Когда разработчик говорит «я сейчас быстренько вайб-кодну», где-то вдалеке плачет один техдолг — тихо, но с выражением. Похоже, в Zencoder решили, что эпохе «Prompt Roulette» пора выдать каску, регламент и сменный журнал: стартап из Кремниевой долины выпустил Zenflow — бесплатное десктоп-приложение, которое не столько пишет код за инженера, сколько организует работу AI-агентов так, чтобы результат можно было проверять и повторять.

Идея простая: чат удобен, пока задача маленькая. Но как только нужно масштабировать процесс на команду и сложный продукт, «напиши мне фичу» превращается в лотерею с редкими джекпотами и частыми сюрпризами в продакшене. CEO Zencoder Эндрю Филев (тот самый, кто в своё время построил Wrike) утверждает: реальная прибавка от AI в индустрии чаще ближе к ~20%, чем к обещанным «10x». Причина — не слабость моделей, а отсутствие дисциплины вокруг них.

Zenflow продаёт (и раздаёт) дисциплину в виде четырёх опор.

Первая — структурные workflows: вместо хаотичных запросов — повторяемая цепочка план → реализация → тесты → ревью. Вторая — spec-driven development: агент сперва пишет техническую спецификацию, затем пошаговый план, и только потом код. Это снижает «дрейф итераций», когда на третьем «а ещё добавь…» система уже строит совсем другой дом.

Третья опора — самая вкусная: многоагентная верификация. Zencoder сознательно сводит на одной площадке разные модели и провайдеров, потому что у «родственных» моделей часто одинаковые слепые зоны. Поэтому код, сгенерированный моделями OpenAI, может проверять Claude, а код от Claude — критиковать модели OpenAI. Логика как у врачей: второе мнение полезно, особенно когда первое слишком уверенно выписало рецепт.

Четвёртая — параллельное исполнение в изолированных песочницах: несколько агентов могут работать одновременно, не мешая друг другу, а разработчик наблюдает за этим как диспетчер.

Почему упор именно на проверку? Филев описывает типичную «петлю смерти»: AI что-то сделал, человек не проверил (потому что «ну оно же работает»), позже всё ломается, а контекст уже потерян — и начинается бесконечное допромпчивание. Zenflow пытается разорвать цикл встраиванием ревью и тестов в сам процесс. Внутренние замеры Zencoder обещают около +20% к корректности кода при замене обычного промптинга на оркестрацию.

На фоне конкурентов — Cursor, Windsurf, GitHub Copilot и собственных агентных инициатив OpenAI/Anthropic/Google — Zencoder делает ставку на «прослойку» UX и процессный слой поверх моделей. Для корпоративных команд добавлены привычные слова-пароли: SOC 2 Type II, ISO 27001, ISO 42001, GDPR. А из практического — плагины для VS Code и JetBrains, плюс «динамические» workflows, которые усложняются или упрощаются в зависимости от задачи и внимания человека.

Главный вывод Zenflow звучит приземлённо и потому убедительно: прорыв в AI-кодинге приходит не только из лабораторий, но и из производственной культуры. И, возможно, ближайшие 6–12 месяцев действительно будут не про «ещё умнее модель», а про то, как именно мы заставляем модели работать вместе — и отвечать друг за друга.