⌂ Все уроки · Справочник блока 3 · версия от 11 июня 2026 · используется в финале блока 3 (урок 22) и при каждом заказе автоматизации с LLM внутри
💡 Как пользоваться: проходите разделы сверху вниз при составлении ТЗ и на каждой встрече с разработчиком. Под каждым разделом — 🚩 красный флаг: ответ, после которого стоит насторожиться.
Примерены ли нижние ступени: готовый сервис → no-code конструктор → и только потом заказная разработка? Почему отвергнуты?
Что будет, если выбранная платформа закроется или поднимет цены? Можно ли выгрузить данные и сценарии, есть ли self-hosted вариант?
Кто обслуживает решение после запуска — вендор, ваш админ или подрядчик за абонентскую плату?
🚩 «Готовое — несерьёзно, сделаем кастом» без примерки нижних ступеней. По данным MIT, покупка у вендоров успешна примерно вдвое-втрое чаще самостройки.
1. Анатомия процесса · урок 18
Что триггер: расписание (cron), событие из сервиса (вебхук) или запуск человеком?
Шаги расписаны, и каждый помечен: [код] или [LLM]? У каждого [LLM]-шага есть ответ, почему там нужны суждения, а не правила?
LLM-шаги маленькие и узкие («классифицируй заявку», «напиши черновик») — или один большой «разберись со всем»?
🚩 «Агент сам разберётся со всем процессом» — там, где 80% шагов делается обычным кодом дешевле и надёжнее.
2. Обвязка надёжности · урок 19
Ответы LLM — в строгом формате (structured outputs / бланк вместо сочинения), который следующий шаг проверяет?
Идемпотентность: если процесс упадёт на середине и перезапустится — может ли письмо уйти дважды, деньги списаться дважды? Есть ли ключи идемпотентности?
Повторы с паузами при сбоях LLM/API? (По отчёту Inngest 2026: 56% инцидентов — именно отказы LLM и внешних API.)
Живучее выполнение (durable execution): процесс продолжается с места падения, а не с начала?
Что происходит, когда LLM вернул мусор: шаг останавливается и зовёт человека — или мусор едет дальше по конвейеру?
🚩 «У нас ничего не падает» / «обработаем ошибки потом». 74% команд ловят инцидент с AI-системой в первые 90 дней — вопрос не «если», а «когда».
3. Человек в контуре · урок 20
Список действий разделён: что машина делает сама, что — только с одобрения человека (ворота одобрения)?
Необратимые внешние действия (отправка клиентам, списания, удаления) на старте идут через черновик на подпись?
Когда система не уверена или ситуация нестандартная — есть путь передачи человеку, и человек видит контекст?
Прописана этапность доверия: с чего начинаем (всё через одобрение) и по каким цифрам расширяем автономность?
🚩 «Полная автономность с первого дня» для действий, видимых клиентам. Klarna хвасталась AI-поддержкой в 2024 — а в 2025 вернула людей из-за качества.
4. Эксплуатация · урок 21
Трейсы: каждый запуск записан (вход, шаги, ответы LLM, результат) и их можно посмотреть (Langfuse или аналог)?
Eval-набор для приёмки: 30–100 типовых входов с ожидаемыми результатами. Приёмка и каждое изменение — по нему, не по демо?
Версия модели запиннена (зафиксирована)? Есть план переезда при выводе модели из эксплуатации: прогнать кандидата по eval-набору, сравнить цифры?
Кто и как узнаёт о тихой поломке — алерты, регулярный просмотр трейсов, выборочные проверки?
🚩 «Если сломается — увидите по жалобам». Это значит, что датчиком качества назначили ваших клиентов.
5. Экономика · урок 21
Полная стоимость владения на год по статьям: разработка/подписка + LLM-вызовы на вашем объёме + инфраструктура + поддержка?
Цена «за единицу» умножена на ВАШ реальный объём? ($0,99 за обращение × 3000 обращений — уже другой разговор.)
Если внутри агент: учтено, что агентный запуск стоит ~4× токенов обычного вызова, мультиагентный — до ~15×?
Какую метрику бизнеса автоматизация должна сдвинуть и как это измерим? (Часы рутины, скорость ответа, конверсия.)
🚩 Смета только на разработку, эксплуатация «по факту». И зеркально: ожидание окупаемости в 2–3 раза без расчёта — по Inngest, в такой эффект верят лишь 19% команд, уже живущих с AI в проде.
6. Топ-5 граблей заказчика · весь блок
Заказать кастомную разработку там, где готовый сервис закрыл бы задачу за неделю.
Принять работу по демо: демо показывает лучший случай, а эксплуатация состоит из худших.
Разрешить машине необратимые действия с первого дня — без черновиков и ворот одобрения.
Не спросить «что будет, если упадёт на середине?» — и узнать про двойные списания от клиентов.
Считать, что проект заканчивается запуском: без трейсов, eval-набора и плана переезда модели система тихо деградирует.