Я использую LLM в повседневной разработке уже больше года и довольно быстро упёрся в типовую проблему: модель генерирует “красивый код”, но по мере роста проекта появляется дублирование, разъезжается стиль, растёт число заглушек и отладка становится дорогой. В статье покажу процесс, который мне помог: как разделять контекст по чатам, какие артефакты требовать на каждом шаге и какими чек-листами я проверяю результат. Читать далее
Хочу рассказать о конфигурации AI-агента для полного цикла разработки (SDLC), которую я обкатал на паре своих pet-проектов. Суть: цепочка из пяти команд — от черновика фичи до готового к ревью кода — где каждый этап выполняет AI, а я контролирую и корректирую результат между этапами.За
Проблемы качества базы данных LLM[1] и необучаемости LLM в силу ограничения размеров контекстного окна сводятся к одной проблеме никак с LLM не связанной – оценке доверия к публикациям и их авторам вообще. Вторая проблема – LLM не умеет решать простые логические задачи легко решаемые
В комментариях к статьям всё чаще всплывает спор: использование LLM — это обман или нормальный инструмент автора?Кстати, многие из этих авторов начинали писать ещё до появления нейросетей, мессенджеров и соцсетей. Они учились разбираться в теме, писать, редактировать, попадать в тон. Серьёзно ли считать, что использование LLM автоматически означает, будто автор перестал разбираться в теме? Нужна нам LLM или нет