: оба умеют.

Ведущий: А если хочется обоих?

Ведущая: Гибрид. Один агент разбирает незнакомый код, второй ищет дыры в его плане, человек смотрит дифф. И совет: не гоняйте обоих сразу в одной рабочей копии без гита, они перепишут одни и те же файлы.

Ведущая: Часть пятая. Codex CLI от OpenAI. Чем он отличается?

Ведущий: Это терминальный агент на языке Rust. Урок называет его быстрым и локальным, с интерфейсом прямо в терминале. Использует модели OpenAI, читает код, правит файлы, запускает команды. Установка через менеджер пакетов, команды в уроке.

Ведущая: Как войти?

Ведущий: Двумя способами. По ключу OpenAI, он лежит в переменной окружения, так удобнее считать расходы. Или через аккаунт ChatGPT, это проще для новичков.

Ведущая: А настройки?

Ведущий: Файл настроек в домашней папке: модель, режим песочницы, подтверждения, интеграция с гитом. А инструкции для проекта лежат в файле AGENTS.md. Это общий стандарт: что за проект, какие правила, какие команды запускать для тестов и чего нельзя делать без спроса.

Ведущая: Я слышала, у Codex две разные вещи про безопасность, и их путают.

Ведущий: Верно, урок отдельно просит их не смешивать. Песочница отвечает на вопрос «куда агенту можно писать». Три уровня: только чтение; запись внутри рабочей папки; полный доступ, который урок прямо называет опасным, там команды идут без подтверждения. А подтверждения отвечают на вопрос «когда агент спросит меня». Тоже три режима. Предложение: агент показывает дифф и ждёт «да» или «нет». Автоправка: файлы правит сам, а перед командами спрашивает. И полный автомат: делает всё сам, включая опасное.

Ведущая: Что выбирать новичку?

Ведущий: В первые дни режим предложения. Для основной разработки, когда привыкли, автоправку. Полный автомат только если проект в гите и регулярно коммитится, инструкции в AGENTS.md продуманы и есть резервная копия. Урок приводит пример: просьба «удали все старые файлы конфигурации» в полном автомате опасна.

Ведущая: А с гитом как?

Ведущий: В уроке описано, что агент работает в отдельной ветке, показывает дифф перед коммитом и готовит ветку к запросу на слияние. Проверьте в своей версии, как это настроено: интеграция включается в настройках.

Ведущая: Что про команды проверки?

Ведущий: Прописываете их в AGENTS.md: что запускать до изменений и после, чем форматировать, и список команд, которые нельзя без подтверждения: рекурсивное удаление, отправка в общий репозиторий, удаление пакетов.

Ведущая: Теперь деньги.

Ведущий: Два пути: платить за токены через API или подписка ChatGPT с лимитами на скользящее пятичасовое окно. И три способа растянуть лимит. Рутину отдавайте лёгкой модели: она расходует квоту заметно медленнее. Не держите быстрый режим всегда включённым: он списывает квоту с множителем. И держите AGENTS.md коротким, отключайте лишние подключаемые инструменты: и файл, и описания всех включённых инструментов отправляются в контекст с каждым сообщением.

Ведущая: А что за автоматизация в третьем уроке?

Ведущий: Самое интересное: Codex в автоматической сборке через GitHub Actions. Схема такая. Разработчик создаёт задачу с нужной меткой. GitHub запускает сценарий. Codex читает код и описание, вносит правку и открывает запрос на слияние, связанный с задачей. Сборка проверяет, а результат ждёт ревью человека.

Ведущая: Для чего это годится?

Ведущий: Для рутины. Простые исправления, если их покрывают тесты. Генерация тестов для готового кода. Обновление документации. Форматирование. Журнал изменений по коммитам. Шаблонный код для новых модулей. Не годится: полная переделка архитектуры, удаление больших кусков кода, автоматический деплой, обновление версий в боевой среде и добавление новых зависимостей.

Ведущая: Какие правила безопасности?

Ведущий: В автоматической сборке только чтение или запись в рабочей папке, никогда полный доступ. Ограничивайте объём ответов, чтобы не переплатить. Запрос на слияние создавайте черновиком, и без человека ничего не вливайте. Ведите журнал действий. Сначала проверьте сценарий на приватном репозитории. И начинайте с малого: в первый день документация, потом тесты, потом исправления.

Ведущая: От себя добавлю одну вещь, в уроке её нет. Текст задачи приходит снаружи: в открытом репозитории любой может написать там что угодно. Не доверяйте ему слепо и не подставляйте в команды без проверки.

Ведущий: Правильное замечание. Человек смотрит результат, это правило номер один.

Ведущий: Часть шестая. Последняя. Три агента, и выбрать надо одного?

Ведущая: Давай сначала про общее. У всех трёх один агентный цикл: прочитать проект, предложить план, править файлы, запускать команды, показать результат. У всех есть файл правил. У Claude Code это CLAUDE.md, у Antigravity GEMINI.md и AGENTS.md, у Codex AGENTS.md. Общий формат AGENTS.md читают Codex и Antigravity, а Claude Code часто тоже. И у всех есть рычаги безопасности: у Claude Code режим плана и разрешения, у Antigravity политика подтверждений, у Codex песочница плюс режимы подтверждений.

Ведущий: А различия?

Ведущая: Они скорее в обвязке, чем в «уме». У Claude Code самый подробный рабочий цикл: хуки, навыки, контрольные точки с откатом, субагенты. Antigravity: тот же движок, что у настольного приложения Google, фоновые агенты и режим печати для скриптов, удобен тем, кто уже в Google. Codex: песочница и подтверждения как два отдельных рычага, быстрый локальный запуск и готовая автоматизация через GitHub Actions.

Ведущий: Как выбрать за пятнадцать секунд?

Ведущая: Три вопроса. Вы уже платите Anthropic? Берите Claude Code. Вы уже в Google или в репозитории лежит GEMINI.md? Берите Antigravity. Платите OpenAI или ChatGPT? Присмотритесь к Codex. А для боевого проекта берите того агента, чьи результаты ваша команда уже умеет проверять, плюс человека. И если ничего из этого не открывается из России, о нашем сервисе скажем в конце.

Ведущий: И имеет ли смысл поставить два?

Ведущая: Как второе мнение да: один работает, второй ищет дыры. Но два агента не заменяют ревью человека. Коммит всегда ваш.

Ведущий: Давай проверим себя?

Ведущая: Три вопроса про себя. Первый: какое правило в вашем проекте нарушать нельзя, то есть что должно быть хуком или настройкой безопасности, а не строчкой в файле?

Ведущий: Второй: в каком режиме вы дадите агенту первую задачу, с планом без записи или с подтверждением каждой правки?

Ведущая: И третий: как вы поймёте, что агент не «тихо не выполнил» команду? Какой у вас способ проверки результата?

Ведущий: Теперь итог. Первое: у всех трёх агентов один принцип: прочитать проект, составить план, внести правки и проверить. Второе: правила проекта лежат в файле, а то, что нарушать нельзя, нужно закрепить хуком или настройкой безопасности. Третье: начинайте с самого осторожного режима и расширяйте доверие постепенно. Четвёртое: результат проверяйте сами, смотрите дифф и не верьте одному отчёту агента. Пятое: выбирайте по тому, где вы уже и за что платите, а не по рекламе.

Ведущая: Установка, команды, настройки и все примеры лежат в уроках на сайте. Ссылки на все одиннадцать уроков в описании выпуска.

Ведущий: Дальше в курсе заглянем в редактор: Cursor и другие агенты, которые живут внутри среды разработки. А если хочется попробовать разные нейросети в одном месте, без VPN и с оплатой рублями, это наш сервис arckep.ru. Ссылка в описании.

Ведущая: Спасибо, что слушали!

Ведущий: До встречи!

Ведущая: До встречи!