Рубрика «промпт-инжиниринг»

На текущий момент все еще есть люди, которые активно не используют нейросети в своих проектах, так же как существуют команды, продолжающие работать по-старому - полагаясь на опыт и ручные процессы, избегая интеллектуальных инструментов.

С другой стороны, все чаще можно услышать жалобы от разработчиков, особенно с грейдом middle и выше: их буквально заваливают навайбкоженными пулл-реквестами сомнительного качества, которые приходится по несколько раз реджектить, прежде чем они дойдут до адекватного состояния.

Читать полностью »

Предположение о том, что в основе работы LLM лежат нарративная функция и голографическая природа, можно подтвердить элементарными промптами.

Когда вы задаете вопрос LLM, вы получаете не ответ на него, а наиболее вероятное и логичное, с точки зрения модели, продолжение вашего вопроса. LLM не понимает, чего вы хотите. Она получает историю на вход и отдает продолжение этой истории на выходе.

Читать полностью »

Я — Евгений Сатуров, CTO Mobile в Surf. Год назад я купил команде подписку на Copilot Business, и будущее наступило. Но совсем не то, что ожидали: ручные промты продолжали съедать время разработчиков, а прорыва в продуктивности не произошло.

Показываю, почему так случилось и как Surf и другие компании решают проблему. Больше про воспитание ИИ и применение его в проектах читайте в ТГ-канале нашего CEO Владимира Макеева.

Проклятие идеального промта

Чтобы сгенерировать один production-ready метод, в промт нужно вместить всё, что у опытного разработчика находится в голове:

Новое исследование от Anthropic, создателей Claude, ставит крест на классическом промпт-инжиниринге. Их вывод: эффективность ИИ-агентов теперь определяется не тем, как вы спросите, а тем, какие данные вы им предоставите. На сцену выходит контекст-инжиниринг.

У этого есть пара предпосылок:

  1. Битва за контекстное окно проиграна. Его практически невозможно расширить, а стоимость обработки длинных контекстов растёт квадратично.

  2. Сама по себе идеально сформулированная задача ничего не решает, если нет контекста.

Читать полностью »

LLM - мощный инструмент, но его эффективность в продакшене зависит не от одного «хитрого промпта», а от всей архитектуры: что мы даём модели, как управляем её рассуждением и как проверяем/обрабатываем результат. В этой статье - компактная карта паттернов, разбитая по этапам конвейера: Input -> Reasoning -> Output.

Введение

Статей про LLM - вагон, и у всех свои "трюки". Мне не хватало схемы, которая раскладывала бы эти "трюки" по полочкам.

Читать полностью »

Признайтесь, вы ведь тоже прошли этот путь. Сначала — детский восторг: «Вау, он за секунды накодил то, на что у меня ушёл бы час!». Потом — лёгкое разочарование: «Стоп, а почему этот метод считается устаревшим?». И наконец — холодный пот: «Чёрт, я же чуть не закоммитил этот код с потенциальной уязвимостью!».

Я прошёл через все эти стадии. GPT-5 — это не волшебная палочка, которая сделает всю работу за вас. Это скорее невероятно быстрый, но не слишком сообразительный стажёрЧитать полностью »

СОДЕРЖАНИЕ:

ЧТО ПРОИСХОДИТ

Тебе приходилось когда-нибудь ролить с чат-ботами? Если ты этим страдаешь уже давно, то знаешь, что если ролевку ведешь на Русском, то ответы тебя удовлетворят, ну только если у тебя мозги восьмиклассника или IQ меньше 85. Но стоит переключиться на Английский и происходит МАГИЯ: боты становятся намного живее и сообразительнее.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js