Как я писал в предыдущей статье, все дополнительные слои вокруг LLM, кроме rules - опциональны. Их стоит подключать не заранее, а только по мере решения конкретных болей команды.

Это не только моё, возможно излишне консервативное, мнение.

Борис Чёрный, создатель Claude Code, в интервью Lenny’s Podcast сформулировал похожую мысль: “Почти всегда результат будет лучше, если просто дать модели нужные инструменты, объяснить, чего вы хотите добиться, и позволить ей самой разобраться, как это сделать. Год назад вокруг модели действительно приходилось выстраивать много дополнительной обвязки, но сейчас в этом уже почти нет необходимости.”

Текстовый пересказ см. здесь: https://officechai.com/ai/giving-ai-final-goals-works-better-than-creating-detailed-and-specific-workflows-claude-code-creator-boris-cherny/

Но вопрос о том, как эти боли выявить и мотивировать команду участвовать в формировании процесса разработки с помощью ИИ - по-прежнему остаётся открытым.

Поделюсь практикой, которую я использовал для этой цели: 1. Проводите часовой митап раз в две недели, на котором разработчики смогут делиться своим опытом, находками и результатами экспериментов с ИИ. 2. Заранее определите цели встречи, формат, требования к выступлениям и общие правила для всех участников. 3. Не позволяйте встрече превращаться в балаган. Если команда большая, разделите участников по направлениям, продуктам или любым другим подходящим критериям. Оптимально ограничить размер группы восемью участниками. 4. Дайте каждому желающему 10–15 минут на выступление, но не делайте участие обязательным. Обсуждение начинается только после завершения выступления. 5. Назначьте ответственного по внедрению ведущего, который будет следить за регламентом и фиксировать все договорённости: что необходимо проверить на практике, кто за это отвечает и к какому сроку должен быть готов результат. 6. Ведите подробный постмит и создайте общий чат, посвящённый внедрению ИИ. После каждой встречи публикуйте там итоги, принятые решения и следующие шаги. 7. Сразу обозначьте, что в этом чате можно и нужно делиться полезными находками, примерами использования моделей, результатами экспериментов и вопросами, возникающими в процессе работы.

Главная задача таких встреч заключается не в том, чтобы навязать команде “правильный” способ работы с ИИ, а в том, чтобы создать безопасное пространство для обмена опытом.

Со временем из наиболее активных и заряженных ребят - можно сформировать небольшую рабочую группу. Она станет основой внутреннего AI-комитета, который будет проверять инструменты и подходы, документировать успешные практики, устраивать воркшопы и помогать распространять их внутри компании.

Это предпоследняя часть цикла. Финальная будет посвящена измерению эффекта от внедрения ИИ и выбору соответствующих метрик.