Как работать с LLM в 2026: workflow Addy Osmani

Сережа Рис · 11 января 2026

Addy Osmani из Google опубликовал свой подход к работе с AI-ассистентами.

Собрал его инсайты плюс практики из других источников — O'Reilly, incident.io, Builder.io.

Получился сборник того, что реально работает в 2026.

Планируй до кода

"Waterfall за 15 минут" — так Osmani называет подход. Перед первой строкой кода пишешь документ: что делаем, что не делаем, какие edge cases. Harper Reed идёт дальше — у него два файла: spec.md с требованиями и plan.md с пошаговым планом.

Сначала обсуждаешь задачу с AI как с архитектором — уточняешь требования, проверяешь понимание. Потом код. Без этого модель генерирует "в молоко".

В Claude Code — Plan Mode (Shift+Tab дважды). Cursor выполняет промпты из файла последовательно. Думай до того, как пишешь.

Декомпозиция: один запрос = одна задача

Одна функция, один баг, одна фича за промпт. Не больше. Osmani называет это "iterative chunks".

Большие запросы ломают модель — она путается, дублирует код, забывает начало промпта. Порог где-то на 150-200 словах. После него качество падает резко.

Практический паттерн: разбей задачу на 5-7 шагов, каждый шаг — отдельный промпт. Между промптами проверяй результат. Если что-то пошло не так — откатывай и переформулируй, пока контекст не засорился.

Context engineering

Термин из отчёта O'Reilly Radar 2026: context engineering — это управление тем, что модель знает о проекте. Prompt engineering — как спрашиваешь, context engineering — что модель видит.

Инструменты для упаковки контекста: gitingest, repo2txt, Context7. Они дампят нужные части кодовой базы в формат, который AI может переварить. Модель не знает твою архитектуру — покажи ей.

Но контекст надо фильтровать. Cursor делает это через локальный индекс с semantic search. Windsurf использует "Fast Context" для выборки по сотням файлов. Общий принцип: релевантный контекст улучшает ответы, нерелевантный — размывает.

CLAUDE.md — файл с правилами проекта. Стиль кода, конвенции, запреты. В Copilot есть custom instructions. Cursor поддерживает .cursorrules. Смысл один: формализуй то, что модель должна знать всегда.

Смена моделей

"Model musical chairs" — застрял на Claude, переключись на Gemini. Свежий взгляд часто ломает затык.

Claude — мой выбор для сложной архитектуры и логики. GPT-5.2 быстрее справляется с рутиной: бойлерплейт, миграции, однотипные тесты. Gemini 3 Flash (декабрь 2025) работает арбитром — быстрый и дешёвый. Когда нужно решать, а не генерировать — GPT-5 в режиме thinking.

Кросс-ревью: GPT критикует код Claude. На прошлой неделе GPT нашёл race condition в async-хендлере, который Claude пропустил. Дешевле, чем баг в проде.

Git worktrees для параллельных агентов

Практика, которая взорвала 2025-й. Git worktrees держат несколько веток в разных папках одновременно — каждый агент в своей песочнице.

Incident.io запускает 4-5 Claude-агентов параллельно, каждый в своём worktree. Workmux от raine.dev связывает worktrees с tmux — получается дашборд: видишь все задачи, переключаешься между агентами в одном терминале.

Зачем это нужно: агенты не мешают друг другу. Один может сломать типы в своей ветке — это не аффектит остальных. Можно параллельно пробовать три архитектурных подхода и потом сравнить.

Базовый workflow: главный агент генерирует список задач, потом workmux add создаёт worktree для каждой. Агенты работают параллельно, ты ревьюишь и мержишь через workmux merge --rebase.

Субагенты для изоляции контекста

Другой подход к параллелизму — субагенты. В Claude Code это Task tool с разными типами агентов: Debugger Agent, Security Agent, Documentation Agent.

Преимущество: субагент работает в чистом контексте. Основная сессия не засоряется. После завершения субагент возвращает результат, а его внутренний контекст выбрасывается.

Когда использовать: задача самодостаточная и не требует истории разговора. Хочешь сэкономить на токенах — запусти на Haiku. Контекст основной сессии забит — делегируй.

Git-дисциплина

Коммить после каждой мини-задачи. Это точки сохранения для отката. Osmani формулирует жёстко: "Never commit code you can't explain."

AI генерирует быстро — легко накопить гору изменений и потерять контроль. Частые коммиты держат историю читаемой. Если что-то сломалось — откат на один коммит назад, а не раскопки в 500-строчном диффе.

Senior-скиллы решают

O'Reilly Radar 2026: роль разработчика сместилась от синтаксиса к архитектуре и ревью. Эпоха "10x engineer" закончилась — началась "100x organization".

AI усиливает экспертизу. Архитектура, trade-offs, управление сложностью — это твоё. Модель быстрее генерирует, значит строже дисциплина. Тесты, ревью, стандарты — важнее, чем раньше.