AI Скрепка | Евгений Мирошниченко

Вашему вниманию вебинар с юристом-разработчиком и автором телеграм-канала AI Скрепка Евгением Мирошниченко

00:00 Вступление и знакомство с гостем
03:33 Создание калькулятора прямо в чате
10:38 Что такое вайб-кодинг и какая роль юриста
15:09 Пример: программа, которая анализирует 500 судактов
17:44 Постановка задачи важнее кода
19:35 Codex планирует программу
22:55 Вопросы
24:59 Разбираем план и пишем программу
29:08 Вопросы о моделях и сборе решений
38:06 Подключаем Gemini через OpenRouter
44:53 Вопросы про КонсультантПлюс и пределы ИИ
48:13 Первый результат в Excel
49:46 Вопросы о КАД Арбитр и выборе компьютера
55:32 Вопросы о будущем юристов
59:45 Готовый интерфейс программы
01:03:25 Итоги и частые ошибки
01:06:26 Анонс интенсива Мурата с 6 октября
01:08:05 Вопросы

В своем канале AI Скрепка Евгений делится мыслями и лайфхаками в области, где пересекаются право и разработка

Канал | Интенсив

Друзья, 24 сентября, в четверг, в 19:00 по Москве проведем с Евгением Мирошниченко, автором канала AI Скрепка, открытый вебинар о вайбкодинге для юристов.

Разберем, как поставить задачу ИИ, создать небольшую программу. Обсудим типичные ошибки и мифы.

Встреча примерно на час: объяснение и примеры, затем свободный разговор и вопросы.

Бесплатно и без регистрации.

______________________

Подключиться к Zoom (24 сентября в 19:00)

Часть II
Ссылка на статью в высоком качестве

Часть I
Ссылка ну статью в высоком качестве

LLM-модель или архитектура: как найти причину сбоя

Написал статью для тех, кто собрал LLM-прототип и хочет понять, за счёт чего он работает, или готовит его к передаче в разработку.

Статья по ссылке

Разбираю, как отличить предел модели от проблем с данными, промптом, контекстом или цепочкой шагов. Как проверять прототипы на разных моделях, собирать тесты и что передавать разработке вместе с прототипом.

Интересно почитать ваши примеры отладки таких проектов.

Зачем юристу вайбкодить

Провёл уже три потока практикумов в ВШЭ по работе юристов с ИИ, и на каждом вебинаре по вайбкодингу всплывает один и тот же вопрос, сформулированный по-разному: зачем лезть в код, если есть готовые сервисы и айтишники?

Долго отвечал через экономию времени, но если честно с собой - дело не во времени. Дело в том, что мы путаем прототип с продуктом.

Когда садишься что-то собирать через ИИ, первый инстинкт - довести до ума. Сделать идеальным интерфейс, обработать ошибки, продумать все случаи. То есть вести себя так, будто строишь продукт. А если платишь цену продукта, то гипотезу ты уже не проверяешь, а строишь в обход нормального процесса без бюджета.

У черновика работа другая. Он должен ответить на три вопроса, на которые я сам раньше обращал меньше внимания, чем стоило:

• работает ли это вообще технически. Вытянет ли модель твою юридическую логику, или там, где казалось «ну просто объяснить ИИ», на деле неподъёмная сложность.

• удобно ли этим пользоваться в реальном процессе, а не только «звучит полезно» на демо.

• готов ли кто-то довериться результату. Это не про метрики, а сядет ли коллега перед конкретным выводом по конкретному делу и примет ли на его основе решение (или покивает из вежливости)

И вот третий вопрос черновик с придуманными примерами не закроет никогда, каким бы красивым он ни был. На него отвечает только версия на настоящих датасетах (пусть и сырым выводом). Проверять её нужно сначала на реальном пользователе, а не метриками на объёме. Метрики имеют смысл, когда человек подтвердить закрытие своих болей.

Такой черновик собирается за несколько вечеров. Прогоняешь на паре реальных датасетов, смотришь, где модель откровенно врёт, доверяет ли коллега и получаешь ответ, которого через обычный процесс ждал бы месяцами.

Вопрос коллег на практикумах не только про технику. Он глубже: а зачем я, если это делает машина. И мне кажется, тут стоит вспомнить, что определение опытного юриста плыло уже не раз. Сначала это был тот, кто знает больше всех. Потом — кто быстрее всех найдёт. Сейчас, похоже, — тот, кто проверит свою гипотезу раньше, чем в неё вложат месяцы чужой работы. И раньше, чем в неё успеют влюбиться.

Вайбкодинг для меня встроился именно сюда. Не как замена разработчику - продакшен-код я не пишу и не должен. А как способ усомниться в собственной архитектуре, пока это ничего не стоит. Вместо того чтобы через месяц защищать решение, в которое уже вложился.

Не уверен, что у всех коллег ответ будет таким же. Но задавать себе этот вопрос точно стоит до того, как задача уйдёт в разработку.

Когда вы слышите про «повышение продуктивности» от ИИ - вы уверены, что именно этого хотите?

Сомневаюсь, что кто-то просыпается с мыслью: «Сегодня я стану продуктивнее». И в этом заключается фундаментальная ошибка многих LegalTech инструментов.
Довольно часто в публичной плоскости слышим следующее: «юрист тратит время на поиск судебной практики/анализ договоров/составление документов - уберём рутину». Но это неверная постановка (с каких пор поиск судебной практики стал рутиной?)
Юрист ищет практику или анализирует договор с одной целью: глубже понять, точнее аргументировать, вырасти как специалист.

Хороший инструмент поднимает планку качества, а не убирает шаги. Например: не «найди мне практику», а «покажи, какие аргументы суды принимают, а какие отклоняют» (при анализе массива судебных решений) и каждый следующий анализ становится точнее предыдущего. Именно так человек растёт через повторяющееся качество, а не через скорость.

Рекламные лозунги возразят: «Уберём рутину - освободим время для развития и более важных задач». Не освободим. Потому что рутина у каждого своя, и она никуда не девается - она просто перемещается на следующий уровень. Младший юрист разбирал типовые договоры - старший разбирает сложные сделки. Так устроен профессиональный рост.

Поэтому правильный вопрос при создании и использовании инструмента для юриста - не «как ему помочь делать больше», а «как помочь ему делать лучше».

Рад присоединиться к команде SBER LEGAL!