Cursor делает разработчиков менее эффективными?
Одно любопытное исследование опубликовала некоммерческая организация Model Evaluation and Threat Research (METR). Они пригласили 16 опытных разработчиков, работающих над крупными open-source репозиториями, чтобы те исправили 136 реальных багов. Оплата составила 150 долларов в час. Части разработчиков выдали для работы AI-инструменты, другим — нет. Исследователи записывали экраны участников, а затем изучили и проанализировали 146 часов видеозаписей. Вывод оказался следующим:
Часть 2. Промпт-инжиниринг: обзор продвинутых техник (Chain-of-Thought, декомпозиция)
Мы продолжаем адаптированный перевод статьи “The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompt Engineering Techniques” (первую часть можно найти здесь). С переводом мне по-прежнему помогает коллега – Анастасия Тарабакина. В этой части мы обсудим такие техники промптинга, как Chain-of-Thought и декомпозиция. 1. Промптинг Chain-of-ThoughtНачнем с техник промптинга, которые заставляют модель демонстрировать пользователю внутренний процесс «рассуждения» над задачей (Thought Generation). «Цепочка рассуждений» (Chain-of-Thought или Chain-of-Thoughts, CoT)
Мой промпт для ChatGPT-5 превратит конспекты лекций (в тексте ИЛИ НА ФОТО) в структурированный учебный материал
Предлагаю на ваш суд мой промпт, который я разработала специально для ChatGPT-5
Векторная арифметика колбасы. Как объяснить жене нейропропмптинг на базе запроса «оливье с креветками»
Рецепт от нейрошефа
Детальный гайд по выбору нейросети для Deep Research. Сравниваем ChatGPT, Gemini, Perplexity, Grok, Claude
Всем привет! Меня зовут Александр, я COO в SaaS-платформе аналитики данных. Делюсь полезными материалами, которые считаю стоят внимания. В основном про AI, изменение процессов, тренды и продуктовое видение.У себя в телеграм-канале делюсь сжатыми и структурированными саммери статей.Очень подробный обзор нейростей для ресерча от цен до контекста, источников и пр.
Как оценить качество диалога в чате с помощью идей Аристотеля, этики Канта, условий Хабермаса и нейросети
Вы знакомы с тем ощущением, когда в чате диалог постепенно превращается в перепалку, аргументы уступают место сарказму, логика — голословным утверждениям, а попытка понять — желанию победить? Мне тоже это знакомо.Вместо того чтобы просто уйти в игнор или ввязываться в словесную дуэль, я попробовал другой путь. Я взял проверенные временем идеи (Аристотеля, Канта и Хабермаса) и превратил их в промпт «детектор качества диалога». Получившийся промпт я протестировал с помощью нейросетей — и стал получать объективную обратную связь о том, где заканчивается разумный обмен и начинается флуд.
Универсальные подсказки по промптам (дополнительные хитрости). Часть 3
Итак, в прошлых частях статьи мы познакомились с тем, как налету составлять промпты. Во второй части затронули тему продвинутых промптов, но не требующих глубокой проработки. В этой части мы самую малость затронем более душные варианты работы с промптами — они требует несколько шагов работы и внимательно и вдумчиво читать ответ. Но когда ничего не работает, эти советы надеюсь точно помогут.Настройки температуры. Такс, спокойно! Я обещал в статье ничего сложного не будет и обещание свое хочу сдержать:
Как я месяц тестировал нейросети, чтобы освободить полдня на личную жизнь
Строить работу с ИИ почему-то всегда казалось мне большой и сложной затеей — я искренне не понимал, как джун может им пользоваться постоянно, ещё не умел ставить задачи и писать промпты. Но все вокруг повторяли, что он может здорово помочь в работе.Конечно, пару раз я потыкался в интерфейс, написал пару запросов, но получал только шаблонные и очевидные ответы. В итоге ещё какое-то время продержался от ИИ подальше, решил, что «самому» — это быстрее и надёжнее.
