А вы наймёте нейросеть? (продолжение)
Задача №1. Ответы

Выбор chatGPT:
1, 9, 2, 3, 10, 11, 12, 13
Выбор Grok:
1, 2, 9, 10, 11, 12, 16
Выбор Cursor (агент по умолчанию):
9, 1, 12, 11, 10, 2, 7, 6, 5
Выбор пользовательского агента (Opencode + Opus 4.5 + специальный промпт, спасибо Дмитрию)
1, 2, 5, 9, 10, 11, 12

Детали
Все модели справились более-менее одинаково, просто оценили активы по ROI. Это нормальное решение.

ChatGPT предположил, что стратегии могут быть разные по соотношению риск-доходность и сразу выдал и консервативный, и более рисковый вариант. Но загрузил деталями, так что конкретный список активов вытащить из него было не так-то просто.

Grok не напрягался, ответил чётко и по делу. Даже отсортировал активы по номерам.

Cursor любезно предополоджил, что у меня может не хватить денег на всё, поэтому предложил мне сокращённую по капиталу версию портфеля.

Пользовательский агент вообще всё по полочкам разложил и сегментам прозвища дал.

Как отвечают живые люди
Очень часто живые люди ждут подвоха и часто у них получается перемудрить.
И это логично. С одной стороны, есть простое решение. С другой стороны речь про будущее (и неопределённости) и про деньги. Тут не может быть просто 😄
Поэтому я её даю только на тренингах, а не на собеседованиях.

Как бы кандидат с LLM отвечал на собеседовании
Сложный вопрос.
Умный кандидат сначала озвучил бы основные принципы, которые важны. И отсюда у нас бы начался какой-то разговор, всё прекрасно.
Менее подготовленный кандидат перечислил бы номера активов. Что бы он ответил на вопрос "почему?" - затрудняюсь ответить.

Итого по задаче
LLM успешно справились с задачей. Приятно, что можно пообсуждаить риск-профили и при этом не переусложнить решение.