Мои AI-факапы

Со стороны может показаться, что с AI все просто:
Быстро накидал промпт → сразу получил крутой результат.

Но за каждым успешным кейсом — куча набитых шишек. Вот 3 свежих примера, иллюстрирующих, что с AI не стоит расслабляться.

1. Кривая регистрация

Для лекции по AI в Додо решил сделать красиво: мини-лендинг с логином через корпоративный Google + авто-создание события в календаре. Полез делать, не уточнил заранее ограничения безопасности. Весь вечер упирался в лимиты, искал обходные пути и в итоге забил, все снес, заменив обычной гугл-формой.

2. Бесполезный прототип

На кураже прошлых быстрых вайбкодинг-побед кинул в ChatGPT сырое ТЗ на сложный прототип. Не особо вчитываясь в детали, начал пилить. После каждой итерации становилось только хуже. В итоге получилась какая-то фигня – даже показывать никому не стал.

3. Еще один телеграм бот – изян

Предложил сестре автоматизировать сбор фидбека сотрудников через опрос 360. Делать решил через тг бота, так как уже много их сделал и хорошо понимал принцип. В итоге чем больше погружался, тем больше вылезало проблем и кастомизаций. После очередного тупика уже готов был все бросить, но помог нестандартный подход. К текстовым запросам добавил скриншот с примером похожей функции в другом боте + поэкспериментировал с разными моделями. Заработало.

Мои лернинги:

— в первом же промпте сразу просить модель подсветить риски и ограничения
— дробить сложные задачи на небольшие этапы и не лениться в них погружаться
— максимально расширять контекст модели: давать текст, картинки, голос, документы
– тестировать разные типы моделей под одинаковые задачи
– регулярная практика, чтобы лучше понимать когда что работает

🎯 Главный совет новичку:
Не надейся на чудеса одного промпта. Прежде чем получить хороший результат, нужно пройти либо через собственные ошибки, либо перенять опыт тех, кто их уже совершил.

Ну а если у вас есть идея, которую хочется сделать с AI – пишите, с радостью обсужу!