4.3. Ловушки при мульти-ИИ-подходе (Common Pitfalls)
Потеря контекста: Важно сохранять и передавать контекст между вызовами.
– Потеря контекста: При передаче задачи от одной модели к другой важно сохранять и передавать весь необходимый контекст (предыдущие шаги, общую цель).
– Несогласованность стиля: Разные модели могут генерировать текст или код в разном стиле. Требуется либо задавать стиль в промпте каждой модели, либо проводить пост-обработку для унификации.
– Усложнение процесса: Оркестрация требует настройки и управления. Оцените, действительно ли выигрыш в качестве, оправдывает усложнение по сравнению с использованием одной (пусть и не идеальной во всем) модели.
– Отслеживание версий и результатов: При использовании нескольких API важно логировать, какая модель сгенерировала какой фрагмент, с какими параметрами и когда, чтобы можно было анализировать и отлаживать процесс.
4.4. Практические примеры промптов для разработки
– Генерация маркетингового текста (Лендинг):
– Русский: «Ты – копирайтер. Напиши текст для первого экрана лендинга мобильного приложения «MindEase’ для медитации. Целевая аудитория – занятые профессионалы 25—40 лет. Подчеркни снятие стресса и простоту использования. Добавь призыв к действию «Попробовать бесплатно».»
– English: «You are a copywriter. Write the text for the hero section of the landing page for the «MindEase’ mobile meditation app. The target audience is busy professionals aged 25—40. Emphasize stress relief and ease of use. Include a call to action «Try for free’.»
– Создание тестовых сценариев (Unit-тесты):
– Русский: «Напиши 5 unit-тестов на Python с использованием библиотеки pytest для функции calculate_discount (price, category), которая возвращает цену со скидкой. Учти случаи: цена <0, категория ’premium’ (скидка 20%), категория ’standard’ (скидка 10%), неизвестная категория (без скидки).»
– English: «Write 5 unit tests in Python using the pytest library for the function calculate_discount (price, category) which returns the discounted price. Cover cases: price <0, category ’premium’ (20% discount), category ’standard’ (10% discount), unknown category (no discount).»
– Описание концепции для дизайнера (Баннер):
– Русский: «Опиши концепцию баннера для рекламы вебинара „ИИ для маркетологов“. Цель – регистрация. Визуал: современный, технологичный, возможно, с абстрактными нейронными связями. Ключевые элементы: Заголовок „Маркетинг Будущего с ИИ“, дата вебинара, кнопка „Зарегистрироваться“. Формат: 1200x628px.»
– English: «Describe the concept for an ad banner for the webinar «AI for Marketers’. Goal: registration. Visual style: modern, techy, perhaps with abstract neural connections. Key elements: Headline «Future-Proof Your Marketing with AI», webinar date, «Register Now’ button. Format: 1200x628px.»
Часть IV. Код и автоматизация разработки
В предыдущих частях мы рассмотрели ландшафт ИИ-инструментов (Часть I), включая как глобальные, так и российские решения (YandexGPT, GigaChat и др.), научились получать к ним доступ (Часть II) и освоили базовые принципы составления запросов (Часть III). Теперь мы погрузимся в одну из самых преобразующих областей применения ИИ – разработку программного обеспечения. Эта часть покажет, как искусственный интеллект, становится помощником современного разработчика на всех этапах – от написания кода и интеграции API до автоматизации тестирования и CI/CD.
Наш ключевой принцип «человек + ИИ» остается неизменным. ИИ расширяет возможности разработчика, но не заменяет его экспертизу и ответственность. Особенно для российского рынка важно понимать, какие задачи можно эффективно решать с помощью отечественных ИИ, а где целесообразнее обратиться к мировым лидерам.