Когда возможностей модели не хватает
2/2 (начало - https://t.me/deksden_notes/11)

Что можно сделать?

1️⃣ Упростить контекст. Первое и самое прямолинейное решение — снизить когнитивную нагрузку. Уберите из контекста лишние файлы или нерелевантную информацию. Чем меньше в контексте «смысловых групп», тем проще модели выстроить между ними правильные связи. Если это практически возможно — сделайте это в первую очередь.

2️⃣ Повысить «читаемость» контекста для ИИ. Вы считаете, что у вас хорошо прописанные спецификации? Проверьте, реализованы ли в них эти техники:

- Жесткая структура: XML-теги для разметки семантических блоков, а внутри — Markdown с четкой иерархией и использованием разных маркеров списков для разных уровней.

- «Якоря» для внимания: Уникальные идентификаторы после каждого требования (так называемая «китайская запись», создающая сильную локальную ассоциацию и учитывающая казуальность трансформеров): "Функция должна быть асинхронной. ::ID-SPEC-FUNC-ASYNC-01::".

- Few-shot примеры: 1-2 коротких примера кода, который уже следует вашим спецификациям.

- Группировка: Раздельные блоки для требований к логике, стилю, тестам и т. д.


Часто именно эти детали отличают просто «хороший» промпт от стабильно «работающего».

3️⃣ Гранулировать задачу. Ваш процесс уже разбит на этапы? Проверьте, достаточно ли они мелкие. Часто решение кроется в том, чтобы разбить «большой» этап на несколько «микро-задач»:

- Сначала план, потом код: Первым шагом заставьте модель сгенерировать детальный implementation plan (список файлов, классов, функций).

- Генерация по плану: Следующими шагами давайте модели по одному пункту из её же плана.


4️⃣ Использовать итеративное «фокусное ревью». Если после генерации все равно остались ошибки, переходите к режиму исправления. Возьмите сгенерированный код и узкую подгруппу требований (например, только требования к безопасности) и дайте агенту команду проверить и исправить код только по этим пунктам. Так мы принудительно фокусируем всю «емкость» модели на очень маленьком срезе задачи.

⁉️ А если даже это не помогло?

Вероятность такого исхода крайне мала. Если модель не справляется с четкой, сфокусированной задачей, это почти всегда означает проблему в самом контексте. Вспоминаем главное правило: «Мусор на входе — мусор на выходе». Значит, нужно вернуться и проанализировать, не содержит ли промпт противоречивых инструкций или скрытой двусмысленности.

✨ Вывод: При грамотной инженерной проработке, сочетающей подготовку контекста, декомпозицию и итеративные исправления, процессы с использованием ИИ-агентов становятся предсказуемыми, надежными и качественными.

␄
#post