Разработка с AI — это отдельная группа навыков и подходов, которые нужно нарабатывать и совершенствовать. Иначе AI никак не поможет работе, и даже сделает хуже.

Генерация кода — задача, с которой LLM давно справляются отлично. Позволю себе заметить, что уже даже лучше людей.

PR от машины смотреть легче и понятнее. Т.к. допускают они меньше совсем нелепых ошибок, ради которых нужно всматриваться внимательно в каждую строчку.

Они могут ошибиться в связях и архитектуре. Но на этом уровне проблемы отслеживать важнее и проще, чем на уровне кода, где нужно утомительно проверять условные отписки. На этом уровне сегодня LLM дают минимум промашек. И сами себя отлично ловят на этапе ревью.

Но “магия” случается, только если: 1️⃣ Перестать “трястись” за каждую строчку кода, 2️⃣ Выстраивать понятную архитектуру с чёткими границами, 3️⃣ Обеспечивать агентам полную автономность, достаточные легкодоступные источники истины, жёсткие ограничения и возможность получать обратную связь о совершаемых действиях.

Из относительно недавнего полезного контента: 1️⃣ В частности об этом писали Open AI в своей статье Harness Engineering 🖇️. 2️⃣ Встретил на VC статью 📝, вдохновлённую статьёй выше, только через призму личного опыта. 2️⃣ Попался познавательный видеоролик от Дмитрия Березницкого 📺, где доступно рассказываются и показываются основы современной разработки с AI.

Продолжение темы — в Telegram ✈️