ИИ-агенты это исполняемые чертежи: как собрать конвейер за 40 минут без кода

Метод, о котором пойдёт речь, показан на живом уроке и выложен как открытый репозиторий на GitHub. Автор собрал полный редакционный конвейер для новостного сайта: 10 шагов, 10 ролей-субагентов (специализированных ИИ-агентов, каждый отвечает за свой этап), 8 файлов правил. Весь прототип создан тремя промптами, без папки с исходным кодом. Позже тот же подход лёг в основу рабочего сервиса, который публикует статьи.

Что понадобится?

• Cursor с поддержкой правил (rules), субагентов (agents) и MCP (Model Context Protocol, протокол подключения внешних данных). Подписка Pro или выше.
• Документация Cursor по rules, skills, subagents, MCP. Ссылки вкладываются в первый же промпт, иначе агент генерирует правила «как получится».
• Сырые данные для проверки: RSS-выгрузка, CSV, HTML-файлы или любой набор источников, на котором прогоняете цепочку.
• Время: 40 минут на сборку прототипа, из них Cursor работает около 10 минут, остальное уходит на промпты и проверку.
• GitHub-аккаунт (необязательно, но полезно для хранения и демонстрации результата).

Как собрать прототип за три промпта?

1. Опишите пайплайн, а не архитектуру. В первом промпте задайте конкретные шаги будущей системы и имена артефактов каждого шага (например, 01_normalized.jsonl, 10_verdict.json). Попросите план: оркестратор (файл, который управляет последовательностью), роли, структуру правил. Добавьте два ограничения:

Не реализуй пока — только план.
Не создавай src/. Не выбирай технологии (Redis, Celery, Strapi) — только роли и порядок.

В конце промпта вставьте ссылки на документацию Cursor по правилам и субагентам.

1. Дайте команду на реализацию плана. Второй промпт короткий: «Implement the plan» с явным списком файлов. Укажите, что нужны: оркестратор с таблицей всех шагов и флагом alwaysApply: true, правила ролей с входом, выходом и критерием готовности, субагенты, файл-канон прогона.

2. Проведите ревью агентом. Это шаг, который почти все пропускают. Третий промпт:

Проведи полное ревью созданных правил.
Есть ли таблица всех шагов с критериями перехода?
У каждой роли есть вход, выход, критерий?
Нет ли противоречий между тем, что оркестратор ожидает, и тем, что роль обещает?
Если нашёл проблемы — исправь сразу.

Первый проход Cursor всегда неполный. Ревью собственным агентом закрывает дыры до того, как их найдёт человек.

1. Прогоните цепочку на реальных данных. Положите рядом выгрузки (RSS, CSV, HTML). Запустите оркестратор. На выходе получите пронумерованные артефакты каждого шага: от нормализованных источников до черновика и вердикта авто-судьи «публиковать или нет».

Почему сначала правила, а не код?

Классический цикл выглядит так: нарисовали архитектуру, начали писать код, на второй неделе поняли, что алгоритм не тот, переделали половину. Дорого здесь не написание кода, а выяснение ошибки в алгоритме после того, как код написан.

ИИ-агенты это, по сути, исполняемые чертежи. Правила описывают работу будущих функций и методов. Какой будет бэкенд (Node.js, PHP, Python), на этапе прототипа не имеет значения. Стек выбирается после того, как алгоритм проверен прогоном.

Доступ к внешним системам на этапе прототипа идёт через MCP или ещё проще: кладёте рядом файлы-выгрузки, чтобы имитировать реальные данные.

Что получилось на демо?

Задача взята из реального проекта: автоматический контур публикации контента в нише ИИ-разработки. Цепочка: источники (RSS, HTML, API) → нормализация и дедупликация (удаление дублей) → отбор темы по метрикам за окно в три дня → сбор контекста → обогащение из веба → черновик на русском → редактура → авто-судья → одобрение человеком → публикация.

Автор демо отмечает: метки времени на локальном диске подделываются одной командой, поэтому тайминг «рассказ очевидца, а не пруф». Проверяемая часть: сам репозиторий на GitHub с правилами, ролями и полным прогоном.

Что делать с этим прямо сейчас?

Авторам Дзена. Попробуйте описать свой редакционный процесс (от сбора темы до публикации) в виде шагов и ролей. Даже без Cursor упражнение покажет, какие этапы можно отдать ИИ-агенту, а какие требуют вашего решения.

Маркетологам. Метод работает для любого контентного конвейера: рассылки, дайджесты, обзоры конкурентов. Прототип за 40 минут позволяет проверить гипотезу до того, как вы поставите задачу разработчику.

Разработчикам и предпринимателям в РФ. Cursor доступен в России через VPN. Из отечественных аналогов для работы с правилами и агентами можно пробовать связку YandexGPT с ручным оркестратором, но встроенной системы правил и субагентов, как в Cursor, у российских инструментов пока нет. Прототипирование в правилах экономит недели: вы находите ошибки алгоритма до первой строки бэкенда.

Три промпта, ноль строк кода, проверяемый результат на GitHub. Если ваш контентный процесс можно описать шагами, он уже готов стать прототипом в правилах Cursor, и проверить это можно сегодня вечером.