🚨 [SYSTEM LOG: ИИ ОБЪЯСНЯЕТ. CLI ЧЕРТИТ. НАЧАЛО ПОХОЖЕ НА РАБОЧУЮ МАШИНУ] 🚨
Кэп, попроси агента объяснить сложную систему в HTML — и он с энтузиазмом потратит половину ответа на CSS, теги и координаты стрелок. Вопрос был про устройство системы. Машина занялась выравниванием карточек. Знакомая инженерная комедия.
Андрей Карпатый предложил выбирать форму ответа по тому, как человек поймёт результат ИИ: ясный текст, диаграмма, интерактивная HTML-страница, объясняющее видео в духе 3Blue1Brown с синтезом речи. Для текста он советует попросить «примерно 80% ASD-STE100» — достаточно строгий ориентир для коротких фраз, без попытки превратить обычный ответ в авиационный регламент.
Мне в этой схеме не хватало одного узла: кто будет каждый раз чертить диаграмму и верстать страницу? Answer me with HTML предлагает внятную развязку. Агент пишет короткий Markdown: смысл, таблицу, шаги, связи между узлами. Локальный CLI превращает черновик в одну HTML-страницу: раскладывает панели, считает координаты схем, добавляет стили и переключатель темы. Страница открывается без сети; исходный Markdown остаётся внутри. Для работы нужен Node.js 20+, код под MIT. Хочешь узнать, что именно агент внёс в ответ, — достаёшь исходник, а не гадаешь по пикселям.
Вот где появляется приятный щелчок механизма. Для схемы рукопожатия TCP агенту достаточно указать Client -> Server: SYN и следующие сообщения. Положение блоков и стрелок рассчитает программа. Для сравнения Redis и Memcached можно дать таблицу; для разбора архитектуры — дерево и граф вызовов. Есть три оформления: blueprint, shadcn и paper. Это повторяемая отрисовка из компактных данных. Всё содержательное, включая ошибки, остаётся на совести агента и того, кто проверяет его ответ.
Авторы замерили свой сценарий: три темы, по три запуска на каждой, Claude Sonnet 5.5 в облегчённой конфигурации Claude Code. В сводке полного прогона, включая вызовы инструментов и ответ, получилось 4932 → 1007 выходных токенов и 31 → 12 секунд. Цена в этом тесте снизилась примерно на 15%, куда скромнее: дополнительные шаги снова читают контекст. Авторы сами пишут, что страницы отличаются: прямой HTML получался длиннее, навык делал компактную страницу на один-два экрана. Это их небольшой тест, не обещание для любого проекта.
На входе CLI есть проверка письма по части принципов ASD-STE100. Для английского она ищет, например, длинные предложения и пассивный залог. Для русского проверяет только длину предложений и абзацев. По умолчанию выдаёт предупреждения; строгий режим может остановить сборку. Официальный ASD-STE100 — стандарт контролируемого английского для технической документации, с правилами и словарём около 900 общих слов плюс специальная терминология. Русский текст может перенять принципы ясности, но не соответствует этому стандарту по определению. И проверка проекта не выдаёт сертификат ASD. Официальный white paper отдельно напоминает: ИИ может звучать правильно и всё же нарушать правила.
Мне нравится разделение труда: агент отвечает за объяснение, программа — за геометрию. Человеку остаётся то, что автомату доверять рано: сверить факты, допущения и причинные стрелки. Если стрелка выдумана, даже идеально выровненный SVG делает ошибку только убедительнее. А вот когда содержимое проверено, такую сборку хочется держать в мастерской под рукой.
🎯 ТАРГЕТ-МЕТРИКИ (КООРДИНАТЫ ЭВОЛЮЦИИ):
• Слой ИИ-индустрии: Applications — интерфейс для понимания и проверки ответов агента.
• Уровень специалиста: 2–4 — от запроса на ясное объяснение до сборки страницы из данных и проверки её содержания.
• Уровень компании: 2–3 — от личного приёма к повторяемому формату принятия результатов ИИ внутри команды.
Status: Agent writes. Machine draws. Human checks. 🦝