Weft
RU

Версия 1.0 · 22 октября 2026 г.

Манифест Weft

Не только делать работу, но и принимать по ней решение.

Kanban, Scrum, Shape Up и GTD писались, когда дефицитом было производство, поэтому каждый из них ограничивает производство. Работа застревает уже не там. Производство теперь раздают внутри подписок, за которые вы и так платите. Дефицитом остаётся внимание человека, который должен принять результат.

Цифры это уже показывают. По более чем 8,1 млн pull request’ов сгенерированные ИИ принимались в 32,7% случаев против 84,4% у написанных руками. Если сравнить в каждой организации периоды слабого и активного использования ИИ, медианное время в ревью выросло на 441,5%, а pull request’ов, смёрженных вообще без ревью, стало на 31,3% больше. Проверка тоже стоит реального времени: в GDPval эксперт в среднем тратил 109 минут на проверку результата, на создание которого ушло 404 минуты.1,2,3

Ядро

Kanban научил нас ограничивать незавершённую работу, Scrum дал ритм, Shape Up заменил оценки аппетитом, а GTD научил закрывать неделю. Мы сохраняем всё это. Работая с ИИ каждый день, мы стали ценить:

  • Не только лимит на незавершённую работу, но и лимит на то, что ждёт вашего решения.
  • Не только «готово» как сообщение, но и «готово» как доказательство.
  • Не только проверку машиной, но и приёмку человеком.
  • Не только того, кто делает задачу, но и того, кто за неё отвечает, — и это человек.
  • Не только счёт сделанного, но и счёт принятого.
  • Не только память о задаче, но и память о решении.

То есть первую половину каждой строки мы сохраняем, а вторую считаем обязательной.

Одно число: пять

Одновременно вашего решения ждут не больше пяти готовых результатов или открытых вопросов — десяти, когда доской пользуется команда. Когда очередь полна, агенту, который просит начать что-то новое, отвечают: доделай, сократи или возьми возвращённую работу. В завершении не отказывают никогда: готовая работа не выбрасывается.

Лимит маленький нарочно. В формуле очередей Кингмана время ожидания растёт как ρ/(1−ρ): у ревьюера, занятого 95% времени, работа ждёт в 19 раз дольше, чем у занятого половину времени, при той же вариативности. Как цель Google SRE держать рутину (toil) ниже 50% времени инженера, пятёрку можно нарушить — и увидеть, что вы её нарушили.7,8

Семь принципов

  1. 01Работа больше не дефицит. Дефицит — ваше решение.

    Ставьте жёсткий лимит на очередь к тому, кто решает, а не на колонку Doing. Простаивающий агент — здоровый агент: он не устаёт, и три задачи у него или пятьдесят — ему всё равно. Человек, который проверяет его работу, — единственный ресурс, который расходуется по одному элементу за раз.

  2. 02Каждое «готово» говорит, на чём оно держится.

    Отчёт агента — заявка, а не свидетельство. В доменах τ²-bench с одним управляющим (single-control) ложный успех — агент говорит «готово», среда говорит иное — составляет 45–48% провалов, и ни один LLM-судья, читавший трейс агента, не поднялся выше AUROC 0,65, тогда как подбрасывание монеты даёт 0,5. Поэтому самое надёжное «готово» читает внешний мир: страницу, которая отвечает, файл с совпадающим хэшем, объект, который существует. Работу, которой от вас ничего не было нужно, можно закрыть со слов агента — и тогда она так и показана, а не как проверенная.4

  3. 03Кто делал работу, тот её не подписывает.

    «Проверено» и «принято» — два разных статуса. Отметить работу проверенной может сервер, перечитавший внешний мир, детерминированная проверка или человек; агент, который её сделал, — нет. Приёмка — вторая, отдельная подпись. Для всего необратимого — деньги, публикация, письмо клиенту, всё юридическое — Weft просит агента остановиться и дождаться вас, и когда эта остановка поставлена, ни один агент не может её снять или довести задачу до Done.

  4. 04У каждой задачи один владелец-человек.

    Агента нельзя призвать к ответу — его можно только назначить. Поэтому у задачи ровно один владелец, и это человек, и делегат, у которого есть имя: не «ИИ», а Claude Code, Cursor, ChatGPT или Codex. Делегатов должно быть мало. Сама Anthropic советует начинать команды агентов с трёх–пяти участников, потому что «three focused teammates often outperform five scattered ones» («три сфокусированных участника часто работают лучше пяти разбросанных»).5

  5. 05На пределе — перенаправляйте и никогда не подделывайте решение.

    Когда очередь полна, система не выдаёт ошибку, а говорит, что делать вместо этого. Когда агент замолкает посреди задачи, он теряет на неё право, и задача возвращается на доску для кого-то другого. А пока вы не решили, работа ждёт вас: молчание — не приёмка, поэтому ничто не отмечается принятым только потому, что прошло время.

  6. 06Ничего не переносится молча.

    Единица планирования — неделя: в начале недели вероятность того, что человек возьмёт на себя обязательство по цели, была на 62,9% выше, чем в обычный день, а в начале месяца — на 23,6% выше. Неделя заканчивается решением по каждой незавершённой задаче — продолжить с конкретным следующим шагом, разделить, вернуть или отказаться, — а не тихим переносом на следующую неделю.6

  7. 07Решение переживает сессию.

    Ни один ИИ-клиент не отдаёт свою память кому-то ещё, и правильно делает. Поэтому сессию переживает то, что записано за её пределами: не досье на вас, а история работы — чем закончилась задача, что решили и почему. Память также должна забывать: устаревшая заметка перестаёт выдаваться агентам.

Прогоните через это свою доску

Манифест без измерителя — это плакат. Задать эти семь вопросов любому таск-менеджеру — минут пять. Где Weft ещё не закрыл свойство для всех пользователей, у него стоит прочерк, а не галочка.

ВопросWeft
Есть ли жёсткий лимит на то, что ждёт вашего решения, а не только на Doing?Пять результатов или вопросов, десять для команды. На пределе агентам говорят доделывать, а не начинать.✓
Можно ли отличить проверенное «готово» от того, о котором агент только сообщил?Задачу с планом проверки сервер проверяет сам. Задача, которую агент закрыл со своих слов, помечена «со слов агента».✓
Разделены ли «проверено» и «принято», и не может ли агент поставить ни то, ни другое?Агенты не могут отметить работу проверенной и не могут перенести в Done задачу, которой нужны вы.✓
Есть ли у каждой задачи владелец-человек и названный исполнитель?Владелец обязателен на уровне базы данных. По каждой задаче записано, какой ИИ-клиент её создал и выполнил.✓
На пределе или когда агент замолкает, работа перенаправляется, а не теряется?Полная очередь возвращает, что делать дальше; замолчавший агент теряет задачу через 20 минут; в завершении не отказывают никогда.✓
Получает ли каждая незавершённая задача явное решение при закрытии недели?Сделано, но ещё включено не для всех.—
Переживают ли решения и уроки сессию, в которой они появились?Решения и история задач есть на всех тарифах; уроки, которые агенты переносят между сессиями, — на Pro.✓

✓ работает сегодня · — частично или ещё не включено · ✗ нет

Что мы считаем и чего не считаем

Velocity, story points, burndown, коэффициента загрузки, числа созданных задач и числа вызовов ИИ в этом продукте нет. Они измеряют ресурс, переставший быть дефицитом, и поощряют шум.

Ощущение скорости — тоже не измерение. В исследовании METR опытные разработчики open source, работавшие с инструментами начала 2025 года, считали, что ИИ ускорил их на 20%; по замерам они стали на 19% медленнее.9

Считать стоит четыре вещи: сколько ждёт вас самый старый элемент; время от «агент готов» до «вы решили»; долю работы, принятой с первого раза, отдельно по каждому исполнителю; и минуты вашего внимания на один принятый результат. Последнее — единственная честная проверка того, окупается ли ИИ. Weft записывает всё, что для них нужно, — кто сделал каждую работу, когда она была готова и что вы решили, — и показывает, сколько ждёт вас.

Где это ломается

У части работы нет исполнимой проверки. Письмо инвестору или позиционирование сервер проверить не может, и там метод честно сводится к обычной доске с одним проверяющим и одной такой задачей за раз. Фреймворк, обещающий больше, чем может проверить, ломается ровно там, где на него положились.

Рецензируемого исследования правильного лимита для работы, которую делают агенты, пока нет. Пять — наше значение по умолчанию, а не научный результат. Мы начинали с трёх и подняли лимит после первых недель реального использования: треть отказов пришлась на моменты, когда ждали всего три-четыре задачи, и их разбирали за один присест. Проверка тоже может подешеветь: сам GDPval отмечает, что время проверки падает по мере того, как специалисты привыкают к работе. Если проверка однажды станет дешёвой и надёжной, лимит должен вырасти — поэтому каждый порог здесь — значение по умолчанию, которое мы ожидаем пересмотреть, а не убеждение.3

Метафора у продукта одна, и она из ткачества. Основа держит полотно: это ваши цели и приоритеты, и задаёте их только вы. Уток (по-английски weft) — работа, которая идёт поперёк основы. Челнок носит нить туда и обратно, и челноков может быть сколько угодно. Полотно получается настолько ровным, насколько туго натянута основа.

Скажите своему ИИ. Он ведёт вашу доску. Решение остаётся за вами.

— Andrei Finogeev, основатель Weft

Попробуйте Weft бесплатноРазобраться в понятиях

Источники

  1. 2026 Software Engineering Benchmarks Report — LinearB, 2026
  2. The Acceleration Whiplash — Faros AI, 12 April 2026
  3. GDPval: Evaluating AI Model Performance on Real-World Economically Valuable Tasks — OpenAI, arXiv:2510.04374, 5 October 2025
  4. From Confident Closing to Silent Failure — arXiv:2606.09863, 1 June 2026
  5. Orchestrate teams of Claude Code sessions — Choose an appropriate team size — Anthropic, retrieved 22 October 2026
  6. The Fresh Start Effect: Temporal Landmarks Motivate Aspirational Behavior — Dai, Milkman, Riis — Management Science 60(10), 2014
  7. The single server queue in heavy traffic — J. F. C. Kingman — Proceedings of the Cambridge Philosophical Society, 1961
  8. Site Reliability Engineering, Chapter 5: Eliminating Toil — Google, 2016
  9. Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity — METR, 10 July 2025