Zeroshot: код пишет один ИИ-агент, проверяют другие

Агент написал код и сам сказал, что всё хорошо

Знакомая картина у небольших команд и владельцев продуктов. Подключили ИИ к разработке, фичи делаются быстро, а потом выясняется, что кнопка работает только на одном экране, тест подогнан под результат, а соседний модуль тихо сломался. Агент при этом уверенно отчитался, что задача выполнена.

Причина простая: тот, кто писал, проверяет собственную работу теми же глазами. Человек так тоже ошибается, поэтому в нормальных командах код смотрит второй. С агентами это часто пропускают, и в репозиторий уходит сырой результат.

Что такое Zeroshot и можно ли ему доверять

Я искал по названию на GitHub и сверял по описанию. Подошёл один репозиторий: the-open-engine/zeroshot, сайт zeroshot.sh. На 14 октября 2026 года по данным API GitHub:

• лицензия MIT, в файле LICENSE указана компания The Open Engine, 2026 год;
• репозиторий создан 25 декабря 2025, то есть проекту меньше года;
• около 1970 звёзд, 188 форков, 14 открытых задач;
• последний коммит 13 октября, последний релиз v10.10.1 от 6 октября, релизы выходят каждую неделю или две;
• написан на Rust, поставляется готовым бинарником;
• в списке авторов 19 записей, включая ботов, и основная часть коммитов у троих.

Проект живой и быстро меняется. Для вас это значит две вещи: возможности растут, но настройки между версиями могут сдвигаться. Держите версию зафиксированной и обновляйте осознанно.

Как устроен граф проверок

В готовом шаблоне software-change порядок такой по README. Исполнитель делает задачу. Затем два проверяющих работают параллельно и независимо: один смотрит, выполнено ли то, что просили, другой читает код. Если кто-то отклонил, всё идёт к одному исполнителю на исправление с замечаниями обоих и снова на обе проверки. Дальше по желанию подключается доставка: оставить локально, отправить ветку, подготовить запрос на слияние или довести до слияния после прохождения CI.

Порядок шагов, число повторов и условия выхода задаются графом до запуска. Модель не может добавить себе шаг или увеличить лимит повторов, это в документации сказано отдельно. Автор кода не может сам одобрить свою работу.

Свою схему описывают тоже в конфигурации: можно добавить проверяющего по безопасности, агента, который пишет атакующие тесты, прогон сквозных тестов. Для каждого шага задаются модель и усилие рассуждения. Допустим такой расклад: писать будет Codex, проверять Claude Code. Это прямо описано в документации к настройке запуска.

Установка, ключи и расходы

Установка по документации: команда npm install -g @the-open-engine-company/zeroshot, нужен Node.js 18 или новее. Сам инструмент бесплатный. Но агентов он не заменяет: на машине нужен установленный и авторизованный Codex, Claude Code или Copilot. Локально Zeroshot берёт уже существующий вход этих программ, в том числе по подписке. Для других провайдеров и запуска в контейнере нужны ваши API-ключи, они хранятся в отдельном хранилище подключений, в настройки запуска не попадают.

Есть вариант на своём сервере: образ Docker, в котором уже стоят все три агента. Есть и облачная версия от авторов. Условия и цены облака я не смотрел, поэтому ничего про них не скажу.

Теперь про деньги. Каждый проверяющий это отдельный прогон модели, причём после каждого исправления проверки идут заново. Вместо одного обращения к агенту вы получаете минимум три, а при исправлениях заметно больше. Это моя оценка по схеме графа, точных цифр расхода у меня нет. Число повторов ограничено графом, так что бесконечного цикла с растущим счётом быть не должно. Заранее прикиньте лимиты подписки или счёт по API.

Что важно учесть

Первое: изоляция. В README прямо написано, что при локальном запуске исполнитель правит текущую рабочую копию Git, поэтому запускать надо в чистой копии, отведённой под задачу. Если несколько пишущих агентов идут параллельно, они делают это в одном рабочем каталоге, и согласовывать правки приходится самим. Для настоящей изоляции есть Docker-цель, подробностей по сетевой защите я не проверял. Тему безопасного запуска чужого кода я разбирал в статье про песочницу для кода от ИИ-агента.

Второе: независимая проверка моделью снижает число ошибок, но не убирает их. Два ревьюера могут пропустить одно и то же, особенно если оба работают на одной модели. Авторы пишут то же самое: успешный прогон означает, что настроенные проверки приняли работу, а полнота зависит от требований, тестов и окружения, которые вы дали. Тесты должен продумать человек, иначе проверять будет нечего.

Третье: Zeroshot не заменяет приёмку. Если вы заказываете разработку, смотрите, что в процессе студии вообще проверяется, об этом статья про автопроверку кода перед отправкой.

Что можно сделать уже сейчас

1. Выберите один небольшой репозиторий, где есть хоть какие-то тесты, и прогоните на нём пару задач через шаблон software-change с флагом --validate-only, затем по-настоящему. Смотрите, что именно отклоняют проверяющие.
2. Поставьте разных агентов на написание и проверку. Исполнитель и ревьюер на разных моделях ловят друг у друга разные вещи, хотя проверить на ваших задачах придётся самим.
3. Добавьте тесты там, где проверяющим не за что зацепиться. Граф лишь стережёт правила, а сами правила это ваши требования и тесты.
4. Если нужен готовый конвейер без возни, мы настраиваем такие схемы под проект и встраиваем их в рабочий процесс команды. Если нужно только ИИ-ревью коммитов без всего графа, посмотрите разбор review_ducktective. Что и как считается по стоимости, смотрите на странице цен.

Частые вопросы

Нужны ли подписки и ключи?

Да, ваши. Сам Zeroshot бесплатный. Но Codex, Claude Code или Copilot вы оплачиваете сами, по подписке или по API. Своих моделей в программе нет.

Заменит ли это код-ревью человеком?

Нет. Это дополнительный фильтр до человека: он убирает очевидное и отправляет на ревью уже подчищенный код. Приёмка и тесты остаются за вами.

Работает ли это на Windows и в России?

Windows x64 поддерживается нативно, по документации. Что с доступом к самим агентам и их API из России, зависит от вашего провайдера и подписки, я это не проверял.

Коротко о главном

Агент, который сам проверяет свой код, пропускает то, что видит человек со стороны. Zeroshot превращает это в правило: писатель отдельно, проверяющие отдельно, ошибки возвращаются на исправление, ничего не уходит дальше без одобрения. Токенов это тратит больше, зато меньше сырого кода в репозитории.

Хотите такой конвейер под свой проект, с вашими тестами, правилами и ветками? Напишите мне в Telegram кодовое слово «КОНВЕЙЕР», посмотрим ваш репозиторий и подберём схему под ваш рабочий процесс.