Хабр Курсы для всех
РЕКЛАМА
Практикум, Хекслет, SkyPro, авторские курсы — собрали всех и попросили скидки. Осталось выбрать!
Поток AI и ML доступен 24/7 благодаря поддержке друзей Хабра
Комментарии 21
Про пятый пункт очень в точку - на первых этапах сильно ломало нам взаимодействие.
«Если вы приносите структуру, она усиливает структуру. Если приносите хаос, она ускоряет хаос.» - в этой точке, по ощущениям, и зарождается Неолуддизм :)
Никогда не удавалось получить конкретный вопрос от LLM. Только вопросы типа, что вы хотите или чем вы располагаете.
Почему вы используете "LLM" как определение? Ведь это больше про запуск локальной модели.
Примерно так и есть. На личном примере (dotnet backend):
(Настройка): с github/awesome-copilot взят один агент и пара скилз, проекты хорошо прописаны в copilot-instructions.md, MCP сервер на ADO (Azure DevOps, там все тикеты)
Начинаю с того, что задача должна быть нормально описана в тикете. Степень "нормальности" зависит от сложности, субъективный параметр. Если задача большая, можно взять помощь LLM с grill me агентом
В Copilot CLI начинаю с /plan, потом черновая реализация в автопилоте.
Смотрю сотворённое. Если совсем не то, возвращаюсь к 2 или 3
Если процентов 70-80 на первый взгляд норм, сортирую на то, что надо менять, и то, что не надо.
Довожу до ума, тестирую, и выкатываю PR
Довожу до ума, тестирую, и выкатываю PR
Аналогично. Но не понимаю как пройти последние 20% на автопилоте, а не руках
Я над этим думал и пришёл к выводу, что можно (через настройку банды агентов с кросс-проверкой), но всё равно с оговоркой, что это удорожает процесс и всё равно не гарантирует 100% годноты.
А значит на текущем моменте не стоит потраченных на это усилий, поэтому "пока ждём" развития LLM и инструментов для работы с ними.
Огонь! Все чётко!
Интересные мысли!
Особенно интересные в скобках, про производительность в 50 раз и про аналогию с алкоголем :)
Интересно, продолжаем наблюдение - это пока он с нами работает, тренируется, потом за нас будет работать и жить!)))
А подскажите пожалуйста, куда засунуть фрактальность чтобы всё потекло.. Без возвратно?
Нужна точка в LLM, делали.. Потом откаты.. Так вот прошу точку не возврата подсказать. ;)
В последнее время занимаюсь обучением сотрудников довольно активно и выявил для себя очередную классификацию людей — по типу мышления. Про себя я называю их CPU и SSD. Люди-SSD имеют хорошую память, большого объёма и быстро умеют там находить прошлые решения. Но им требуется время и насмотренность чтобы накопить этот багаж, чтобы было где искать. Но зато потом это очень эффективные сотрудники в относительно узком диапазоне задач. И в этом их крутость, они не изобретают велосипед каждый раз. Ещё я их называю эрудитами.
Люди-CPU все схватывают "на лету", выявляют паттерны и закономерности, им важнее принципы чем готовые решения. Они с самого начала готовы хвататься за самые сложные задачи и на этом растут, но скорость их работы как правило гораздо ниже, ведь если с подобной задачи прошло больше пары дней им нужно придумать частное решение (велосипед) заново на основе принципов. Их я называю интеллектуалами.
Естественно большинство находится в той или иной точке этой шкалы.
Мне кажется раньше у людей-ssd было преимущество, количество рутинных операций значительно превосходило количество исследовательских задач. И было время эрудитов. Но с приходом LLM (наконец-то я закончил с контекстом и перехожу к сути) у них появился сильнейший конкурент. Теперь LLM позволяет реализовать поиск готовых частных решений. Да, в некоторых пределах и интеллектуальные задачи могут быть решены, но эта сторона гораздо слабее (пока не достигли AGI). Т.е. люди-cpu получают гораздо больший буст и наступает эра интеллектуалов. Рутинные задачи постепенно можно конвертировать в скиллы и браться за новые вызовы.
Согласен в общем, но добавлю — есть третий режим, кроме «работает за вас» и «работает с вами»: «работает по плану-контракту». У меня за месяц 125 инженерных планов закрыто агентами полностью автономно — без моего ежедневного участия. Не «AI пишет код за тебя», а «AI исполняет план который ты написал».
Отличие от вашего «работает с вами» — отделение проектирования от исполнения. Я думаю над планом и критериями приёмки (час), агент исполняет (30–60 минут реальной работы), я ревьюю результат (5–15 минут). Это другой коэффициент масштабирования.
Главный риск этой модели — агент уверенно ошибается в системных допущениях. Защита — отдельный агент-критик с обратным углом, проверяет допущения, а не код.
У меня, сожалению, в таком режиме слишком много переделывать приходится. Возможно, ваш подход работает для проектов до определеной сложности и неопределенности.
Это валидное возражение и важная граница. У меня тоже не всегда работает — на задачах, где критерии приёмки невозможно описать заранее (исследование, новые концепции, требующие постоянной переосмысления), агент будет крутиться вхолостую и переделывать много раз.
Где у меня работает: задачи, где можно жёстко описать «было/стало» через тесты или конкретный результат. Архитектурные решения принимаю сам (157 решений за месяц зафиксированы вручную), агентам отдаю только исполнение — реализуй фичу X в файле Y, чтобы тесты Z прошли, без регрессии остального.
Когда план невозможно описать ясно — да, не пытаюсь автономно. Тогда прототип сначала рукой, потом план уже на основе понимания.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
LLM не работает за вас. Она работает с вами