Почему ваш ИИ-агент пишет мусор, а у Карпаты — работает 🤖
Я уже писал о посте Андрея Карпаты, где он утверждает, что он перешел от 80% ручного написания кода к 80% делегирования ИИ-агентам.
И чтобы заставить нейронки работать лучше, он собрал репозиторий с набором правил для агентных инструментов.
Там формализованы такие принципы:
1️⃣ Think Before Coding Запрет на фантазии. Если LLM не уверена — она обязана остановиться и спросить. Никаких скрытых допущений и выбора формата "по умолчанию".
2️⃣ Simplicity First LLM обожают дизайн-паттерны ради паттернов. Правило простое: просили скидку — напиши функцию на 5 строк. Не надо строить AbstractDiscountStrategyFactory с заделом на будущее, которого не будет.
3️⃣ Surgical Changes Хирургическая точность. Трогай только то, что сказали. Нейронке строго запрещается форматировать соседние функции, дописывать type hints там, где их не было, и переписывать чужие комменты просто потому, что ей так захотелось.
4️⃣ Goal-Driven Execution Хватит писать промпты в духе "сделай так, чтобы работало". Нужно переходить от императивного управления к декларативному и ставить четкие критерии хорошего результата: "Сначала напиши тест, который воспроизводит баг. Убедись, что он падает. Почини код. Убедись, что тест прошел".
Интегрируйте .md-правила Карпаты в свои проекты ☕️
В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки
· 17.04
вот именно, контекст и системный промпт решают всё. я сейчас jobpath юзаю на собесах (это штука которая показывает подсказки прямо во время звонка), и там чётко видно разницу — когда контекст про вакансию нормально задан, агент прям угадывает что спросят. а без контекста — каша. так что карпаты прав, дело не в модели
0
ответить
коммент скрыт — часть юзеров считает его токсичным или некорректным
коммент удалён