Харнесс для AI-агентов: Claude Code, Codex, Cursor и как превращать ошибки агента в правила окружения.
Оптимизируем один шаг цепочки: QA после поддержки. Агент через MCP воспроизводит баг из Jira на тестовом стенде, сжимает путь, описывает и документирует, скилл делает шаги повторяемым процессом, QA проверяет руками. Поддержка и разработка не меняются.
MCP подключает агента к GitLab, Jira, Confluence и записям встреч. Какую проблему решает, как подключить за несколько минут и поручить это самому агенту, как экономит время и токены и почему агент меньше выдумывает.
Claude Code или Codex, Cursor или Hermes Agent: где работает агент, что он видит, на какой модели думает и сколько стоит — пять харнессов рядом и подсказка, какой брать под задачу. Со ссылками на документацию.
Как превращать ошибки ИИ-агента (Claude Code, Codex) в правила его окружения: петля «ошибка → правило», направляющие и датчики, три слоя проверок, связь со спеками и пять первых шагов в своём проекте.