Да, генеративный ИИ сильно ускоряет разработку. Код внешне выглядит идеальным, но по факту может не учитывать сложные кейсы или бизнес-логику 🤩
Старший вице-президент и руководитель блока «Технологии» Сбера Кирилл Меньшов рассказал, как развить LLM-интеллект и стать сильным ИИ-инженером 🤩
LLM хорошо воспроизводят типовые решения, но не «понимают» архитектуру системы, контекст задачи или корректность алгоритма
Поэтому разработчику нужен новый навык — LLM-интеллект. Это умение понимать «мышление» модели: где она сильна, где ошибётся и как направлять её к правильному результату.
Ниже несколько инженерных практик 🤩
🟣 Относитесь к LLM как к джуниор-разработчику: давайте спецификации, контекст, пограничные случаи — и всегда делайте за ним код-ревью
🟣 Сначала описывайте интерфейсы и типы, а затем генерируйте реализацию
🟣 Ведите ментальную карту сильных и слабых сторон модели и калибруйте своё доверие к ней
🟣 Просите ИИ объяснять решения, чтобы лучше понимать его логику
🟣 Проводите слепую проверку кода перед коммитом — ищите ошибки, не сверяясь с заданием
🟣 Не делегируйте архитектуру — её должен определять человек
В ближайшие 5–10 лет разработка с поддержкой ИИ станет стандартом, но разница между инженерами будет определяться тем, как они с ним работают.
Полную статью читайте по ссылке 🤩
✔️ Подписывайтесь на Sber AI в MAX