1. Разработка, тестирование, DevSecOps, даже немного HR — все это стало на голову выше, но каждое требует в любом случае личного понимания, а о причинах поговорим ниже. Но основное отличие — переход из облачного чатика в CLI/IDE, которые могут полностью распоряжаться компом или серверами по ssh (ssh примитивен, но суть понятна).
Абсолютно новый настольных ИИ, которые заменяют то браузер, то консультанта, то разработчика; это удобно
Конкретный кейс: вчера я выкачал с сайта про дизайн-системы последние 100к сообщений, агент их отпарсил по ключевым словам касаемо моих гипотез, привел аналитику, провел субагентные ресерчи, предложил варианты решения задачи. Минут за 20 вышло все, хаха
2. Промпт-инжениринг насущный и оркестрации (+ полное понимание что реально тебе нужно) — очень решает. Это все таки не волшебная палочка, а векторный ландшафт, который я контролирую.
Задать 5 вопросов сразу и попросить сразу все решить, самому наталкивать на нужный ответ = посредственный результат везде и куча ошибок.
Идти поэтапно, использовать хорошие скиллы, строить промпт U-образно (начало и конец сообщения особенно важны для правил), не стесняться ЗАПРЕЩАТЬ = очень хорошее решение.
3. А сейчас о проблемах, основное — тихие ошибки, и потому надо понимать над чем ты работаешь реально. Те самые "ИИ-автономные-команды нажимающие кнопку Деньги" — дичь и маркетинг.
Основное "почему" — контекст-роттинг. Агенты постепенно и незаметно тупеют спустя часик-другой автономной работы, те самые "агенты, решающие PhD задачи" становятся уровня детсадовца, и разумеется нигде нет плашки "Ошибка", все буквально идет само собой.
Второе — память, которая спустя недели никуда не сохраняется, что вызывает ошибки в каких-то деталях, которые вроде бы вчера разобрали. Но, благо, это хотя бы решается: можно попросить настроить Obsidian и он сам станет записывать заметки (у меня стоит graphRAG, но надо понимать зачем она в целом)
Еще — галлюцинации, когда агенты фантазируют исследования или подменяют тесты (они нацелены решить задачу, это не всегда равно "решить задачу хорошо"). Стоит обязательно набить их нужными MCP, скиллами (по факту, умные люди рассказывают в файле как надо делать, а как делать не надо), иногда субагентами; пойдет попроще. Следующий уровень — CoVe-верификации, RaRR-верификации, Santa Method, когда через промпт-инжиниринг исключается возможность что-то придумывать.
4. Claude — не панацея, и чаще лучше справляются китайские модели, особенно фанатею с Kimi последнее время, это стоит пару тысяч в месяц, как доставку заказать
В общем, тема правда глубокая, а инструменты крайне полезные, рад, что в свое время открыл впервые Cursor 😌