Хочешь, чтобы ИИ работал быстро и качественно — собирай ЛЛМ-вики. Контекст решает Недавно поступил интересный запрос: собрать по готовому макету прототип — не статичную картинку, а рабочую модель, которую можно пощупать. Открыть, пройти по сценарию, оценить продукт в действии ещё до разработки. В этом и ценность: макет показывает, как интерфейс выглядит, прототип — как он работает.

Есть распространённое ожидание: раз задача решается с помощью ИИ, значит, это дело нескольких минут. На практике честная оценка выходит заметно больше — и причина не в возможностях модели.

Задача решается с нуля. Модель не знает ни проекта, ни макета, ни логики интерфейса, ни истории принятых решений. Прежде чем она соберёт результат, её нужно ввести в контекст — и именно это, а не сама сборка, занимает основную часть времени.

На проектах, которые я веду системно, аналогичные задачи идут ощутимо быстрее. Разница в одном: там заранее подготовлен контекст — структурированные файлы, связи между сущностями, зафиксированные решения. ИИ не заменяет мышление, а быстро и точно работает по тому, что уже собрано.

Вывод простой: хочешь, чтобы ИИ работал быстро и качественно — не гонись за модой на модели, а собирай контекст. Без него каждая задача начинается заново. С ним — становится вопросом часа.