По состоянию на октябрь 2026 года я веду 19 приложений. Каждый месяц я выпускаю более шести релизов с улучшениями и запускаю четыре новых приложения.
Когда столько приложений ведёт один человек, ручная работа просто не масштабируется. Приходится полностью посвятить себя принятию решений.
Термин «skill ops» появился в разговоре с ИИ. Поиск в Google почти ничего не находит, так что это, похоже, слово, придуманное прямо на месте. Оно мне очень понравилось.
Skill ops.
Это работа, выстроенная в расчёте на то, что делом занимаются skills. Например, на прошлой работе люди вкладывали много сил в построение платформы данных, а данные собирали и анализировали люди. Если бы я пытался делать это в одиночку, операционная работа встала бы.
Я просто настраиваю базу из Firebase и Google Analytics, а анализ отдаю ИИ.
- Анализ данных — одна строка: «Проанализируй это».
- Анализ логов — тоже одна строка: «Проверь это».
Задача человека — посмотреть на полученные выводы, решить, что делать, и дать указания.
Я веду сайты Tenkaichi и Buzz Spot. Они ещё на раннем этапе, поэтому контента там пока немного. Если никто ничего не публикует, мне приходится публиковать самому, пока сайты не наполнятся.
Но если писать все статьи самому, работа не успеет за ростом.
- «Изучи этот ресторан и собери пост о нём».
- «Кто сильнее: Ямча или Рёмен Сукуна?»
Я настроил так, что стоит задать ИИ такой вопрос, и он автоматически доводит дело до опубликованного поста. SEO тоже охвачено. Обновление sitemap.xml и запрос на индексацию в Search Console тоже работают на skill ops.
То, что я узнал о skill ops, применимо и в корпоративной разработке. Раньше при инциденте мы разбирались так:
- Смотрим логи в CloudWatch или Elasticsearch.
- Находим код, который породил запись в логе.
- Если это вне зоны нашей команды, просим в Slack ответственную команду разобраться.
- Исправляем баг методом проб и ошибок в локальной среде.
Вместо этого держите репозитории бэкенда, фронтенда и инфраструктуры на своей машине и поручите ИИ всё — от чтения логов до поиска по репозиториям. Конечно, давать Claude Code читать все боевые логи — проблема безопасности, поэтому нужно ограничиться средой разработки или передавать выдержки. Но и так работа, построенная вокруг ИИ-агентов, прекрасно подходит для корпоративной среды.
Точнее, я ожидаю, что отныне, если не выстроить всю работу вокруг ИИ-агентов, мы почувствуем потерю производительности. Люди справятся, если поднажмут, но это будет ощущаться как рутина. Ведь теперь мы знаем, насколько удобен ИИ.
Чтобы люди могли сосредоточиться на решениях, стоит с самого начала строить работу вокруг ИИ.