Я дописываю книгу про когнитивный суверенитет — The Anti-AI Brain. Книга про то, как человек остаётся способен думать, когда машины думают за него. Параллельно я строю skills, CLAUDE.md и системные промпты для нашего лейбла. Две задачи в разных вкладках. В какой-то момент я заметил, что это одна задача с двух сторон.
Человек, у которого никого нет дома. AI-стэк, у которого никого нет дома. Болезнь одна, смотришь либо в зеркало, либо в код.
Что собрали все
Стандартный AI-стек в 2026-м это уже не “модель плюс промпт”. Multi-agent с handoffs. Долгая и короткая память поверх векторной базы. MCP-серверы, цепляющие модель к десяткам внешних систем. Sub-agents, делегирующиеся друг другу. Evals, traces, guardrails, observability. Всё пакуется в Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK, LangGraph и ставится одной командой. Harness в индустриальном смысле собирается за день.
И это работает. Иногда даже похоже на по-настоящему полезное.
Шесть слотов из семи. Контекст, тулы, скиллы, права, эвалы, ревью — на месте. Седьмой, owner, пустой. Капабилити собрали. Того, ради кого капабилити работает, не собрал никто. Отсюда “иногда”.
Гурджиев про это уже сказал
Георгий Гурджиев — мистик и философ начала XX века, основатель учения “Четвёртого пути”. У него есть притча про повозку, которой он объяснял, как устроен человек. Четыре части. Повозка — тело. Лошадь — эмоции. Возница — ум. Хозяин — сознание, тот, ради кого вся конструкция куда-то едет.
У большинства людей, по Гурджиеву, нижние три части в плохом состоянии. Повозка ржавая. Лошадь необъезжена. Возница пьян и спит на козлах. А Хозяина либо нет, либо он где-то в задней комнате и не помнит, что у него вообще есть повозка.
Схема ложится на harness слишком точно, чтобы пройти мимо. Лошадь — модель. Повозка — tools. Упряжь между ними — контекст, CLAUDE.md, skills, system prompts. Возница — эвалы, review, guardrails. Хозяин — owner. Harness в индустриальном смысле это первые четыре части. Гурджиев напоминает, что без пятой первые четыре никуда не везут.
Чего не собрал никто
Команды собирают капабилити как из конструктора. Тулы есть. Промпты навешали. Эвалы есть — по отчёту LangChain “State of Agent Engineering 2026”, оффлайновые только у 52% команд. У остальных в формате “посмотрели, вроде норм”.
И едут. Gartner прогнозирует, что 40%+ агентных проектов будут закрыты к 2027-му. Громкие причины — brittle connectors, context rot, compounding errors. Это инженерная работа, она нужна. Под этим слоем есть второй: когда инженерные траблы закроют, команда всё равно не сможет объяснить, что в её AI-стэке делает её компанию её компанией. На выходе generic output, который мог бы написать любой. Полезный, иногда даже умный, никогда не свой.
У Гурджиева для этого точное слово — sleeping. Контур формально собран, движение есть, Хозяина нет. Машина едет, “сотрудник” работает, а команда не может ответить на простой вопрос: что должно быть в результате, чтобы вы посмотрели и сказали “да, это наше”?
Писать harness — это работа не над AI
Упряжь нельзя купить готовой. Её не загрузишь с GitHub.
Harness это переведённое в текст знание о том, как у вас должно быть. Если этого знания нет, файл не закрывается.
Простой пример из вчерашнего дня. Я прогнал собственные 22 установленных skill через checklist — есть ли у каждого полный harness contract, или только name и description. Результат: 5 из 22. У остальных 17 — только два этих поля, всё остальное implicit.
Самая системная дыра — ни один из 22 не записал, что ему можно делать. Писать наружу, тратить деньги, удалять файлы — всё на runtime-gating среды, не на skill-level контракте. Owner — отсутствует у 17 из 22.
Эту дыру я нашёл у себя. Не у клиента, не в кейс-стади. У себя, во вчерашнем аудите. Тот самый Хозяин, про которого этот пост, у меня недозаполнен в большей части собственной инфраструктуры. Самый острый риск в моём списке — skill, который умеет создавать автономные scheduled-задачи без harness contract. Одна бажная итерация = двести батчей, запущенных пока я сплю.
AI-инфраструктура это про то, разбудил ли ты Хозяина у себя в голове.
Та же болезнь с другой стороны
Книга, которую я дописываю, про это же, но с другой стороны. Anti-AI Brain про когнитивный суверенитет: что происходит с твоим мозгом, когда машины думают за тебя. Ефим Островский ещё в 2019-м назвал это RAI — Remote Access Intelligence. AI переносит твой интеллект на сервер. Когда сервер недоступен — у тебя нет интеллекта. Ты не “использовал калькулятор”. Ты забыл арифметику.
Две стороны замыкаются. Если внутри у тебя пусто, снаружи ты тоже не напишешь harness. Harness это твоя голова, выведенная в файл.
Самый острый пример из книги — инженеры Anthropic. Дарио Амодей в интервью говорит: “У меня есть инженеры в Anthropic, которые не пишут код. Они позволяют Claude писать код, а сами редактируют и проверяют”. 50+ крупных релизов за 52 дня. Эти инженеры поднялись на ступеньку выше — с Interface на Identity. AI работает руками, человек головой. Они смогли это сделать потому, что у них Хозяин не спал.
В той же Anthropic держат на штате философов. Amanda Askell — PhD по философии из NYU, отвечает за character Claude. Joe Carlsmith, Ben Levinstein, Jackson Kernion — там же. В Google DeepMind — Iason Gabriel, бывший преподаватель moral philosophy в Оксфорде. Зарплаты шестизначные. Снизу инженеры поднялись с Interface на Identity. Сверху философов нанимают, чтобы они были Хозяином для самой модели. Где кончается код, начинается Хозяин.
Обратный пример — OpenAI. В мае 2024-го там за три дня ушли оба руководителя alignment-команды: Ilya Sutskever и Jan Leike. Leike написал в прощальном твите: “safety culture and processes have taken a backseat to shiny products.” Superalignment-команду в тот же день распустили. В октябре 2024-го распустили AGI Readiness team. В феврале 2026-го — Mission Alignment, прожившую 16 месяцев. Три команды, чья работа сводилась к вопросам “что значит безопасно” и “что значит хорошо”, закрыты за два года. Сегодня OpenAI теряет момент к Anthropic, теряет доверие инвесторов перед IPO и не выходит из публичного суда с Маском. Хозяина нельзя уволить безнаказанно три раза подряд.
Karpathy в начале 2026-го сказал жёстче: “Intelligence starts to puppet humanity. Humans become its actuators and sensors.” Решаете внутри головы — Partisan. Переписываете первое, что AI выдал — actuator.
Как понять, что Хозяин есть
Тест. Откройте CLAUDE.md или любой другой системный файл, который ваш AI читает первым. Если его нет, Хозяин спит. Если он есть, но писал его AI, Хозяин спит крепче: у него не нашлось сил даже сформулировать собственные правила. Он делегировал самого себя.
Если файл есть и писал его человек — прочитайте и спросите три вопроса.
Первый. Видно ли по тексту, что эти правила писал конкретный человек или команда: со своими шрамами, прецедентами, “мы один раз обожглись и больше так не делаем”? Или это generic best practices, скачанные с любого AI-блога?
Второй. Есть ли там хоть один пункт, который противоречит “общепринятому”? То, что делает вас вами, выглядит как отказ от какой-то конвенции. Если в файле нет ни одного отказа, это не ваш файл.
Третий. Что произойдёт, если модель нарушит эти правила? Кто заметит? Если “никто, пока не упадёт прод” — Возница спит. Если “никто, мы посмотрим раз в квартал” — спит крепко.
Что в итоге
С моделями всё в порядке. Они умные. Длинные промпты — попытка компенсировать отсутствие Хозяина словами.
AI нужен owner, который проснулся. Внутри головы — чтобы было что выводить в harness. Снаружи, в harness — чтобы было кому за это отвечать. Без одного нет другого.
Гурджиев сто лет назад писал, что цель учения — разбудить Хозяина в человеке. Сегодня тот же вопрос вернулся с другой стороны. Откройте CLAUDE.md и посмотрите, кто его написал. Если “никто конкретный” — у вас нет Хозяина ни в файле, ни в голове.
Возможно, это и есть основной use case AI: сделать видимым, есть ли у вас кто-то дома.