♊️ Планируем с Gemini
1/3


Очевидно, что вводный пост про Repomix (https://t.me/deksden_notes/102) был нужен чтобы рассказать про тему работы с Gemini 2.5 pro в AI Studio. На самом деле, конечно, любое веб приложение подходит под такую методику - достойные варианты Qwen, DeepSeek, chatGPT, grok, z.ai, kimi. Но на сентябрь 2025 достойных моделей с контекстом 1m токенов, ещё и бесплатно - таких вариантов почти нет. Про Qwen 1m и Meta Llama4 я знаю, но я же специально сказал - достойных! )) Да, Gemini 2.5 pro и сейчас, более чем через полгода от выпуска, смотрится вполне достойно. С нетерпением ждём поколение 3.0. Впрочем, приступим!

Дано: у нас есть маленький или средний проект. Мы хотим провести рефакторинг, добавить фичу или ещё чего-то сотворить с проектом, для чего, конечно, будем использовать ИИ агента. Мы уже знаем, что Vibe Coding нам не друг, потому что когда такие друзья, жить будет совсем не скучно, а мы хотим - спокойно и без сложностей на ровном месте. А для этого надо качественно сделать работу и мы уже знаем что надо бы пользовать SDD - Spec Driven Development. Здорово, когда в нашем проекте уже есть меморибанк.

Итак, мы понимаем что для нашей работы нам нужен план. "Есть ли у вас план, мистер Фикс?!". Вот его то мы и будем собирать в Gemini. На самом деле, "единый" взгляд на проект может быть удобен для самых разных вещей - обсудить архитектуру, ревизовать меморибанк, подумать над фичами, собрать техзадание под разработку дизайна в тулах, - мало ли! Но мы обсудим использование и практические приёмы на примере планирования некоего рефакторинга в коде: довольно показательный кейс, паттерны которого можно применять и в других активностях.

Я напишу про свои приёмы, которые я использую - не претендую на абсолютную истину или методичность, это просто обобщение практики и воспринимайте это как некие советы. Никаких особых "законов" или строгих методологий тут нет - "мы здесь занимаемся практической магией".

▶️ Начнём планировать рефакторинг. Если у вас есть "в загашнике" специальный промпт на 3 страницы - применяйте. Если нет - не страшно: пишите обычный вопрос "хочу обсудить как сделать ...". Модель вам отвечает. Читаете ответ, то что нравится - вы добавляете как уже готовые вводные В ВАШ ОРИГИНАЛЬНЫЙ ЗАПРОС. В AI Studio можно легко редактировать хоть свой запрос, хоть ответ модели. Добавляйте то, в чем у вас возникла уверенность или новое понимание, можно куски ответа модели копировать. Когда закончите - ПЕРЕГЕНЕРИРУЙТЕ ответ на ваш первоначальный запрос. На следующей итерации за счёт более "обогащённого" запроса модель у вас получается более развёрнутый ответ модели, и уже в нужном вам ключе, который проработан в нужном вам направлении. Используя этот ответ, вы далее "обогащаете" запрос, добавляя тезисы, которые вам нравятся и ведут вас в нужном направлении.

Такими вот итерациями, ваш первоначальный просто неструктурированный запрос постепенно превращается в развёрнутую концепцию. Не забывайте "забирать" из ответов модели то, что вам понравилось - чтобы не потерять при перегенерации полезную информацию. Если температура выше 0, то следующий ответ даже на такой же запрос будет точно другим.

❓ Назовём эту технику "Итеративное улучшение промпта". Но зачем так сложно? Дело в том, что на контекстах более 300к токенов внимание модели все более размывается, она становится менее внимательная, и качество ответов падает. Если вы будете много спрашивать модель о разных штуках - контекст чата с этими разноплановыми запросами и ответами будет размывать внимание модели, и она начнёт путаться. Вам же нужно развитие идеи в нужном вам направлении? Так не оставляйте в контексте ничего постороннего: GIGO (garbage in, garbage out!). А за счёт перегенерации оригинального запроса качестов ответа модели не деградирует даже если сделать десятки итераций.

...

продолжение: https://t.me/deksden_notes/105