Можешь провести полную аналитику и оценку репозитория с точки зрения оптимизации, качества кода, ошибок, неточностей и псевдо-оптимизаций. Оценивай только основной код, остальные зависимости не важны, также забей на тесты. Выдели точки, где ты видишь проблемы, а не просто давай общие слова
Запускал в последней платной версии GPT 5.4 с функцией Deep Research. Он думал минут 5-10, пока я пил чай и делал другие задачи. После этого я попросил пройтись по коду и выделить таблицу всех проблемных точек в коде через GPT 5.4 с функцией Thinking
В конце, я у него спросил, не обращался ли GPT к данной статье и попросил сделать сравнительный анализ "нейроночных" тезисов и тезисов в этой статье. Результат выложил на гитхаб.
Если в двух словах: Нейронка нашла какие-то ошибки. Хорошо определила проблемы, но в общих словах. Непосредственно инженерные решения не предложила и пропустила почти все проблемы, которые упомянуты в этой статье, за исключением вложенного цикла. Возможно нашёл новые проблемы, но я не могу за них ручаться.
Итог. Нейронка плохо критикует такие ошибки и не может их эффективно искать. Возможно повозившись с промптом, можно что-то допилить, но как это сделать для не специалиста - не ясно.
Вот есть критика от разработчика определённой компетенции, а вот критика, которую мы получили, попросив нейронку оценить дизайн. Было бы интересно посмотреть, насколько совпадают или расходятся тезисы
Сделал, может кому интересно будет. Такой незамысловатый промпт:
https://github.com/ryanmcdermott/markus
Можешь провести полную аналитику и оценку репозитория с точки зрения оптимизации, качества кода, ошибок, неточностей и псевдо-оптимизаций. Оценивай только основной код, остальные зависимости не важны, также забей на тесты. Выдели точки, где ты видишь проблемы, а не просто давай общие слова
Запускал в последней платной версии GPT 5.4 с функцией Deep Research. Он думал минут 5-10, пока я пил чай и делал другие задачи.
После этого я попросил пройтись по коду и выделить таблицу всех проблемных точек в коде через GPT 5.4 с функцией Thinking
В конце, я у него спросил, не обращался ли GPT к данной статье и попросил сделать сравнительный анализ "нейроночных" тезисов и тезисов в этой статье. Результат выложил на гитхаб.
DingoBite/markus_repo_ai_errors_find
Если в двух словах:
Нейронка нашла какие-то ошибки. Хорошо определила проблемы, но в общих словах. Непосредственно инженерные решения не предложила и пропустила почти все проблемы, которые упомянуты в этой статье, за исключением вложенного цикла. Возможно нашёл новые проблемы, но я не могу за них ручаться.
Итог. Нейронка плохо критикует такие ошибки и не может их эффективно искать. Возможно повозившись с промптом, можно что-то допилить, но как это сделать для не специалиста - не ясно.
Не хватает в таких статьях сравнения в конце.
Вот есть критика от разработчика определённой компетенции, а вот критика, которую мы получили, попросив нейронку оценить дизайн. Было бы интересно посмотреть, насколько совпадают или расходятся тезисы