На первом открытом занятии «Вайб-аналитики» мы довольно быстро пришли к неожиданному выводу.

Большинство вопросов оказалось не про ChatGPT, Claude или Kimi. И даже не про промпты.

Главная проблема сегодня — контекст.

Современные LLM действительно стали заметно лучше. Они уже умеют находить противоречия между несколькими документами, неплохо выделяют риски и гораздо увереннее работают с проектной документацией, чем ещё несколько месяцев назад.

Но одна вещь не изменилась.

Модель не знает, какому источнику доверять.

Если дать ей официальный PDF, устаревшую страницу в Confluence, старый POC и свежую переписку с вендором, она не понимает, какой из этих документов является источником истины. Она просто строит наиболее вероятный ответ на основе того контекста, который получила.

Именно поэтому мы всё больше смещаем фокус с промптов на работу с проектным контекстом.

В нашей практике первым артефактом становится не запрос к модели, а Source Map — карта источников, их актуальности, владельцев и противоречий между ними.

Только после этого появляется смысл подключать AI.

Потому что модель может хорошо анализировать информацию.

Но она не может самостоятельно решить, какая информация заслуживает доверия.

📖 Если интересно разобраться в самом подходе, подробно описали метод в глоссарии:

https://analystcraft.ru/blog/glossary/source-map