Ты сам виноват в мусорном результате

Захожу в проекты учеников и клиентов и раз за разом вижу одно и то же. Не баги или технические проблемы, люди просто не понимают что хотят получить на выходе. 1. Садятся писать промпт без чёткого результата в голове, не знают как его оценивать и что делать с тем, что получили. 2. Люди пытаются автоматизировать хаос Задача не разложена по шагам, нет логики процесса и понимания очерёдности и в эту кашу пытаются засунуть ИИ, результат предсказуем. Сначала разберись как задача делается руками, потом пиши инструкцию. Я называю это переходом от промпт-инжиниринга к контекст-инжинирингу Промпт — хорошая база на старте, но когда начинаешь строить системы и агентов, одного его уже недостаточно, нужен нормальный контекст.

👉 Три слоя которые решают вопрос качества 1. Контекст — всё что агенту нужно знать чтобы не выдумывать. Информация о тебе, твоей аудитории, продукте, том как ты работаешь. Описывается один раз, кладётся в файл и агент берёт оттуда, а не галлюцинирует.

2. Порядок действий — по какой очерёдности агент двигается, что запрашивает, откуда берёт данные, что делает первым. Без этого он импровизирует.

3. Референсы — примеры идеального результата. Лучшие посты, правильно оформленные ответы клиентам, хорошие таблицы. Агент должен видеть как выглядит «хорошо», тогда и делает хорошо.

Я смотрю на это как на онбординг нового специалиста Когда берёшь человека в команду, ты не просто говоришь «ну давай, работай», а объясняешь что делать, в каком порядке, показываешь примеры, даёшь базу с информацией. С ИИ ровно то же самое, разница в том что он не додумает, не уточнит и не постесняется сделать неправильно, поэтому контекст должен быть полным. Работает на любом уровне: GPT-ассистент, кастомный агент, скилл в системе.

На НейроМаксе разбираем это на практике 👉ed.iqido.ru/neuromax Если ИИ у тебя тупит — смотри не на модель, а на то что ты ей дал, скорее всего там нет ни контекста, ни порядка, ни примера результата.