В предыдущей статье на ХАБРе (https://habr.com/ru/articles/972634/) я рассказал о том, что создал за 6 недель CRM для Музыкального театра. Сейчас кажется, что статья получилась абстрактной, в стиле: “из молока можно приготовить сырники, мороженое и кефир - и процесс увлекателен, если ты опытный повар!”. Возможно, зайдет рассказ о том как приготовить то или иное блюдо, этакая книга рецептов - погнали.
Рубрика «prompt engineering»
13 рецептов создания AI-ассистента для музыкального театра: от онбординга до классификатора
2025-12-09 в 14:36, admin, рубрики: Claude Sonnet, llm, n8n, prompt engineering, workflow, автоматизация, чат-ботКак я научила ИИ быть моим напарником по тестированию
2025-11-06 в 11:15, admin, рубрики: AI в тестировании, prompt engineering, искусственный интеллект, нейросети, промтВсем привет! Меня зовут Катя и я ведущий инженер по тестированию в MD Audit.
Хочу поделиться как я внедрила ИИ в процессы тестирования, чтобы не тратить время на рутинные задачи и больше заниматься любимым делом (кидать мемы в рабочие чаты).
AI не заменит тестировщика. Но тестировщик, умеющий работать с AI, заменит десятерых.
Эта статья кратко и без воды расскажет о том, как я встроила ИИ в процесс ручного тестирования, какому подходу научила свою команду и какие промты реально экономят часы рутинной работы.
Что такое промт и почему это важно
ПромтЧитать полностью »
Исследование-обучение с отладчиком контекста (ICRF 1.0)
2025-10-21 в 10:01, admin, рубрики: AI, attention landscape engineering, icrf, llm attention, mccp, prompt engineeringРассуждающие чаты показывают пользователю ход своих мыслей. Но обычно там написана какая-то ерунда. Максимум, что там полезного можно вычитать: «пользователь спрашивает про плоскую землю — наверное, он сумасшедший».
А хочется, чтобы нейронка подробно объясняла каждый шаг и свои намерения.
ССЫЛКА для скачивания.
Для тех, кому лень читать — просто вбейте этот текст первым промтом.Обсудить можно у меня в телеге.
Параллельно вертелась мысль из Читать полностью »
Как Senior управляют контекстным окном LLM
2025-10-12 в 9:17, admin, рубрики: llm, prompt engineering, контекстная инженерия, управление контекстомСколько раз сегодня ChatGPT ответил вам: «Вы абсолютно правы, давайте исправим»
Пять? Десять?
Если подобное повторяется, дело не в модели — дело в том, как именно вы с ней работаете.
Сейчас многие увлечённо обсуждают размеры моделей:
«У GPT триллион параметров!»
«Claude теперь держит 200 тысяч токенов в контексте!»
Это впечатляет. Но если вы не умеете управлять контекстом, то всё это всё равно что купить Ferrari и ездить только на первой передаче.
Сегодня разберёмся, как действительно использовать возможности LLM. Контекстное окно — это не ограничение, а Читать полностью »
Как AI изменил рынок труда и почему у IT-джуниоров мало шансов найти работу
2025-09-22 в 6:15, admin, рубрики: AI, genai, junior-разработчики, prompt engineering, архитектура AI-систем, зарплаты в it, обучение AI, переквалификация, Рынок труда ITИскусственный интеллект сделал то, чего раньше не знал рынок труда. За короткое время он сократил сотни тысяч стартовых вакансий и оставил лишь узкий коридор для новичков с AI-скиллами. Теперь молодые специалисты могут быстро выйти на высокий доход, тогда как другим становится сложнее найти первый шаг в профессию.
Поговорим о том, как AI изменил рынок для IT-новичков, и почему сегодня карьерные перспективы зависят от умения работать с нейросетями.
Как мы автоматизировали анализ упавших тестов с помощью AI: от хаоса к структуре
2025-09-21 в 6:38, admin, рубрики: CICD, cucumber, devops, gherkin, prompt engineering, qa, ruby on rails, sourcegraph, автоматизация тестирования, искусственный интеллектПредставьте: каждый день ваши автотесты генерируют десятки отчетов об ошибках, QA команда тратит часы на анализ падений, а разработчики получают невразумительные описания в духе "test.feature упал на строке 410". Знакомо?
Мы решили эту проблему, интегрировав AI в процесс анализа тестов, и хотим поделиться опытом.
Проблема: хаос в анализе упавших тестов
В нашем проекте работает комплексная тестовая инфраструктура:
-
8 параллельных потоков выполнения
-
650+ автотестов на Cucumber
-
Ежедневные прогоны с анализом регрессий
Типичный workflow до автоматизации:
-
Тесты упалиЧитать полностью »
Один пост, чтобы обрести силу… или разбираемся в промптах, чтобы научиться их писать раз и навсегда
2025-09-13 в 12:52, admin, рубрики: chatgpt, claude, gemini, llm, OpenAI, prompt engineering, искусственный интеллект, оптимизация промптов, промпты
Schema Guided Reasoning: метод структурированного рассуждения AI
2025-09-06 в 10:11, admin, рубрики: llm, prompt engineering, schemaguidedreasoning, sgr😎 Следуй за белым кроликом 💊
📌 Telegram @TheWeeklyBrief — краткие обзоры и подкасты 📰🎧🐇
📌 GitHub Pages — углублённый разбор статей, ныряем в кроличью нору 📝💻🐾
Введение
В начале февраля 2025 года было опубликовано исследование Schema-Guided Scene-Graph Reasoning based on Multi-Agent Large Language Model System arXiv:2502.03450, которое представило SG² (Schema-Guided Scene-Graph Reasoning), обзор на этот фреймворк мы писали вот тутЧитать полностью »
Schema-Guided Scene-Graph Reasoning based on Multi-Agent Large Language Model System
2025-09-06 в 9:58, admin, рубрики: prompt engineering, Schema-Guided Scene-Graph Reasoning, schemaguidedreasoning, sgr😎 Следуй за белым кроликом 💊
📌 Telegram @TheWeeklyBrief — краткие обзоры и подкасты 📰🎧🐇
Архитектура системы и методология
SG² (Schema-Guided Scene-Graph Reasoning – рассуждения по графам сцены на основе схемы) представляет собой многоагентную структуру, которая устраняет фундаментальные ограничения больших языковых моделей при выполнении пространственных рассуждений на сложных графах сцены. Система работает по итеративной парадигме «Рассуждай-пока-извлекаешь», где специализированные агенты сотрудничают для решения задач, никогда не обрабатывая полный граф сцены напрямую.
Почему ИИ не смог заменить меня в n8n, но стал идеальным ассистентом
2025-08-20 в 16:40, admin, рубрики: AI Assistant, chrome extension, llm, MCP, n8n, nocode, prompt engineering, rag, Workflow Automationn8n — это мощный инструмент, который я, как и многие инженеры, полюбил за гибкость и простоту. Он позволяет собрать практически любую интеграцию, как из конструктора, но с возможностью в любой момент залезть «под капот» с кастомным JavaScript. Идеально.
