Профессор Уортонской школы бизнеса Итан Моллик попросил Claude Code придумать и реализовать стартап, который будет приносить $1000 в месяц — без какого-либо участия человека. ИИ-агент задал три уточняющих вопроса, решил продавать набор из 500 промптов для профессионалов за $39 — и 74 минуты работал автономно. Результат: сотни файлов кода, готовые промпты, задеплоенный сайт с подключённой платежкой. Ссылку на оплату Моллик убрал, но подтвердил — она работала.
Моллик объясняет скачок возможностей комбинацией двух факторов. Во-первых, последние модели (в данном случае Opus 4.5) научились гораздо дольше работать автономно, самостоятельно исправляя ошибки. Во-вторых, появилась "агентная обвязка" — набор инструментов, которые ИИ использует по ситуации. По ходу эксперимента у Claude Code переполнилось контекстное окно — и он автоматически сжал историю через встроенный механизм Skills, сохранив ключевую информацию и продолжив работу. Когда нужно было проверить юзабилити сайта, агент сам запустил браузер и протестировал результат от лица разных персон.
По данным METR, длительность задач, которые ИИ выполняет автономно с 50-процентной надежностью, растет экспоненциально — с особенно резким скачком за последние месяцы. Claude Code, по словам Моллика, работает по тому же принципу, что и конкуренты: OpenAI Codex на GPT-5.2 и Google Antigravity на Gemini 3. Все три инструмента рассчитаны на программистов — терминальный интерфейс, знание Python, понимание рабочих процессов разработки.
Именно это Моллик считает проблемой: реальная аудитория этих инструментов гораздо шире. Он показывает, что Claude Code может исследовать данные, строить визуализации, анализировать расходы по выписке с кредитки и даже создавать игры — параллельно с основным экспериментом Моллик заставил агента строить историческую симуляцию с цивилизациями, языками и экономиками.
Эксперимент вызвал дискуссию. Политолог Дэвид Карпф написал ответный пост, в котором прогнозирует: если любой может дать ту же команду, рынок быстро затопят одинаковые продукты, и $1000 в месяц окажется разовым эффектом новизны. Сам Моллик признает, что точка эксперимента — не в конкретном стартапе, а в пороге возможностей, который ИИ-агенты пересекли прямо сейчас.
Моллик объясняет скачок возможностей комбинацией двух факторов. Во-первых, последние модели (в данном случае Opus 4.5) научились гораздо дольше работать автономно, самостоятельно исправляя ошибки. Во-вторых, появилась "агентная обвязка" — набор инструментов, которые ИИ использует по ситуации. По ходу эксперимента у Claude Code переполнилось контекстное окно — и он автоматически сжал историю через встроенный механизм Skills, сохранив ключевую информацию и продолжив работу. Когда нужно было проверить юзабилити сайта, агент сам запустил браузер и протестировал результат от лица разных персон.
По данным METR, длительность задач, которые ИИ выполняет автономно с 50-процентной надежностью, растет экспоненциально — с особенно резким скачком за последние месяцы. Claude Code, по словам Моллика, работает по тому же принципу, что и конкуренты: OpenAI Codex на GPT-5.2 и Google Antigravity на Gemini 3. Все три инструмента рассчитаны на программистов — терминальный интерфейс, знание Python, понимание рабочих процессов разработки.
Именно это Моллик считает проблемой: реальная аудитория этих инструментов гораздо шире. Он показывает, что Claude Code может исследовать данные, строить визуализации, анализировать расходы по выписке с кредитки и даже создавать игры — параллельно с основным экспериментом Моллик заставил агента строить историческую симуляцию с цивилизациями, языками и экономиками.
Эксперимент вызвал дискуссию. Политолог Дэвид Карпф написал ответный пост, в котором прогнозирует: если любой может дать ту же команду, рынок быстро затопят одинаковые продукты, и $1000 в месяц окажется разовым эффектом новизны. Сам Моллик признает, что точка эксперимента — не в конкретном стартапе, а в пороге возможностей, который ИИ-агенты пересекли прямо сейчас.
Автор объявления —
непроверенный пользователь
.
Используйте
гарант-сервис форума
,
чтобы избежать рисков.
