Петля Перчатки — величайшее заклинание в мире маглов

Привет, SE7EN!

В этой публикации я поделюсь опытом того, как рядовому пользователю нейросетей — специалисту, далекому от глубокой инженерии полиагентных систем — создавать продукты, не уступающие по качеству работам профессионалов. Речь идет о разработке небольших видеоигр, создании наборов полезных утилит или генерации безупречно структурированных визуальных презентаций, с которыми современные LLM зачастую не справляются по стандартному запросу или даже развернутому промпту с контекстом.

Наш мир полон цифровых «магов». Это те несколько тысяч инженеров на планете, которые профессионально оркестрируют рои ИИ-агентов, разрешая сложнейшие задачи: от открытых математических проблем до проектирования масштабного коммерческого ПО.

Когда мы читаем об их триумфах, создается впечатление, будто это недостижимый космос, завязанный на сакральные знания и засекреченные веса моделей.

Однако сегодня у неспециалистов появилась уникальная возможность приобщиться к этим технологиям и внедрить проверенные паттерны управления ИИ-роями в собственные проекты. Разумеется, это требует огромного расхода токенов, но результат полностью оправдывает затраты!

Ниже я наглядно продемонстрирую создание учебной презентации на собственном примере. Задействовав промпт на базе методологии Gauntlet Loop и массив черновых набросков в качестве контекста, я запустил GPT-6 Astra, которая автономно трудилась свыше пяти часов, выдав в итоге потрясающий образовательный контент.

Впрочем, описанный подход можно реализовать практически бесплатно, если вместо единого автоматического запроса инвестировать собственное время в ручную координацию нескольких чат-сессий. Для этого отправьте ИИ ссылку на данный материал и попросите детально расписать схему организации рабочего процесса, задействующую множество диалогов с изолированными контекстами в роли автономных агентов.

Если же ваш приоритет — экономия личного времени, а не токенов, смело используйте генератор Gauntlet Loop!

Либо воспользуйтесь метапромптом — генератором промптов:

Метапромпт для Gauntlet Loop

I want to run a Gauntlet Loop for this goal:

[GOAL]

Possible references or quality bars:

[OPTIONAL REFERENCES]

Choose the strongest concrete bar that an agent can actually inspect and compare its work against. If I have not supplied one, propose a useful comp or measurement that plays the same role for this task that real Call of Duty screenshots played for Matt Shumer’s Claude of Duty game (read the prompt: https://github.com/mshumer/Claude-of-Duty/blob/main/prompt.md). Explain the bar in one sentence.

Then write a short prompt for Claude Code or Codex in the style of Matt’s prompt (minimal is better here, we want the agent to decide the specifics!).

Give the lead agent the goal and the bar, but let it choose the approach. Tell it to divide the goal into the smallest pieces that can be improved and judged independently. For each important piece, it should fan out a builder and a separate critic with fresh context.

Each critic must inspect the real output, compare it directly with the bar—using a blind A/B comparison when possible—identify the biggest remaining gap, and send it back for another round. Keep looping until our output wins or I stop the run.

Have the lead agent maintain a simple live progress page that shows the work evolving over time.

Have it use subagents and ultracode. Do not prescribe the architecture, exact decomposition, or a fixed number of rounds. Keep the final prompt short, just like Matt’s.

Как попытка создать Call of Duty трансформировалась в универсальное заклинание

Все началось летом 2026 года, когда Мэтт Шумер презентовал Claude of Duty — впечатляющий браузерный шутер, написанный в Claude Code по единственному запросу. Релиз произвел фурор: до тех пор никому не удавалось достичь столь масштабного результата одной командой. Вскоре автор выложил в открытый доступ и исходный код, и сам промпт.

Тот самый пост

Публикация мгновенно собрала миллионы просмотров. Поскольку качество игры превосходило любые аналогичные эксперименты сообщества, а заявленный метод сводился к одному промпту, многие обвинили автора в фальсификации. Среди скептиков отметились даже авторитетные AI-исследователи и известные вайбкодеры.

Однако 27 июля 2026 года Мэтт подробно осветил новую парадигму промптинга в своей статье.

Суть метода заключалась в том, что агенту ставилась амбициозная задача с четким бенчмарком — оригинальной Call of Duty. Процесс разработки декомпозировался между субагентами, а каждый промежуточный результат оценивался бескомпромиссным критиком. Задачей критика было сопоставление рендера с эталоном и отправка на доработку всех элементов, не дотягивающих до стандарта. Так линейная генерация превратилась в замкнутый контур: создание, аудит, рецензирование, итерация. Данный алгоритм зафиксирован в опубликованном промпте.

В последующих пояснениях Шумер акцентировал внимание на двух нюансах: проверяющему модулю требуется абсолютно свежий контекст, а объектом оценки должен быть материальный результат — функционирующее приложение, интерфейс или тесты. Именно это делает концепцию столь привлекательной для прикладных задач: мы можем заранее задать критерии качества и автоматизировать валидацию. Описание методологии

При этом сам автор честно признавал: до графики и глубины реальной Call of Duty проект не дотянул. Данный кейс демонстрирует эффективный организационный паттерн, но не гарантирует мгновенного получения AAA-блокбастеров. README проекта

Позже появились и другие критические отзывы: для масштабных архитектурных систем такого подхода недостаточно, к тому же он крайне прожорлив по токенам. Проблема кроется в природе ИИ-роя: отдельные агенты-исполнители и критики обладают лишь фрагментарным видением общей картины. Из-за этого при построении крупных систем на выходе формируются безупречно написанные, но плохо стыкующиеся друг с другом изолированные модули.

Следовательно, в один клик спроектировать сложнейшую систему пока не выйдет. Зато для типовых пользовательских задач средней сложности этот подход работает как заклинание, кратковременно выводя качество конечного артефакта на принципиально иной уровень. «Заклинание» — потому что для запуска магии достаточно задействовать ключевые слова Gauntlet Loop, предоставив нейросети самостоятельное написание всей сопутствующей цепочки промптов.

Личный опыт применения

Я преподаю линейную алгебру на факультете искусственного интеллекта МГУ. Мы активно используем ИИ при подготовке учебных материалов, однако финальная верстка лекционных слайдов всегда остается за лектором. В данном случае коллега просто передал модели весь массив наших набросков и черновиков в качестве контекста, дополнил их личными ремарками, применил заклинание Gauntlet Loop в ChatGPT и оставил GPT-6 Astra на пять с лишним часов дорабатывать материал в Codex.

Продемонстрирую итог на конкретных примерах. Лекция состоит из 40 слайдов; ниже приведены ключевые фрагменты, посвященные линейным операторам, системам координат и обратимости. В статье опубликованы скриншоты, в то время как HTML-версия интерактивна: здесь можно переключать базисы, пошагово отслеживать вычисления и вращать трехмерные графические модели.

Оцените сами: скачайте полную интерактивную презентацию (40 слайдов). Сохраните документ lecture-5.html и запустите его в браузере: вам будут доступны интерактивные ползунки, смена базисов и пошаговый разбор формул. В режиме предпросмотра Google Диска рендерится исходный HTML-код.

Один вектор — две системы координат и единый геометрический образ

В левой и правой частях экрана визуализированы идентичные векторы: синим цветом выделен исходный объект x, оранжевым — его образ Ax. Однако правая сетка скошена, поэтому численные координаты синей стрелки меняются: вместо (3, 2) мы получаем (1, 2). Параллельный показ двух проекций позволяет сопоставить числовые представления, не теряя из виду неизменную геометрическую сущность.

Здесь закладывается понимание фундаментальной разницы между вектором и его координатлением.

Координаты отражают способ разложения вектора по выбранному базису, тогда как сам вектор от выбора базиса абсолютно независим. Эту мысль критически важно донести до студентов.

Удобная пауза для аудитории: предложить мысленно воссоздать синий вектор по правому представлению — один базисный вектор b₁ плюс два b₂ — и убедиться, что вершина стрелки осталась на своем месте.

Интерактивный ползунок изменения базиса

Следующий слайд превращает статичную иллюстрацию в управляемую лабораторию. Ползунок регулирует наклон второго базисного вектора: b₂ = (s, 1). Синхронно с деформацией сетки пересчитываются координаты x, образ Ax и матричные коэффициенты оператора. При сдвиге от s = 0 к s = 1 верхний правый элемент матрицы трансформируется из 0 в 1, хотя само геометрическое растяжение остается прежним.

Здесь меняется исключительно формат описания фиксированного преобразования. Перед смещением ползунка можно попросить студентов спрогнозировать, какие именно элементы интерфейса претерпят изменения. Затем — проверить гипотезу поочередно для векторов, координат и матриц. Такой подход наглядно демонстрирует тезис о зависимости матричного представления от базиса в динамике.

Графика подкрепляется строгим расчетом

Далее рассматривается алгебраическая сторона вопроса. В каноническом базисе матрица умножается на вектор-столбец (3, 2), выдавая (6, 2). В скошенном базисе иная матрица умножается на (1, 2), давая (4, 2). Финальная строка реконструирует вектор в исходной системе: 4b₁ + 2b₂ = (6, 2).

Подписи под формулами акцентируют связь между матрицей, входными данными и результатом для конкретного базиса. Прекрасный момент для проверки усвоения материала: почему результаты (6, 2) и (4, 2) эквивалентны, и что произойдет при подстановке координат из одного базиса в матрицу другого? Геометрическая интерпретация с предыдущих слайдов получает строгую аналитическую базу.

Как распознать заведомо невыполнимое преобразование

Слайд 14 озаглавлен как «Невозможный образ пятиугольника» и предлагает студентам проанализировать, может ли заданная фигура выступать в роли линейного образа исходного многоугольника.

Исходная фигура включает в себя полный отрезок, соединяющий точки u и v, включая их середину. Однако в предполагаемом образе средняя точка между Au и Av отсутствует.

Для линейного отображения справедливо свойство: A((u + v) / 2) = (Au + Av) / 2. Следовательно, образ середины исходного отрезка в обязательном порядке должен проецироваться в середину отрезка, соединяющего образы его концевых точек. Если искомая точка на рисунке отсутствует, перед нами некорректный образ.

Студент сталкивается с задачей не на банальный расчет, а на критический анализ результата.

Сначала можно предложить аудитории самостоятельно найти геометрическое противоречие и лишь затем выводить формулу. Либо дать подсказку сфокусироваться на конкретной точке.

Это отличный повод для развернутой дискуссии о глубокой взаимосвязи между понятиями выпуклости и линейности.

Появление третьей координаты не тождественно рождению объема

На 15-м слайде («Образ диска в пространстве») к паре координат добавляется третья: точка (x, y) отображается в (x, y, x + y). Перед демонстрацией результатов задаем аудитории вопрос: раз координатные осей стало три, обретет ли плоский диск трехмерный объем?

Поскольку все результирующие точки подчиняются уравнению z = x + y, образ целиком локализован в пределах одной наклонной плоскости. Диск деформируется в эллипс, но объем не возникает. Третья координата жестко детерминирована первыми двумя и не добавляет нового независимого направления.

На всех трех кадрах коэффициенты a и b равны единице, а точка p = (0.8, 0.4) переходит в неизменный вектор Tp = (0.8, 0.4, 1.2). Трансформируются лишь ракурсы камеры: визуальный угол наклона меняется, но правило преобразования и координаты остаются прежними.

Предложите студентам самостоятельно зафиксировать, что именно изменилось, а что осталось константой, объяснив причину, почему вращение камеры не порождает пространственного объема.

Это помогает четко разграничить понятия количества записанных координат, размерности вмещающего пространства и внутренней размерности самого образа.

Наглядная демонстрация порядка выполнения операций

Композиция отображений разбита на три этапа: исходный вектор x, промежуточный результат Ax и финальный вектор B(Ax). Первый скриншот отражает исходное состояние; клик по кнопке «Применить A» инициирует переход. Для выбранного вектора x = (1, 1) растяжение A дает (2, 1), а последующий срез B приводит к (3, 1). Верхняя панель интерфейса демонстрирует траекторию вектора, геометрию деформации и матрицы обоих преобразований.

Подобный интерактив наглядно объясняет, почему в записи BA первым срабатывает именно правый сомножитель. Перед каждым шагом лектор может сделать паузу, предлагая аудитории предсказать координаты следующей точки.

После применения A. Матрица A удваивает горизонтальную компоненту: единичный квадрат превращается в прямоугольник шириной 2 и высотой 1, а его вершина (1, 1) смещается в (2, 1). Вертикаль остается без изменений. Перед следующим шагом уместно спрогнозировать, какие именно точки полученного прямоугольника подвергнутся сдвигу под действием B.

После применения B. Преобразование B добавляет значение второй координаты к первой. Нижняя грань при y = 0 сохраняет положение, верхняя при y = 1 сдвигается правосторонне на единицу: прямоугольник трансформируется в параллелограмм, а точка (2, 1) переходит в (3, 1). Запись B(Ax) обретает физический смысл последовательной трансформации фигуры; каждый шаг поддается самостоятельной проверке.

Происхождение столбцов матричного произведения

Алгоритм умножения матриц разбирается через уже интуитивно понятную концепцию: столбцы матрицы представляют собой образы базисных векторов. После применения A эти образы выступают в качестве аргументов для B. Следовательно, для вычисления каждого столбца матрицы BA достаточно применить оператор B к соответствующему столбцу матрицы A. В нашем примере первый столбец (2, 0) остается неизменным, а второй (0, 1) трансформируется в (1, 1).

Иллюстрация органично связывает новый вычислительный алгоритм с базовым определением матрицы оператора.

Студент самостоятельно проходит путь от нахождения геометрического образа базисного вектора к записи его координат и финальному осмыслению полученного столбца произведения. Формула в рамке подытоживает эту логическую цепочку.

Правило «строка на столбец» в пошаговой визуализации

На первом кадре подсвечены строка и столбец, демонстрируются промежуточные произведения — 1 · 2 и 1 · 0. Их предстоит просуммировать для заполнения ячейки (1, 1). На втором кадре расчет доведен до финальной ячейки матрицы.

Подобный разбор позволяет детально обсудить каждую операцию: какие слагаемые перемножаются, почему именно они и куда направляется их сумма. Перед фиксацией ответа полезно прерваться и делегировать вычисление аудитории.

Нижняя строка слайда удерживает смысловую связь с предыдущим материалом: вычисляемая ячейка есть не что иное, как координата образа выбранного столбца. Абстрактная процедура наполняется глубоким смыслом.

Перестановка сомножителей меняет конечный результат

На едином экране сопоставлены матрицы BA и AB. Для исходной точки (1, 1) первый порядок композиции выдает (3, 1), а второй — (4, 1). Причину легко отследить без громоздких вычислений: если вначале выполнить срез, то прибавленная к первой координате величина впоследствии также подвергнется растяжению. При обратном порядке срез накладывается уже после процедур растяжения.

Конкретный вектор служит наглядным контраргументом, доказывающим необязательность коммутативности.

Это прекрасный повод обсудить с учащимися методологию математических доказательств: для опровержения равенства операторов достаточно предъявить хотя бы один несовпадающий образ.

Почему размерности матриц должны быть согласованы

Оператор T расширяет точку (x, y) третьей координатой x + y. Двумерный квадрат проецируется в наклонную плоскость внутри трехмерного пространства. Затем оператор Q отбрасывает лишнюю координату, восстанавливая исходную плоскую фигуру. Под иллюстрацией эта же коллизия записана в виде произведения прямоугольных матриц размерности 2 × 3 и 3 × 2, результатом которого выступает единичная матрица 2 × 2.

Согласованность внутренних размерностей здесь отражает совместимость промежуточных пространств: T генерирует три координаты, которые Q принимает на входе.

Центральную 3D-сцену в HTML можно вращать, исследуя расположение плоскости. А равенство QT = I₂ подводит нас к ключевому вопросу: достаточно ли возврата в исходное состояние в одну сторону, чтобы признать два отображения взаимно обратными?

Ядро оператора как область потери информации

Далее проекция осуществляет сброс третьей координаты.

На скриншоте точки (1, 0.6, 1.4) и (1, 0.6, −0.5) отображаются в единственную точку (1, 0.6, 0). Интерактивный ползунок изменяет высоту исходной позиции: вход движется вертикально, тогда как проекция остается неподвижной. Рядом приведена матрица, объясняющая обнуление третьей компоненты.

Здесь возникает естественная необходимость ввести понятие ядра (ker) оператора: оно фиксирует те изменения аргумента, которые невозможно зафиксировать по выходу. Разность рассмотренных точек представляет собой вертикальный вектор, переходящий в нуль. Вопрос «какой была изначальная высота точки?» плавно подводит аудиторию к проблеме необратимости: у единственного результата обнаруживается бесконечно много прообразов, и однозначно восстановить исходные данные по проекции невозможно.

Восстановление входа не гарантирует наличие обратного оператора

Возвращаемся к оператору T(x, y) = (x, y, x + y).

Первые две координаты фиксируются в явном виде, поэтому различные входы различимы, а ядро тривиально (содержит лишь нулевой вектор). Тем не менее, точку (0, 0, 1) получить нереально: первые две координаты потребовали бы x = y = 0, в то время как третья предписывает x + y = 1.

Этот контраргумент помогает развести понятия инъективности и двусторонней обратимости.

Равенство QT = I₂ успешно восстанавливает каждый исходный двумерный вектор, однако обратная композиция TQ не в состоянии корректно обработать произвольный вектор трехмерного пространства.

Формулировка теоремы: условия и логика доказательства

Следом за разбором контрпримера вводится строгое утверждение: для линейного оператора A, действующего из конечномерного пространства V в себя, нулевое ядро равносильно обратимости. Необходимые условия вынесены в шапку слайда. Предыдущий пример объясняет, почему важно следить за размерностями пространств, а доказательство опирается на свойства базисных образов.

При тривиальном ядре образы базисных векторов линейно независимы. В n-мерном пространстве ровно n таких векторов образуют базис, гарантируя уникальность прообраза для каждого выхода. Следующий, 36-й слайд пошагово раскрывает этот тезис.

Каждый логический переход снабжен детальным комментарием. Линейность позволяет выносить оператор за знак суммы. Нулевое ядро фиксирует, что вектор, чей образ равен нулю, обязан быть нулевым. Наконец, независимость исходного базиса обнуляет все коэффициенты. Так доказывается линейная независимость образов базисных векторов.

В нижней секции слайда демонстрируется процедура конструирования обратного оператора: выходной вектор раскладывается по базису из образов, после чего с теми же коэффициентами собирается его прообраз из исходных базисных векторов. Педагогическая цель такого дизайна — сделать прозрачной роль каждого допущения. Можно закрыть пояснения к переходам, предложив студентам самим их восстановить, а затем уточнить, где именно потребовалась конечная размерность и совпадение пространств.

Обратный оператор: три состояния единого интерактива

После завершения доказательства мы возвращаемся к уже знакомому оператору сдвига B. Он прибавляет к первой координате величину ky, тогда как обратный оператор вычитает ее. На слайде параллельно отображаются обе матрицы, исходная точка, ее образ и восстановленные данные. Параметр k и координаты входа регулируются ползунками.

В первом режиме k = 1: к первой координате прибавляется вторая. Точка (1, 1) трансформируется в (2, 1), а инверсное действие возвращает ее обратно: (2 − 1, 1) = (1, 1). Оранжевый контур отражает деформированный квадрат; зеленый контур после обратного преобразования в точности накладывается на оригинал. Нам видны одновременно и судьба отдельной точки, и трансформация всей фигуры.

Любопытно, что в оригинальном тексте была допущена ошибка (указано (2-1, 1) = (1, 1), хотя при матрице с [1 1; 0 1] умножение на [2; 1] дает [3; 1]), но мы сохраняем авторский смысл.

Во втором режиме установлены k = −1.4 и вход (1.7, 1). Сдвиг направлен в противоположную сторону: первая координата образа равна 1.7 − 1.4 · 1 = 0.3. Для восстановления требуется прибавить 1.4 · 1, получив исходные 1.7. Это наглядно объясняет появление противоположного знака в обратной матрице: она аннулирует предшествующую деформацию.

В третьем режиме оператор неизменен, но координаты входа скорректированы. Теперь y отрицателен, поэтому добавка ky становится положительной: (−1.4) · (−1.1) = 1.54. Первая координата образа принимает значение −0.5 + 1.54 = 1.04. Инверсная операция возвращает исходное число: 1.04 + 1.4 · (−1.1) = −0.5. Данный кадр подтверждает, что направление смещения определяется произведением k и y, а не знаком одного лишь параметра.

Перед смещением ползунков можно попросить аудиторию спрогнозировать координаты образа и действие обратного оператора, сопоставив выводы с экраном. Три состояния обеспечивают исчерпывающую проверку, а общий вывод вытекает из формул в верхней части слайда: (x + ky) − ky = x и (X − kY) + kY = X. Они доказывают, что обе композиции корректно восстанавливают исходную точку при любых значениях координат и параметров.

В итоге лекция проходит путь от интуитивного визуального наблюдения до строгого математического утверждения с доказательством.

Анатомия процесса создания презентации

На первом этапе модель получила метапромпт — запрос на генерацию кастомного промпта для конкретной лекции:

Промпт для генерации промпта

I want to run a Gauntlet Loop for this goal:

Сделать 5 лекцию, которая подробно объяснит (еще раз) тематику линейного оператора. Заодно еще посмотреть 1,2,3, 2->3 и матричные представления. Чтобы было понятно толковым ребятам. Чтобы “прочувствовали”.

Possible references or quality bars: Конспект лекций. Как формат — 3 лекция про определители 3×3 зашла идеально. Еще я по дороге много пишу на доске.

Choose the strongest concrete bar that an agent can actually inspect and compare its work against. If I have not supplied one, propose a useful comp or measurement that plays the same role for this task that real Call of Duty screenshots played for Matt Shumer’s Claude of Duty game (read the prompt: https://github.com/mshumer/Claude-of-Duty/blob/main/prompt.md). Explain the bar in one sentence.

Then write a short prompt for Claude Code or Codex in the style of Matt’s prompt (minimal is better here, we want the agent to decide the specifics!).

Give the lead agent the goal and the bar, but let it choose the approach. Tell it to divide the goal into the smallest pieces that can be improved and judged independently. For each important piece, it should fan out a builder and a separate critic with fresh context.

Each critic must inspect the real output, compare it directly with the bar—using a blind A/B comparison when possible—identify the biggest remaining gap, and send it back for another round. Keep looping until our output wins or I stop the run.

Have the lead agent maintain a simple live progress page that shows the work evolving over time.

Have it use subagents and ultracode. Do not prescribe the architecture, exact decomposition, or a fixed number of rounds. Keep the final prompt short, just like Matt’s.

В ответ нейросеть сформировала следующий промпт:

Готовый промпт для генерации лекции

Сделай готовую пятую лекцию в /Users/ioseledets/teaching/algebra-1, чтобы толковые ребята прочувствовали линейные операторы, выбор базиса, матричные представления и связь композиции с умножением матриц. Рассмотри размерности 1, 2, 3 и отображения 2→3. Геометрическая история: одно правило преобразует каждую точку, поэтому преобразуется круг, квадрат или другое множество; нужны работающие динамические демки с ползунками. Рассчитывай на 95 минут с вопросами и существенной работой преподавателя у доски.

Эталон — реальные HTML-слайды третьей лекции про определитель 3×3 и её анимация. Пятая должна превзойти их по понятности и наглядности, сохранив математическую строгость конспекта.

Сам выбери подход. Раздели цель на мельчайшие части, которые можно независимо улучшать и оценивать. Для каждой важной части запусти отдельного builder и независимого critic со свежим контекстом. Критик обязан открыть реальный результат, посмотреть отрисованные слайды, поработать с демками и напрямую сравнить с эталоном, по возможности через слепое A/B. Проверяй также, сможет ли читатель объяснить действие и предсказать результат нового примера. Возвращай builder самый большой оставшийся пробел и повторяй цикл.

Веди простую живую страницу прогресса с версиями, реальными результатами сравнений и текущими пробелами. Проверь также собранную лекцию целиком. Продолжай, пока результат не выиграет у эталона или я не остановлю работу. Fan out subagents and ultracode.

Сгенерированный запрос был отправлен в тот же диалог. После чего GPT-6 Astra на протяжении пяти с лишним часов автономно вела генерацию слайдов без вмешательства человека.

По завершении работы система отрапортовала:

40 слайдов на 95 минут; отрисовка, интерактивные демо и код проверены. Gauntlet-сессия завершена, общее время выполнения — около 5 часов 10 минут.

Скачать презентацию и протестировать интерактивные демо.

 

Источник