«Якщо ви справді хочете заробити, це насправді просто: засновуйте агентну AI-компанію». Так каже Ерік Шмідт, який керував Google з 2001 по 2011 рік, у 27-секундному кліпі, що розійшовся в X. Пост з кліпом і добіркою безкоштовних ресурсів від акаунта @godsystemsmd набрав понад 1,5 млн переглядів і майже 32 тисячі закладок.
Головне в цитаті уточнення: «І я не про ту, що проєктує агентів. Я про агента, який робить конкретну справу». І далі: «Зараз в AI агентний період. Найближчий рік-два всі будуватимуть агентів. Агенти конкуруватимуть між собою. Якщо збудуєте агента, кращого за всіх, ви, мабуть, створите неймовірну компанію і володітимете нею самі».
Звідки саме кліп, автор поста не вказує. Схожі слова Шмідта цитують щонайменше з початку 2026 року, тож це думка, яку він повторює, а свіжий тут лише вірусний пост.
Що в цитаті корисне, а що варто пропустити?
Слово «просто» варто пропустити. Шмідт говорить про можливість, гарантій тут нема: більшість стартапів закривається, і агентні не виняток, а в історіях успіху видно лише тих, хто вижив. Корисна частина інша: виграє той, чий агент робить одну справу краще за всіх.
Друга поправка стосується самого поста. Він закінчується фразою «All of this costs $0». Матеріали справді безкоштовні. Сам Claude Code працює за підпискою Claude (Pro, Max чи Enterprise) або за API-ключем, і про це прямо написано на сторінці курсу Anthropic.
Маршрут від промпту до власного агента
Автор поста розклав шлях так: промпти, Claude Code, пам'ять, навички, MCP, власна компанія. Ми відкрили всі 13 посилань 10 листопада, усі працюють. Нижче той самий список у порядку проходження і з поясненням, що дає кожен крок.
1. Промпти
- Prompt engineering: офіційний гайд Anthropic про те, як ставити задачу моделі, давати приклади і структурувати інструкції.
- Interactive prompt course: той самий матеріал як інтерактивний курс з вправами на GitHub.
2. Claude Code
- Claude Code 101: чим Claude Code відрізняється від чату, як працюють агентний цикл, контекст, інструменти й дозволи, встановлення в терміналі, VS Code, JetBrains, десктопі й браузері, цикл «дослідити, спланувати, написати, закомітити». Близько 15 уроків з тестом.
- Claude Code in Action: 9 уроків для наступного кроку: plan mode, CLAUDE.md, skills, hooks, автоматизація повторюваної роботи і перевірка того, що агент зробив без нагляду.
- Офіційна документація Claude Code: довідник, до якого повертаєтесь, коли щось не працює.
3. Пам'ять
- CLAUDE.md і пам'ять: файл з правилами проєкту, який Claude Code читає на старті кожної сесії. Там живуть команди, заборони і стиль. Без нього агент щоразу починає з нуля.
4. Навички
- Skills: інструкції й скрипти, які агент підвантажує лише тоді, коли задача їх потребує. Так один агент уміє багато і не тримає все в контексті одночасно.
5. MCP
- MCP: протокол, через який агент підключається до зовнішніх сервісів: баз даних, трекерів задач, браузера, ваших власних API. На цьому кроці агент починає працювати з реальними системами.
6. Автоматизація
- Routines: Anthropic уже перейменувала їх на scheduled tasks. Це збережена конфігурація Claude Code (промпт, репозиторії, підключені сервіси), яка запускається в хмарі за розкладом, за HTTP-запитом або на подію в GitHub і працює, навіть коли ноутбук закритий. Функція в research preview, доступна на тарифах Pro, Max, Ultra, Team і Enterprise.
7. Архітектура і довідники
- Agent Architecture у блозі LangChain: статті про те, як влаштовують агентні системи.
- Anthropic Academy: усі безкоштовні курси Anthropic в одному місці.
- Claude Code Ultimate Guide і Awesome Claude Code: збірки від спільноти, не від Anthropic. Корисні як каталог прикладів, але перевіряйте дату і версію перед тим, як копіювати.
З чого почати сьогодні?
Список з 13 посилань легко зберегти і ніколи не відкрити. Мінімум на перший вечір:
- Пройти Claude Code 101.
- Взяти одну рутинну задачу, яку ви щотижня робите руками (звіт, розбір пошти, перевірка заявок), і описати її в CLAUDE.md як інструкцію для агента.
- Дати агенту виконати її, подивитися, де він помиляється, і дописати правило.
За нашою оцінкою, саме третій крок відрізняє тих, хто будує агентів, від тих, хто збирає добірки: агент стає кращим за інших через десятки таких виправлень на реальній задачі.
Джерело добірки: пост @godsystemsmd в X. Описи ресурсів наші, посилання перевірено 10.11.2026.
