Глава отдела по работе с разработчиками ElevenLabs Торстен Шефф разрабатывает ИИ-помощника для формирования составов команд на лодках-аутригерах, используя Gemini 3.5 Flash. daily

Торстен Шефф, глава отдела по работе с разработчиками в ElevenLabs, объявил о начале разработки ИИ-помощника для формирования составов команд на лодках-аутригерах. Этот личный проект, задуманный во время недавней поездки на Гавайи, использует новейшую модель Google Gemini 3.5 Flash и платформу Antigravity, что позволяет ему работать над прототипом прямо во время авиаперелета. Инициатива Шеффа подчеркивает потенциал современных агентивных ИИ-инструментов для быстрого перехода от идеи к реализации.

ИИ-помощник для формирования команд по гребле на аутригерах

Торстен Шефф, глава отдела по работе с разработчиками (DevRel) в ElevenLabs, известной платформе для создания аудио с использованием ИИ, приступил к разработке уникального личного проекта. Он создает ИИ-помощника, предназначенного для оптимизации процесса формирования составов команд на лодках-аутригерах. Шефф отмечает, что одной из главных проблем при организации тренировок по гребле на аутригерах является составление оптимального расписания и подбор экипажей. Это требует тщательного учета множества факторов: от индивидуальных навыков каждого гребца и его предпочтительной позиции до уровня физической подготовки и совместимости с другими членами команды. Ручной подход к этой задаче часто бывает трудоемким и не всегда приводит к наилучшим результатам.

Вдохновленный недавней поездкой на Гавайи, Шефф не отложил идею в долгий ящик и приступил к работе над проектом прямо во время авиаперелета, используя Wi-Fi на борту. Для создания помощника он выбрал новейшие технологии Google: языковую модель Gemini 3.5 Flash и платформу Antigravity. Gemini 3.5 Flash выступает в качестве основной интеллектуальной единицы, способной обрабатывать сложные запросы, анализировать данные гребцов и генерировать оптимальные решения для состава команды. Antigravity же предоставляет инструментарий для агентивной разработки, позволяя быстро экспериментировать с различными подходами и эффективно внедрять идеи.

Проект Шеффа является ярким примером того, как современные ИИ-инструменты могут ускорить цикл разработки от концепции до работающего прототипа. Он уверен, что в ближайшем будущем можно будет "перейти от идеи к запущенному бизнесу буквально за один полет" (from X post by @thorwebdev). На данном этапе, однако, конкретные функции, которые будет иметь ИИ-помощник, а также следующие шаги в его разработке и сроки возможного выпуска, в источниках не уточняются. Проект находится на очень ранней стадии, его основная цель — демонстрация скорости и возможностей новых технологий в нишевом, но практически значимом применении.

Возможности Gemini 3.5 Flash

Модель Gemini 3.5 Flash является центральным компонентом в ИИ-помощнике Торстена Шеффа, представляя собой новейшее дополнение к семейству моделей Gemini от Google, выпущенное 19 мая 2026 года. Эта модель разработана для сочетания ** интеллекта с возможностью выполнения действий**, что делает ее идеальной для сложных, агентивных рабочих процессов. Как отмечают Корай Кавукчуоглу, Джефф Дин, Ориол Виньялс и Ноам Шейзер из Google DeepMind, Gemini 3.5 Flash представляет собой шаг вперед в создании более способных и интеллектуальных агентов, предлагая производительность, ранее характерную для более крупных флагманских моделей, но со более высокой скоростью (из официального анонса Google).

Ключевой особенностью Gemini 3.5 Flash является ее исключительная производительность в агентивных задачах и кодировании. Модель оптимизирована для решения сложных, "длинногоризонтных" задач, которые требуют последовательности действий и могут принести реальную пользу в практическом применении. Она превосходит предыдущую версию Gemini 3.1 Pro по ряду сложных бенчмарков: например, в области агентивных рабочих процессов демонстрирует 76.2% на Terminal-Bench 2.1 и 1656 Elo на GDPval-AA, а также 83.6% на MCP Atlas. В области мультимодального понимания модель показывает результат 84.2% на CharXiv Reasoning, что подтверждает ее способность эффективно работать с различными типами данных и контекстами. Эти показатели подчеркивают способность Gemini 3.5 Flash эффективно планировать, выполнять и итерировать задачи, требующие множества шагов и взаимодействия с различными инструментами.

Скорость является еще одним выдающимся преимуществом Gemini 3.5 Flash. Модель генерирует выходные токены в 4 раза быстрее, чем другие модели, представленные на рынке. Это сочетание высокой производительности и исключительной скорости делает ее идеальным выбором для выполнения масштабных агентивных задач, сокращая время, которое ранее требовалось разработчикам или аудиторам — с дней или недель до меньшего срока, часто при существенно меньших затратах. Google позиционирует 3.5 Flash как решение, которое устраняет необходимость выбора между качеством и задержкой, позволяя достигать пограничного уровня интеллекта при исключительной скорости.

Разработчики могут получить доступ к Gemini 3.5 Flash несколькими способами. Модель доступна миллиардам пользователей по всему миру через приложение Gemini и режим ИИ в Google Search. Для разработчиков Gemini 3.5 Flash интегрирована в новую агентивную платформу Google Antigravity, а также доступна через Gemini API в Google AI Studio и Android Studio. Корпоративные клиенты могут использовать ее в Gemini Enterprise Agent Platform и Gemini Enterprise. Хотя Google заявляет о способности 3.5 Flash надежно выполнять многошаговые рабочие процессы под наблюдением, для достижения заявленных результатов в реальных условиях по-прежнему требуется четкая постановка задач, настройка среды и контроль со стороны разработчика. Помимо 3.5 Flash, Google также активно работает над Gemini 3.5 Pro, которая уже используется внутри компании и планируется к выпуску в следующем месяце.

Google Antigravity: платформа для агентивного ИИ

В дополнение к Gemini 3.5 Flash, Торстен Шефф использует платформу Google Antigravity, которая играет ключевую роль в оркестровке его ИИ-помощника. Анонсированная в ноябре 2025 года, Google Antigravity представляет собой новую агентивную платформу для разработки, призванную помочь разработчикам работать на более высоком, ориентированном на задачи уровне. По словам команды Google Antigravity, если традиционные инструменты фокусировались на ускорении написания кода, то инструменты будущего должны помогать его оркестровать (официальный блог Google для разработчиков).

Antigravity — это не просто редактор, а полноценная платформа, которая сочетает привычный, основанный на ИИ опыт кодирования с новым интерфейсом, ориентированным на агентов. Это позволяет развертывать агентов, которые могут автономно планировать, выполнять и проверять сложные задачи в рамках редактора, терминала и браузера. Главная проблема, которую решает Antigravity, — это устранение постоянного переключения контекста при выполнении сквозных задач, позволяя делегировать их агентам.

Платформа предлагает два основных способа взаимодействия:

• Editor View (Вид редактора): Для тех случаев, когда требуется прямое ручное вмешательство. Это современная, управляемая ИИ интегрированная среда разработки (IDE) с функциями автодополнения вкладок и встроенными командами для синхронного рабочего процесса.
• Manager Surface (Поверхность менеджера): Это специализированный интерфейс, предназначенный для запуска, оркестровки и наблюдения за работой нескольких агентов, которые могут работать асинхронно в разных рабочих пространствах. Именно здесь происходит основной сдвиг в парадигме разработки, поскольку агенты получают собственное выделенное пространство для выполнения задач.

Antigravity позволяет делегировать сложные, многоинструментальные задачи программного обеспечения агентам. Например, агент может автономно написать код для новой функции, использовать терминал для запуска приложения, а затем использовать браузер для тестирования и проверки работоспособности нового компонента — и все это без синхронного вмешательства человека. Платформа также позволяет работать на более высоком, ориентированном на задачи уровне, запрашивая изменения пользовательского интерфейса; агент самостоятельно модифицирует кодовую базу и сообщает о прогрессе и результатах через "артефакты".

Особое внимание в Antigravity уделяется верификации результатов через "артефакты", а не через простые логи. Делегирование работы агенту требует доверия, но просмотр необработанных вызовов инструментов может быть утомительным. Antigravity решает эту проблему, заставляя агентов генерировать ощутимые результаты, такие как списки задач, планы реализации, скриншоты и записи браузера. Эти артефакты предоставляют необходимый и достаточный контекст для легкой проверки и подтверждения работы агента, способствуя построению доверия к автоматизированным процессам. Без таких артефактов разработчикам было бы сложнее отслеживать и доверять автономной работе агентов, что замедлило бы внедрение агентивных рабочих процессов.

Значение проекта для DevRel и демонстрация 'aha!' момента

Личный проект Торстена Шеффа по созданию ИИ-помощника для гребли на аутригерах глубоко согласуется с его профессиональной ролью главы Developer Relations (DevRel) в ElevenLabs. В ElevenLabs его задача — помогать разработчикам эффективно использовать API платформы для генерации аудио, чтобы они могли создавать и внедрять голосовые функции в свои приложения. Шефф фокусируется на том, чтобы помочь индивидуальным разработчикам достичь того самого "момента озарения" — когда "что-то просто щелкает" и они ясно видят, как инструмент может решить их проблему или реализовать идею (интервью с Appsmith).

Этот "момент озарения" является краеугольным камнем в философии DevRel Шеффа. Он считает, что если разработчик по-настоящему впечатлен продуктом в рамках своего хобби или личного проекта, он с большей вероятностью станет его внутренним адвокатом в компании, когда возникнет потребность в подобной функциональности в корпоративном проекте. Личные проекты, подобные помощнику для гребли, служат отличным способом демонстрации реальных возможностей ИИ-инструментов без излишнего маркетингового "хайпа", который часто сопровождает новые технологии. Они позволяют разработчикам самостоятельно проверить и подтвердить заявленные возможности на практике, что особенно важно для платформ ИИ, обещающих улучшения.

Сам Шефф утверждает, что "хайп допустим, если он подкреплен реальными результатами", и именно это он стремится показать своим проектом. Используя Gemini 3.5 Flash и Google Antigravity, он демонстрирует, как "от идеи до запущенного бизнеса можно перейти буквально за один полет" (из X-поста Шеффа). Этот кейс не только подчеркивает потенциал быстрого прототипирования и внедрения идей с помощью агентивных ИИ, но и служит наглядным примером того, как DevRel может вдохновлять и обучать, создавая контент, который помогает другим строить. Тем не менее, Шефф не уточняет, сколько работы занял ручной prompting и какие шаги остались за кадром, поэтому повторить опыт "за один перелет" вряд ли получится без подобной подготовки и опыта. Проект является не просто личным увлечением, но и методологической демонстрацией того, как ИИ меняет процесс разработки.

Что это значит

Проект Торстена Шеффа, использующий Google Gemini 3.5 Flash и платформу Antigravity, показывает, как быстро можно создавать работающие прототипы в нишевых областях. Доступность таких ИИ-моделей и платформ для их оркестровки позволяет разработчикам быстрее проверять жизнеспособность своих идей.