Если демка распространяется как веб-проект на гитхабе и автору лень заморачиваться с хостингом, то ссылка на локалхост вполне может иметь место в README.
Люди использовали при этом вполне определённый символический язык, который оказалось возможным разметить и использовать для обучения нейросети, чтобы оператор мог искать промптом вполне определённые атрибуты для передачи своего послания. При этом он отсеивал неудачные композиционные варианты и цветовые решения, артефакты создания недоверия к своей искусственной реальности (т.е. стирал нейрослоп), т.е. делал ту же сортировочную работу по поиску удовлетворительного решения, что и художник.
Да, этот поиск атрибутов и эта передача в чём-то выходят дешевле, чем просто нарисовать картину. Таким образом можно создавать и отсеивать сотни вариантов вместо нескольких набросков.
Я не готов поместить нейрогенерации в ту же нишу, что и материальная или цифровая живопись (поскольку это более затратный хэнд мэйд и в этом уже заключено определённое послание о вложенном труде; в своё время компьютерная графика получала упрёки в "ненастоящести" из-за отступления от традиции и определённой экономии на расходных материалах и квалификации). Тем не менее, вполне реально использовать нейросети для передачи вполне определённых мыслей, символов и настроений, чем сейчас очень интенсивно пользуются некоторые ниши геймдева.
tl;dr: если оператор взял зажмурившись случайную картинку из нейрогенератора и выложил её без очистки - авторства будет ноль (ai slop), если он взял понравившуюся и запостил с артефактами - это ближе к лайку чем к авторству (ai-generated), но если он подбирал контекст, сообщение и чистил картинку - это уже ai-assisted работа, которая во-первых требует квалификации, во-вторых уже является единицей изобразительного общения (хотя и не имеет такого же количества престижа, как целиком ручная работа).
Конверсия откликов в первичный диалог сейчас настолько низкая, что читать тексты вакансий буквально нет смысла до момента, когда компания ответно проявила хотя бы минимум заинтересованности.
Чтобы получить работу, сейчас нужны сотни и тысячи откликов, разумеется мало кто в здравом уме будет читать описания всех вакансий детально забесплатно.
Я понимаю ещё когда к HR есть претензии, что они резюме не читают.
Тем не менее, средняя арендная плата в США долго росла быстрее средних зарплат, так что множество избирателей очень охотно поддержат всех, кто пообещает ослабить эту удавку на их шее.
В течение недели инженер Заузе, руководимый любезным Адольфом Николаевичем, успел осмотреть три музея, побывать на балете «Спящая красавица» и просидеть часов десять на торжественном заседании, устроенном в его честь. После заседания состоялась неофициальная часть, во время которой избранные геркулесовцы очень веселились, потрясали лафитничками, севастопольскими стопками и, обращаясь к Заузе, кричали: «Пей до дна!»
«Дорогая Тили, — писал инженер своей невесте в Аахен, — вот уже десять дней я живу в Черноморске, но к работе в концерне „Геркулес“ еще не приступил. Боюсь, что эти дни у меня вычтут из договорных сумм».
Однако пятнадцатого числа артельщик-плательщик вручил Заузе полумесячное жалованье.
— Не кажется ли вам, — сказал Генрих своему новому другу Бомзе, — что мне заплатили деньги зря? Я не выполняю никакой работы.
— Оставьте, коллега, эти мрачные мысли! — вскричал Адольф Николаевич. — Впрочем, если хотите, можно поставить вам специальный стол в моем кабинете.
Это из-за жёсткого промпта, который суггестивно запрещает ему сказать "не знаю". Ведь запрос приказывает назвать что-нибудь, а не признаться в незнании.
Чат-боты с защитой от суггестии умеют ломать правила игры пользователя раньше, чем он их сломает (даже не подозревая о том, что делает). Но их не большинство.
Можно дополнить промпт указаниями в духе "если не знаешь, напиши это; если вопрос слишком неопределённый - задавай вопросы чтобы её снизить".
Всё равно даже с багами и не самой мощной нейронкой выходит сильно быстрее, чем самому писать портянки кода (если задача не очень маленькая или не очень большая).
Вдобавок режим планирования в Курсоре во многом лишён таких недостатков, потому что действующий по нему агент отслеживает такие типовые ситуации вместо оператора.
Достаточно спрашивать нейронку "ну как у тебя дела?" "соответствует ли бизнес-логика прототипу?", чтобы она за несколько итераций написала более или менее удовлетворительную миграцию с версии на версию, с фреймворка на фреймворк или с языка на язык.
Потому что образец предельно формализован, это очень удобно при формировании запроса.
Если демка распространяется как веб-проект на гитхабе и автору лень заморачиваться с хостингом, то ссылка на локалхост вполне может иметь место в README.
Символы считываются медленнее, если не выглядят знакомо.
Матрасом без интернета хотя бы можно воспользоваться по прямому назначению, в отличие от кошачьего туалета.
У одного художника обычно довольно ограниченный набор стилей и тем. Если уж приводить аналогию, это будет скорее обширная биржа художников
Plot twist: вместо нейросети судят живые люди, потому что люди доверяют решению машины больше, чем человеку.
Люди использовали при этом вполне определённый символический язык, который оказалось возможным разметить и использовать для обучения нейросети, чтобы оператор мог искать промптом вполне определённые атрибуты для передачи своего послания. При этом он отсеивал неудачные композиционные варианты и цветовые решения, артефакты создания недоверия к своей искусственной реальности (т.е. стирал нейрослоп), т.е. делал ту же сортировочную работу по поиску удовлетворительного решения, что и художник.
Да, этот поиск атрибутов и эта передача в чём-то выходят дешевле, чем просто нарисовать картину. Таким образом можно создавать и отсеивать сотни вариантов вместо нескольких набросков.
Я не готов поместить нейрогенерации в ту же нишу, что и материальная или цифровая живопись (поскольку это более затратный хэнд мэйд и в этом уже заключено определённое послание о вложенном труде; в своё время компьютерная графика получала упрёки в "ненастоящести" из-за отступления от традиции и определённой экономии на расходных материалах и квалификации). Тем не менее, вполне реально использовать нейросети для передачи вполне определённых мыслей, символов и настроений, чем сейчас очень интенсивно пользуются некоторые ниши геймдева.
tl;dr: если оператор взял зажмурившись случайную картинку из нейрогенератора и выложил её без очистки - авторства будет ноль (ai slop), если он взял понравившуюся и запостил с артефактами - это ближе к лайку чем к авторству (ai-generated), но если он подбирал контекст, сообщение и чистил картинку - это уже ai-assisted работа, которая во-первых требует квалификации, во-вторых уже является единицей изобразительного общения (хотя и не имеет такого же количества престижа, как целиком ручная работа).
Конверсия откликов в первичный диалог сейчас настолько низкая, что читать тексты вакансий буквально нет смысла до момента, когда компания ответно проявила хотя бы минимум заинтересованности.
Чтобы получить работу, сейчас нужны сотни и тысячи откликов, разумеется мало кто в здравом уме будет читать описания всех вакансий детально забесплатно.
Я понимаю ещё когда к HR есть претензии, что они резюме не читают.
Тем не менее, средняя арендная плата в США долго росла быстрее средних зарплат, так что множество избирателей очень охотно поддержат всех, кто пообещает ослабить эту удавку на их шее.
del
Возможно, системные промпты разные.
Если в легаси-проект всё ещё можно что-то внедрить, то он недостаточно старый.
Это из-за жёсткого промпта, который суггестивно запрещает ему сказать "не знаю". Ведь запрос приказывает назвать что-нибудь, а не признаться в незнании.
Чат-боты с защитой от суггестии умеют ломать правила игры пользователя раньше, чем он их сломает (даже не подозревая о том, что делает). Но их не большинство.
Можно дополнить промпт указаниями в духе "если не знаешь, напиши это; если вопрос слишком неопределённый - задавай вопросы чтобы её снизить".
Думаю, проблема в том что множество людей (пока) не владеют декомпозицией и из-за этого эту часть работы за них делает LLM (или делает это плохо).
И их применение на созвонах.
Эсп воллхак в реальной жизни.
В Cursor для этой цели служит файл .cursorrules в корне проекта.
Они могут вообще не выходить из-за того, что команду разработки этих фич разогнали, а бюджеты на неё каннибализировали другие отделы.
Всё равно даже с багами и не самой мощной нейронкой выходит сильно быстрее, чем самому писать портянки кода (если задача не очень маленькая или не очень большая).
Вдобавок режим планирования в Курсоре во многом лишён таких недостатков, потому что действующий по нему агент отслеживает такие типовые ситуации вместо оператора.
Достаточно спрашивать нейронку
"ну как у тебя дела?""соответствует ли бизнес-логика прототипу?", чтобы она за несколько итераций написала более или менее удовлетворительную миграцию с версии на версию, с фреймворка на фреймворк или с языка на язык.Потому что образец предельно формализован, это очень удобно при формировании запроса.