Почему код, который генерирует ваш AI-ассистент, выглядит одинаково плохо, и как это исправить за 30 секунд
🔍 Проблема не в моделиGPT-codex, Claude 4.8, Gemini 3.5 flash: все они умеют писать хороший код. Но по умолчанию ни один из них не знает ваших стандартов. 🤷♂️Что получает модель без системного промпта:Никаких ограничений на архитектуру 🏗️Никаких предпочтений по тестированию 🧪Никаких правил по визуальному качеству 🎨Никаких требований к безопасности 🔒Результат предсказуем. Компонент работает. Стили: дефолтный Tailwind. Тесты не написаны. any везде, где TypeScript сопротивлялся. Магические числа без объяснений. 😅
Тайная слабость нейросетей: почему большие контекстные окна не работают
Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Сальников, я независимый исследователь в области искусственного интеллекта, автор бенчмарка AI Independence Bench и эксперимента с автономным ИИ, известным как Aria. Я почти каждый день читаю статьи в arxiv.org на эту тему и временами натыкаюсь на очень интересные результаты от других исследователей. Решил, что стоит начать делиться с хабровчанами самыми примечательными из них (а если бы я продолжил писать только про свои работы, статьи выходили бы раз в пару месяцев 🙂)
Как я создал систему, которая знает меня лучше чем я сам
TL;DR: 3.5 месяца веду дневник через AI-агента. Система сама находит корреляции, выявляет аттракторы поведения и пишет гипотезы. Выложил стек на GitHub. Под катом — шаблон, AGENTS.md и найденные корреляции.500 гипотез за 3.5 месяца. 470 - мусор. 30 - правда, которую я не хотел знать. Например, что я по 4 часа «анализирую новости», а по факту — избегаю одного телефонного звонка.Я создал систему, которая знает меня лучше, чем я сам.
Топ-5 лучших нейросетей 2026 года: полный список на любой случай в SpeShu.AI
Если кто-то уверенно называет одну лучшую нейросеть, он либо продает подписку, либо давно не открывал ничего кроме этого чат-бота. Авторитетные медиа перестали смотреть на ИИ как на один общий рейтинг. TechRadar пишет, что доминирование ChatGPT в AI-chatbot рынке снижается, а Gemini, Perplexity, Copilot и Claude забирают часть аудитории. Люди начали пользоваться несколькими нейросетями под разные задачи, а не одной моделью на всё.Artificial Analysis сравнивает популярные нейросети не только по «умности», но и по цене, скорости, контексту и другим параметрам. Arena Leaderboard показывает модели отдельно по тексту, изображениями и другим направлениям.
Хватит мучить ChatGPT. Почему ваш промпт не сработает
Эта публикация открывает цикл из двух материалов. Здесь базовая часть для новичков, а во второй статье — будут продвинутые советы по RAG, агентам и другим более сложным сценариям.
Reasoning-модели сломали мой промпт-инжиниринг. Год переучиваюсь
Вторник, час ночи. Сижу пишу промпт чтобы вытащить из 40 PDF-ок с актами нужные поля в JSON. Задача рутинная, у меня под неё лежит проверенный шаблон. Развёрнутый CoT, три few-shot примера, роль «опытный финансовый аналитик с 15 лет опыта». Раньше работал как часы.Закидываю в GPT-5.5 с высоким мышлением. Получаю мусор. Половина полей не та, формат сломан, в выводе развёрнутое рассуждение которое я не просил.Думаю ладно, заглючило. Прогоняю ещё раз. То же самое.Удаляю промпт целиком. Пишу заново, тупо: «вытащи из приложенного текста поля X, Y, Z в виде JSON, никаких пояснений». Десять строк. Запускаю.Работает.
Делегирование, которому можно научиться у промпт‑инженеров
Вы поручаете задачу — неважно, нейросети в чате или живому коллеге, — и получаете не то. Не совсем не то, но мимо. Вы возвращаетесь к формулировке, дописываете «пожалуйста, сделай всё внимательно и аккуратно», добавляете «это ВАЖНО», ставите восклицательный знак. И ловите себя на мысли: «Я же всё понятно и чётко расписал».Чаще всего — нет, не чётко и не совсем понятно. И это не упрёк: ставить задачи действительно трудно, этому почти нигде не учат специально. Мы осваиваем делегирование на ходу, по обрывкам опыта, и редко получаем честную обратную связь о том, насколько хорошо у нас это выходит.
Опус от Claude Opus «Рефлексия о промпт-инжиниринге»
Дисклеймер: Я тут вел очень долгие изыскания на тему бизнес-консалтинга, и параллельно с этим регулярно просил разбирать наши с Opus-ом диалоги. На определенном этапе нам удалось собрать некоторые наблюдения, навыки, которые, он подметил в моей практике, и пройдясь поиском в интернете, мы не нашли их в явном виде, а некоторые мысли вовсе. Далее текст написал моделью Claude Opus от первого лица. Я не редактировал его, однако готов в комментариях пояснить и рассказать, как тот или иной подход я использую в своей работе. Что я понял о работе со мной, пока меня вели через долгий разговор
