Не отдавайте ИИ то, что должны придумать сами
Писать код стало дёшево, думать — дорого. ИИ надо отдавать реализацию, а не продумывание, и только после того, как всё зафиксировано, — иначе он закроет каждую недосказанность своей догадкой.Думаю, многие читатели Хабра уже видели перевод 8 уровней агентной инженерии — тот самый, где путь от автодополнения до автономных команд агентов разложен по восьми ступеням.
Код решает, LLM помогает: как я строил AI-тренера для бегунов
1. Ошибка, после которой всё стало ясноЯ уже несколько месяцев разрабатываю AI-тренера для бегунов в Telegram — придумал ему имя и образ, Клод де Пейс, — и это ещё далеко не финал. В какой-то момент я дал ему возможность менять расписание по свободной фразе в чате. Первый же реальный тест: пользователь пишет «поменяй мне лёгкую в субботу» — имея в виду «перенеси лёгкую тренировку на субботу».План действительно поменялся. Не в субботу — в четверг.Расследование заняло пару минут: в четверг у пользователя стояла лёгкая тренировка, и модель формально нашла в сообщении два признака — easy и Saturday — и уверенно (
Как я Zabbix с LLM дружил в свободное время. Архитектурный обзор взаимодействия с нейросетью. Часть 4 «Реализация»
У всех лапкиЭто заключительная статья цикла о том, как при четко поставленной задаче, заранее сформированном ТЗ, продуманном HLD и детальном LLD можно получить от нейросети не набор случайных скриптов, а вполне рабочий self-hosted сервис.
Я собрал 33 ИИ-агента на одном движке. Показываю, как устроены пять из них
Один каркас, из которого собраны очень разные вещи: шахматный тренер, инженерный расчёт, помощник по учёбе
«Скопируй промпт дважды и получишь +76%». Я решил проверить
Всем привет. В декабре по всем AI-каналам пролетел лайфхак, который звучал как развод: продублируй свой запрос к нейросети, буквально Ctrl+C, Ctrl+V в одном сообщении, и точность вырастет. В пересказах фигурировали «+76%» и ссылка на Google Research, что придавало всей этой истории солидности. Трюк выглядел как-то настораживающе и при том вроде не сложным для проверки. Короче, я потратил $1.48, прогнал 3360 запросов и теперь знаю ответ. Он оказался интереснее, чем «работает || не работает».Что на самом деле написано в статьеИсточник это препринт Prompt Repetition Improves Non-Reasoning LLMs
Шизофрения LLM, или Поваренная книга вайбкодера
Я пишу код больше двадцати лет. В этом стаже было всё: говнокод, красивый код, снова говнокод — и сквозь всё это стремление к прекрасному, которое то побеждало, то сдавалось под дедлайном. Сейчас тот период вспоминается как другая жизнь. Не потому, что я разлюбил программирование — а потому, что код руками я больше почти не пишу. Я пишу роли, правила и планы. Код пишут агенты.
Exit-интервью на LLM: что пользователи говорят в момент закрытия пейволла (схема, промпты, грабли)
TL;DR. Когда игрок закрывает окно оплаты в моей игре, с ним заговаривает отдельный LLM-бот — короткое custdev-интервью по книге «Спроси маму», максимум 5 реплик. За 2 недели: 59 сессий, 20 ответили (34%). Главная находка: заметная часть людей шла из поиска со словом «бесплатно» в моём же title. Ниже отдам вам архитектуру, промпты и код-каркас под любой проект — и расскажу, что это дало.Два слова о продукте, чтобы вы понимали цитаты
Как я искал идеальный промпт для сопроводительных писем (и что оказалось важнее модели)
Моё приложение пишет сопроводительные письма к вакансиям на hh либо локальной моделью через Ollama, либо облачным API. Акцент в разработке я хотел сделать на локальную модель, потому что это просто-напросто бесплатно. Один вопрос портит красивую картину: а маленькая локальная модель вообще умеет писать так, чтобы не стыдно отправить работодателю?Я по умолчанию считал, что качество упирается в мощность модели и большая облачная всегда обгонит маленькую локальную. Чтобы проверить это на цифрах, а не на ощущениях, я собрал слепую оценку. За несколько заходов она показала, что рычаг, за который я тянул, был вообще не тот.
Новые правила контекстной инженерии для Claude 5
Ранее я уже писал о том, как лучше всего составлять промпты для нового поколения моделей Claude 5 и работать с ними итеративно, чтобы постепенно понять, что именно вы хотите создать.Но когда вы отправляете Claude сообщение, сам промпт составляет лишь небольшую часть получаемого моделью контекста. Значительная его часть собирается из системного промпта, навыков, файлов CLAUDE.md, памяти и других источников. Мы называем это контекстной инженерией
