В одном рабочем проекте у меня работали словно два разработчика над одной кодовой базой: Claude Fable 5 от Anthropic и GPT-5.6 Sol от OpenAI, модели двух конкурирующих компаний. Fable писал и исправлял код, Sol проверял результат. Задачи обоим ставил я и сам поручал исправления по результатам проверки. У обоих были под рукой материалы проекта и текущая версия кода.
Две модели я использую давно — ещё в доисторические времена, когда мы писали промпты, если помните :) Давал им одну задачу в разных вкладках браузера, загружал весь контекст, чтобы посмотреть на разные ответы. Теперь работа переехала в общую папку: контекст общий, задачи разные, результат складывается в один проект.
Проверять нужно и саму проверку
Sol находил ошибки даже в коде Fable, который уже прошёл тесты. В одном случае неправильный результат был записан в сам тест как ожидаемый. Программа ошибалась, проверка подтверждала, что именно так и надо.
Fable молодец.
Ошибки, на которые указывал Sol, можно было воспроизвести, а после исправлений проверить снова. При этом замечания Sol перед исправлением проверял Fable — такая вот рекурсия. Часть отклонял с пояснениями, почему исправлять здесь нечего.
Общая папка позволяла подхватывать работу друг друга. В ней лежали код, исходные материалы и отчёты проверок. Подключаю другого исполнителя, указываю, что посмотреть, — он может открыть результат, прочитать замечания, вернуться к исходникам. Мне не нужно восстанавливать ему весь предыдущий разговор.
Как применить это к задаче руководителя
Приземлим на задачу руководителя. Допустим, вам нужно перестроить работу подразделения при ограниченном бюджете. Создаём папку с материалами проекта: описанием процессов, загрузкой людей, бюджетом и договорённостями. Fable поручаем план перехода, Sol — проверку его выполнимости по этим материалам. Например, не запланировали ли одних и тех же сотрудников одновременно на текущую работу и на внедрение с полной загрузкой.
Для сложной задачи с большим контекстом и значимой ценой ошибки второй исполнитель имеет смысл. Для списка задач со встречи я бы такую конструкцию не собирал.
В разборе о памяти я писал, что память остаётся моей, а модель, которая с ней работает, можно менять. Здесь у этой мысли появилось продолжение: к накопленным материалам можно подключить несколько разных «мозгов» и поручить им части одной задачи. Каждый оставляет результат, с которым может работать другой.
Для человека, который пишет про ИИ глазами не-программиста, вполне логичное карьерное продвижение.
Сразу в руководители разработчиков :)