Джун из AI не выйдет: 60 000 строк за 3 недели дали 3 месяца просрочки

Заметка на две минуты чтения собрала 336 очков и 202 комментария на Hacker News, и спор в треде оказался содержательнее самого тезиса. Simon Willison пишет, что лучшие результаты от агентов он видит у людей с большим опытом управления людьми, и что Anthropic наняла заметное число CTO и CEO на позиции индивидуальных контрибьюторов. Ему возражают: phil21 называет это management, а не leadership, потому что модели требуют не лидерских навыков, а управленческих; miyoji ловит автора на противоречии — если управлять моделью не то же, что управлять человеком, значит навык всё-таки новый.

Что работает у практиков. Промпт-магию в треде почти не обсуждают. Автор пишет прямо: хороший промпт помогает, но общий рабочий контекст помогает больше — примеры, исправления и переиспользуемые инструкции снижают недопонимание, и со временем система выравнивается под то, как ты думаешь. Разработчик с почти 30 годами стажа (alertchecker) описывает ту же механику руками: доверять AI он начал только в последние месяцы, держит его в рамках и переспрашивает про подход, а работает это за счёт большого набора Cursor rules, накопленных в основном по тому, что AI делал неправильно. У iamwil схема жёстче: сначала агент интервьюирует тебя и сам спрашивает про неясное, все принятые решения записываются и уходят в кодовый цикл как guardrails — после этого агент делает фичи с одного захода.

Опыт josejux ломает и красивую рамку лидерства: продовый API он собрал почти целиком с AI, но ощущалось это не руководством, а код-ревью в куда большем объёме — решения он не делегировал, а постоянно проверял, что сгенерированный код делает нужное.

Сама идея старше треда на год с лишним: Venkatesh Rao выпустил «Prompting is Managing» 19 июня 2025 года со схемой delegate → monitor → integrate → ship, и провал студентов в работе «Your brain on ChatGPT» объяснил не когнитивным долгом, а отсутствием навыков делегирования и контроля качества.