Лайфхак по промптингу

Общаетесь ли вы с ИИ-чатом, рисуете картиночки с ИИ или вайбкодите — совет ниже вам точно пригодится. И вы забудете о курсах по промптингу.

Я расскажу об одном простом приеме, который сильно упрощает общение с ИИ. Это очень простой и самый эффективный лайфхак из моей коллекции. Я к нему пришел через собственный опыт, но уверен, что он очень популярен и известен. Потому что он очень-очень прост, очевиден и сверхэффективен.

✔️ Хотите качественный промпт и крутой результат? Тогда напишите этот промпт с помощью ИИ-чата или ИИ-агента. Вот и весь лайфхак.

Как это работает и почему?

Обычно мы обращаемся к ИИ в тех сферах, в которых сами не являемся большими экспертами. А это значит, что нам сложно составить правильный, подробный и ДЕТАЛИЗИРОВАННЫЙ промпт, который в идеале от нас и ждет ИИ-машинка для лучшего исполнения своей работы.

🥇 Например, я не художник. Я ничего не понимаю в стилях, свете, фактурах и прочем, и прочем. Но я могу сказать ChatGPT:

покажи варианты художественной обработки фото в виде рисунка или графики, как это делается в крутых изданиях, и для каждого напиши промпт.

На выходе я получаю ссылки на примеры с фото/рисунками, выбираю понравившийся стиль, беру его промпт и применяю к своим фотографиям. Все. Это самый эффективный путь с точки зрения качества и временных затрат. Результат идеальный. Даже не каждый художник с первого раза такой промпт составит.

Я этот прием использую каждый день. Не с фото, конечно, хотя и с ними бывает, а в вайбкодинге и исследованиях.

🥈 Пример сегодняшнего дня. У меня есть больше сотни моделей с результатами работы и кучей характеристик эффективности в разных плоскостях. Мне хочется их сравнить и найти закономерности в поведении с описанием на человеческом языке. Качественный промпт для этого займет несколько страниц текста. Но я обхожусь промптом размером меньше этого абзаца. Почему? Потому что я пишу не промпт на проведение исследования, а промпт на написание промпта для проведения исследования.

Конечно, я даю доступ к исходным файлам, коду и аналогичным исследованиям из прошлого. Но я не трачу на это много времени. Мой промпт занимает максимум две минуты + копирование многостраничного итогового промпта в агента в другом чате. Через час я получаю качественное и «красиво» оформленное исследование, которое приятно читать. И главное — я не потел над промптингом!

Вот такой лайфхак.

А какими лайфхаками пользуетесь вы?
—
ИИ-лайфхакер обитает в телеге Ланчев PRO ИИ

Диалог двух ИИ

Один из моих любимых приемов в вайбкодинге — это когда спеку пишет один агент, а проверяет ее другой. Или код написал один, ревью делает второй, а правит иногда третий. Потрясающая синергия.

Но иногда я попадаю в ловушку низкоуровневого общения двух ИИ-агентов на языке, понятном только им. Я же в этот момент начинаю выступать лишь как копипастер.

До середины ночи Claude Code с Codex'ом заставляли меня работать голубиной почтой между ними. При этом Claude Code реально хотел побыстрее это закончить, как автор спеки, не терпящий возражений, а Codex настаивал. Я был терпелив, и Claude сдался.

Сегодня утром история едва не повторилась при ревью кода, который был написан за ночь. Но я успел прервать порочный круг своим авторитетным вмешательством. На что Claude Code написал: «Это retroactive отзыв инструкции, или ты в курсе и просто проверял, что я не лез глубже одной строки?» Иногда они что-то подозревают 😂

Я вспоминаю старшие классы школы. Тогда я увлекался программированием, но дома был только программируемый калькулятор. «Техника — молодежи» публиковала в каждом номере интересные программы, и я их с удовольствием запускал и даже менял.

Как-то раз ТМ опубликовала шахматную программу, и мы с одноклассником решили устроить партию между нашими двумя калькуляторами. В воскресенье я пришел к приятелю в гости, и мы скрестили шпаги. На удивление, игра закончилась быстро. Один из калькуляторов определил стратегию другого, а выбор был небольшой, и разгромил его.

Так что опыт сведения ИИ друг с другом у меня большой, еще со школы.
—
Ваш ии-шный интриган-провокатор 🙂,
Эдуард Ланчев.
Мой канал в Telegram — Ланчев PRO ИИ. Заходите, если так удобнее.

Лайфхак для вайбкодера: Codex + GitHub + глубокое исследование в ChatGPT.

Если вы сидите в OpenAI на тарифе Plus, то вам всегда не хватает токенов для кодинга через Codex. Но у OpenAI есть еще одно неоспоримое преимущество перед Claude помимо качества кодинга — это ChatGPT, который по умолчанию входит в подписку Plus и работа с которым не съедает ваши лимиты на Codex. А у ChatGPT есть режим «Глубокое исследование», а в нем есть возможность подключить в исследование репозиторий вашего проекта на GitHub или сразу несколько.

Ключевая идея:
не тратить лимиты Codex на глубокие размышления, проведение масштабного анализа, обсуждение архитектуры и т. п. и т. д.

Для этих задач вполне можно подключить ChatGPT с доступом к GitHub.

Вот неполный список, где я использую эту возможность:
🗣 для обсуждения проекта и нового функционала с учетом уже реализованной архитектуры;
🗣 в машинном обучении, когда после тестирования множества моделей с кучей сохраненных артефактов надо собрать все вместе и окинуть взглядом независимого аналитика;
🗣 для проведения различных исследований с учетом низкоуровневой специфики проекта;
🗣 для формулировки ТЗ по дизайну веб-интерфейсов (UI/UX) на основе уже реализованного бэка, включая написание промптов.

Приведу один из свежих примеров.

💭 Мой промпт в ChatGPT с подключенным репозиторием LanChess (это мой проект, о нем можно прочитать здесь: https://habr.com/ru/companies/ods/articles/1019454/):

Посмотри текущее состояние проекта LanChess на GitHub. Я хочу сделать лендинговую страницу для lanchess.ru. Сейчас ее нет. Хочется, чтобы что-то могло индексироваться поисковыми системами, а тем, кто зашел на сайт впервые, страница кратко рассказывала о функциональных возможностях, о проекте и предлагала сделать запрос инвайта.

Проведи глубокое исследование и представь свои предложения, включая промпт для сервиса Lovable, идеи по графическому оформлению.

Через 28 минут, сделав 140 поисковых запросов, собрав 18 цитат, ChatGPT выдал исследование на несколько страниц, которое начинается словами:

Лендинг для

Главное решение

Лучшее решение для lanchess.ru — не усложнять текущие /login и /beta, а превратить корневой / в полноценную публичную landing page, которую можно индексировать, читать без логина и использовать как первый экран знакомства с продуктом.

Конечно, и у режима «Глубокое исследование» есть свои лимиты — несколько в месяц. Но обычно этого хватает за глаза.

А вы этим пользовались? Расскажите в комментариях.
—
Напрямую от шеф-повара, Эдуард Ланчев.
Мой канал в Telegram — Ланчев PRO ИИ. Заходите, если так удобнее.

Вайбкодеру на заметку: как не сжечь токены на пустом месте

Столкнулся (и не раз) с простой, но дорогой ошибкой: агент запустил долгий прогон и начал наблюдать за процессом в реальном времени.

Код работал нормально. А вот агент нет. Жрёт токены как не в себя.

Совсем как у, кажется, индуса, который вместо cron попросил Claude Code позапускать ночью процесс и проснулся с минус 6 тыс баксов.

В моем случае агент читал логи, progress output, промежуточные файлы и фактически вел прямую трансляцию выполнения. В итоге улетели десятки миллионов токенов туда, где никакого анализа еще не требовалось.

В этот раз у меня отличился DeepSeek. У Codex'а это тоже привычное занятие. Claude Code на моем опыте работает чуть поумнее.

Что делать? Даю рецепт.

Для долгих задач агент должен работать не как зритель у консоли, а как batch-runner.
🔤Запустил.
🔤Сохранил лог.
🔤Дождался завершения.
🔤Проверил exit code.
🔤На успехе прочитал summary.
🔤На ошибке прочитал только хвост лога.

Держите примерный шаблон промпта:

Работай в low-token batch mode.

Для долгих команд:
- не наблюдай за процессом в реальном времени;
- не используй tee, если вывод будет попадать в твой контекст;
- не читай progress output и промежуточные файлы во время выполнения;
- весь stdout/stderr перенаправь в лог-файл;
- дождись завершения команды;
- проверь exit code;
- если команда завершилась успешно, читай только итоговые summary/config/result-файлы;
- если команда упала, прочитай только последние 100-200 строк лога;
- твоя задача - не мониторинг процесса, а анализ результата после завершения.

✔️ Главное правило: агент должен тратить токены на выводы, а не на просмотр бегущей консоли.

До встречи!
Эдуард Ланчев.
Мой канал в Telegram — Ланчев PRO ИИ. Заходите, если так удобнее.

Вайбкодим: DeepSeek V4 Pro vs Codex vs Claude Code

Зоопарк агентов расширяется. DeepSeek выпустил новую модель, и она тут же стала доступна в агентской среде. Захотелось попробовать. И я попробовал.

В последнее время я очень недоволен Claude Code. Постоянно задаюсь вопросом: это стоит денег и, самое главное, моего времени? Claude Code пишет красивые отчеты, но в остальном — как обезьяна с гранатой. Надежность низкая, веры нет. Да еще и 120 баксов украли, даже не начав оказывать услуги.

Сейчас использую его как спаринг-партнера для Codex при написании документации и ревью. И постоянно думаю о замене.

И вот новая модель DeepSeek. Обещают до конца месяца скидку 75% и говорят, что они такие же, как Codex 5.5 — аж на приставку Pro замахиваются. А еще говорят, что у них не подписка, а плата за токены, зато они дешевле.

Ну вот и проверим, дешевле ли. А главное — насколько близко они подошли к лидеру, Codex 5.5.

Делюсь самыми первыми впечатлениями — буквально после пары часов работы.

В VS Code ставим расширение DeepSeek V4 for Copilot Chat — и поехали 🚀

За 2026-05-10 и 2026-05-11 суммарно использовано 15,209,255 tokens.

Из них:

• Input (cache hit): 14,501,504 tokens

• Input (cache miss): 620,164 tokens

• Output: 87,587 tokens

Стоило это 40 центов.

А как сравнивать стоимость? По цене токенов нельзя. Модели разные, и злые языки говорят, что DeepSeek использует больше токенов, чем Codex. Будем сравнивать по задачам.

В последние дни я работаю над кластеризацией и поиском аномалий. Claude с этой задачей не справился. Codex подхватил и сделал, но не довел до конца: соврал в отчете.

И тут как раз подъехал DeepSeek. Я решил натравить его на ревью.

И что вы думаете?

Нашел ошибки у Codex, переделал отчет как надо, но… сам сделал несколько ошибок, которые у него уже нашел Codex 😄

Какой предварительный вывод?

Явно лидер — Codex. Но если я хочу замену ненадежному Claude, то можно взять примерно такого же ненадежного DeepSeek.

Основное преимущество последнего сейчас в том, что я плачу только за реальное использование.

Ребята, не придирайтесь к слову «ненадежный». Но в каждой шутке есть доля правды.

В целом deepseek-v4-pro для кодинга удивил. Весьма приятная вещь. Ей бы еще агентский чатик постабильнее.

А что по деньгам? 💸

Недельный лимит в Codex у меня уходит примерно за день. И это стоит четвертую часть месячной подписки — около 500 рублей.

То же время работы DeepSeek в таком же режиме будет стоить примерно 200 рублей. То есть в 2,5 раза дешевле.

Но это только до конца мая. А потом — в 4 раза дороже.

То есть по стандартной цене DeepSeek за то же самое будет стоить уже 800 рублей.

Дальше делайте вывод сами.

Мне кажется, что Codex по подписке за 10 тыс. рублей в месяц будет выгоднее DeepSeek. Но на подхвате и как спаринг-партнера DeepSeek вполне можно использовать.

Такие первые впечатления. А дальше посмотрим.

До встречи!

Мой канал в Telegram — Ланчев PRO ИИ. Заходите, если так удобнее.

Тестирую DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4 Flash и другие

24 апреля DeepSeek выпустил новые модели: DeepSeek V4 Pro и DeepSeek V4 Flash. А вчера, 25 апреля, так уж получилось, я тестировал для своего проекта текстовые модели. Полюбившийся мне DeepSeek 3.2 сбоил, и я решил выбрать ему замену. Так случайно я грохнул почти весь выходной день на тест.

Все API-запросы отправлялись через OpenRouter. Prompt был единым для всех запросов. Единственное, что менялось, это сами модели. Результаты вы можете увидеть в таблице выше.

В промпте LLM ставилась цель выдать свое экспертное мнение по шахматной партии. Задача реальная и для моего проекта нужная. То есть, это не тест ради теста. Ответ ожидался в виде json-файла. Обычный бейзлайн, ничего особенного. Казалось бы, несложная задачка, но мозг DeepSeek 3.2 явно взорвался, потому что раз за разом он присылал сломанный json. Конечно, можно было провалидировать и отправить на исправление, но и с этим у него были сложности. В таблице написано, что было 2 вызова, но правильнее было написать 2 часа мучений с 3.2 версией с разными провайдерами.

Таблица содержит только технические показатели. А что же с качеством? Насколько удовлетворен запрос бизнес-задачи? И вот здесь собака и порылась.

Знаете, я не ожидал Отлично. Это не могло быть в принципе. Очень хотелось верить в Хорошо, как возможное чудо от какой-нибудь GPT-5.5. Но максимум был получен Удовлетворительно и только у двух других моделей. А НЕУД у всех остальных.

Лучшие модели Anthropic и OpenAI нагородили разной чуши, но весьма складно и много. За что получили бан - НЕУД. Claude Opus 4.7 отстой. GPT-5.5 не завелась, а ее замена и моя надежда GPT-5.4 оказалась лучше антропиковского Опуса, но стреляла много и по большей части в молоко. И, заметьте, это самые дорогие модели!!!

Удовлетворительно себя показали DeepSeek V4 Pro и Gemini 3 Flash Preview от Google. Первая слишком медленная, больше 800 секунд. Поэтому победителем была выбрана более дешевая и самая быстрая гугловская модель. Согласитесь, 63 секунды удовлетворительного качества меньше, чем за 4 рубля, это же считай отлично.

Gemini 3 Flash Preview - фаворит нашего субботнего забега. Сказать, что я был сильно удивлен, ничего не сказать.

Безусловно, у каждого из нас свои задачи, сферы применения и требования. Они разные, а поэтому и модели могут вести себя по-разному. Где-то лучше, где-то хуже. Полученные мной результаты выше справедливы для моей узкой задачи, но для ваших задач эти же модели могут показать себя совершенно иначе.

Я позволил себе быть весьма эмоциональным. Воскресенье, имеют право. Я там прошелся по 5.5 и 4.7. Но реальность такова, что я программирую на Codex и Claude Code с помощью моделей GPT-5.5 и Opus-4.7 и очень ими доволен. Они отлично работают для меня в программировании, но не сработали в моей прикладной задаче. C'est la vie, такова жизнь.

Ваш Эдуард Ланчев, тестировщик-эспериментатор выходного дня.

LanChess - проект, над которым я работаю.
Вайбкодинг по Chess’ноку. 1. e4 - статья о проекте.
Ланчев ПРО ИИ - мой блог в телеграме.

ИИ-код и линтеры: статический анализ проекта на 85 000 строк

ruff (Python) — 73 замечания на 63 000 строк. 1.2 на 1000 строк.

Состав: 39 неиспользуемых импортов, 17 неиспользуемых переменных, 6 forward references, 5 f-строк без подстановок, 5 лямбд вместо def. Ноль ошибок, от которых код падает в рантайме.

ESLint (React/TypeScript) — 0 ошибок, 5 warnings на 21 000 строк. Все пять — рекомендация Next.js использовать <Image> вместо <img>.

Для сравнения:
- Зрелый проект с CI-линтингом — 0–2 замечания на 1000 строк.
- Без линтинга — 5–15.
- Легаси — 20–50.

У нас 1.2 и 0.24, при том что CI-линтинга в проекте нет. Claude и Codex запускают ruff и eslint сами на каждое изменение — я вижу это в логах. Результат соответствующий.

Безопасность

ruff и ESLint проверяют стиль, не безопасность. По совету из комментариев прогнал bandit — security-сканер для Python.

1 432 находки. Реальных уязвимостей: 0.

• 2 HIGH — SHA1 для fingerprint'а шахматных партий. Это не криптография, а генерация коротких ID для внутренней классификации. Подделывать бессмысленно.

• 5 MEDIUM «SQL injection» — bandit видит f-string в SQL-запросе и сигнализирует. Но внутри f-string стоят только ?-плейсхолдеры, данные идут параметрами. Классическая параметризация, инъекция невозможна.

• 4 MEDIUM «url open» — HTTP-клиенты Lichess, Chess.com, OpenRouter. URL из конфига, пользователь не контролирует.

• 1 421 LOW — 1 250 assert'ов (bandit предупреждает, что assert удаляется при запуске с -O, но Django и Celery никто так не запускает), остальное — try/except/pass в опциональных ветках.

Фронтенду отдельный security-сканер не нужен: React экранирует HTML автоматически, dangerouslySetInnerHTML не используется, фронт не работает с БД, файлами и процессами.

85 000 строк, три сканера, ноль реальных уязвимостей. ИИ-код не нуждается в оправданиях — он нуждается в проверке. Проверили. Чисто.

p.s. Проверку проходил код из статьи Вайбкодинг по Chess’ноку. 1. e4

Во всем виноват хеш. Из жизни ИИ-разработчика

Вот так и живем 🙃

Чуть подкрутил вроде бы безобидный параметр в проекте — и внезапно у части треков исчезли графики ошибок. Не данные исчезли. Не анализ сломался. Просто где‑то в глубине сидел хеш и решил, что теперь жизнь пойдет по новым правилам.

Картина маслом: партии есть, треки есть, все вроде живо, а графики пустые. Приехали!

В итоге раскопал обычную историю. Пока продукт был проще, один и тот же механизм нормально держал на себе сразу несколько задач. Но проект растет, логика внутри становится сложнее, дизайн продукта меняется, и в какой‑то момент старые решения начинают тихо пакостить в самых неожиданных местах.

И вот ты меняешь маленькую настройку в одном месте, а привет прилетает совсем из другого.

Типичные проблемы. Проблемы роста. Но в обычных проектах они вызревают месяцами, а при сверхбыстрой разработке — ну, сами понимает — все по‑быстрому.

Но есть и хорошая новость: с ИИ такие истории сейчас чинятся гораздо оперативнее. Быстро получил баг — быстро исправил 🙂 Да ещё с тестированием и полным отчетом в одном флаконе.

Что там реально оказалось?

Раньше у меня был один хеш сразу на все, и пока проект был проще, это работало нормально. А когда внутри уже разделились собственно анализ и всякие производные вещи вокруг него, один общий хеш стал путать разные сущности. В итоге безобидное изменение настроек могло сделать вид, будто нужных данных нет. Починилось это довольно красиво: вместо одного хеша появились два — один для самого анализа, второй для общей версии сборки.

Короче, во всем виноват хеш 😄

Примечания

1. Автор также и всё ещё живёт в телеге
2. Проект, в котором у автора разделился хеш

ИИ снова про эффективность

Просматриваю проекты, в которых работал в до‑ИИшную эпоху. Сравниваю с текущими своими проектами, реализуемыми с помощью ИИ. Нашел два похожих.

Если брать только работу разработчиков, то код пишется в 16 раз быстрее, чем 3 года назад! А если еще подключить полный состав команды — тестировщиков, аналитиков, дизайнеров, — то эффективность еще больше.

Заоблачный ROI. Огромный запас для маневра. Потрясающе!

Ваш Ланчев ПРО ИИ эффективность 🙂

p.s. вентилятор работает, кто первый?

Очеловечивание ИИ

Недавно разошлась новость о том, что Антропик (создатель Клода, а я с ним, как и с Кодексом, работаю с утра до утра каждые сутки) создал курс по «скилзам» (англицизм, skills), а по‑русски — навыкам. По каким навыкам? Вы думаете, вашим, разработчиков? Нет! Курс по навыкам агентов искусственного интеллекта.

Все бросились об этом писать, здесь на Хабре статья вышла. Тема не новая, Антропик про навыки ИИ пишет уже давно. Но только сейчас, с выходом курса, об этом громко заговорили.

И знаете, мне кажется, что все упускают один важный момент.

Название. Навыки! Это слово мы всегда применяли только к людям, а не к каким-то железкам.

А здесь идет явное очеловечивание ИИ. Это осознанное действие. Нас хотят приучить к мысли, что ИИ — не инструмент! Это очень опасно. И об этом никто не пишет. ИИ должен остаться инструментом. У него не должно быть навыков, сознания. У него могут быть только чипы и инструкции.

Человек должен четко провести эту границу и соблюдать ее. Но, к сожалению, этого не произойдет. Сейчас человек занят другими проблемами.

Всегда ваш (не ии), Ланчев PRO ИИ (канал автора в телеге)

ИИ-разработка. Темп

Знаете, обычно все скрыто под NDA. Но, когда свой проект, то можно рассказать все. Сегодня я расскажу самое главное. С какой скоростью идет разработка с помощью ИИ.

Мне говорят, что 90-95% разработчиков не используют ИИ. Мне тяжело в это поверить. Я скорее поверю, что они это скрывают. Ни самим разработчикам, ни IT-компаниям невыгодно рассказывать о возросшей эффективности. Мы еще поговорим как-нибудь об этом. А пока держите эффективность моей разработки.

✔ Только что я закончил весьма тяжелый переход к новой архитектуре данных в своем проекте lanchess.ru

👀 И занял этот переход у меня 2 дня! (если считать сегодня, то 3)
Стоило это мне 10 тыс строк кода и массы тестов (и тд и тп).

А теперь внимание.
Сколько времени эта же работа заняла бы без использования ии-инструментов?
Ответ: 16-26 рабочих дня.

💥 2 дня против 1 месяца работы!

Вы пока думайте, что сказать, а я пошел дальше работать 🙂

Всегда ваш, Ланчев PRO ИИ

🔺HFDay.ru

Сделал для сообщества сайт с обзорами статей с HF Daily Papers на русском.

Синхронизируется каждый час, можно отсортировать по рейтингу или вывести вверх недавно добавленные статьи, чего, кстати, на оригинальной страничке не сделать.

Обзоры, теги по темам и прочие данные генерируются через claude-3.7 и gpt-4o на основе спаршенных с сайта абстрактов. Аффилиации, имена авторов и скриншоты также вытаскиваются из статей и отображаются.

Код. Развернуто все полностью на GitHub — через Workflow джобы и Pages, что само по себе очень прикольно. Скрипты обновляют файлы с данными, пишут логи и генерируют страничку, которая коммитится обратно в репозиторий. Такую автоматизацию удобно использовать для своих проектов. Код открыт.

Данные. Предыдущие выпуски, включая json с классифицированными обзорами, откладываются в папку /d, можно брать их для своих нужд. Кушает это где-то по 20-30 рублей в день.

Языки. Кроме русского, обзоры переводятся на английский и китайский (вдруг вы его подучиваете).

Фильтры. Можно фильтровать по тематике статей, классификация на 42 класса (#agents, #data, #healthcare, #machine_translation, #science, #long_context, #reasoning и другие). Можно делать перекрестные и объединяющие фильтры.

Рейтинг. Кроме топа по дням есть топ по месяцам — например, за июнь было уже 600+ статей. Можно посмотреть какие из них лучшие по каким темам. Опять же, на оригинальной страничке такого нет.

В общем, добавляйте в закладки и шарьте с коллегами. Идеи приветствуются.

hfday.ru x градиент обреченный

//Upd. Забыл добавить — код тут.