Руководство по промпт-инжинирингу для программистов
В статье автор рассказывает, как превратить инструменты на основе ИИ для программирования (автодополнение, ассистенты, генерация кода) в действительно полезных партнёров по разработке — если грамотно составлять запросы (промпты). Он подчёркивает: качество ответа ИИ сильно зависит от того, какой запрос мы ему задаём — контекст, цель, детали имеют решающее значение.
📌 Ключевые принципы, которые стоит взять на заметку
Вот некоторые из наиболее важных рекомендаций из статьи:
• Предоставляйте богатый контекст: язык, фреймворк, используемые библиотеки, специфика проекта.
• Чётко сформулируйте цель или вопрос: вместо «почему не работает» задайте: «эта функция возвращает undefined вместо ожидаемого результата X при входе Y».
• Разделяйте сложные задачи на части: не просите сразу реализовать весь большой модуль, начните с генерации скелета, затем добавьте шаг за шагом.
• Приводите пример входа/выхода, желаемого поведения — это помогает ИИ „понять“ задачу.
• Используйте роли или персону: «действуй как старший разработчик React» или «ты эксперт по безопасности кода». Это формирует нужный тон и глубину ответа.
• Итерации: рассмотрите первый ответ, корректируйте запрос, задавайте уточняющие вопросы. Работа с ИИ — не одноразовый промпт, а диалог.
Применение этих принципов может серьёзно повысить вашу эффективность. Впрочем, в статье упоминается, что промпт-инженерия это скорее ремесло, чем строгий набор правил.
В статье автор рассказывает, как превратить инструменты на основе ИИ для программирования (автодополнение, ассистенты, генерация кода) в действительно полезных партнёров по разработке — если грамотно составлять запросы (промпты). Он подчёркивает: качество ответа ИИ сильно зависит от того, какой запрос мы ему задаём — контекст, цель, детали имеют решающее значение.
📌 Ключевые принципы, которые стоит взять на заметку
Вот некоторые из наиболее важных рекомендаций из статьи:
• Предоставляйте богатый контекст: язык, фреймворк, используемые библиотеки, специфика проекта.
• Чётко сформулируйте цель или вопрос: вместо «почему не работает» задайте: «эта функция возвращает undefined вместо ожидаемого результата X при входе Y».
• Разделяйте сложные задачи на части: не просите сразу реализовать весь большой модуль, начните с генерации скелета, затем добавьте шаг за шагом.
• Приводите пример входа/выхода, желаемого поведения — это помогает ИИ „понять“ задачу.
• Используйте роли или персону: «действуй как старший разработчик React» или «ты эксперт по безопасности кода». Это формирует нужный тон и глубину ответа.
• Итерации: рассмотрите первый ответ, корректируйте запрос, задавайте уточняющие вопросы. Работа с ИИ — не одноразовый промпт, а диалог.
Применение этих принципов может серьёзно повысить вашу эффективность. Впрочем, в статье упоминается, что промпт-инженерия это скорее ремесло, чем строгий набор правил.
💩1👌1
Как я запустил локальную LLM на Raspberry Pi 5
Последние пару лет я много экспериментировал с LLM на разных железках от GPU-кластеров в облаке до маленьких Raspberry Pi. И вот одна из любимых задачек-провокаций: «А можно ли запустить модель на Pi 4, 5?» Если коротко: можно попробовать, но физика тут сильнее хайпа. У платы есть 8-16 ГБ памяти, у модели десятки гигабайт даже в самых «жестких» квантовках. В лоб это не работает, но зато эксперимент дает интересный результат: мы понимаем, где проходят границы устройства и какие архитектурные схемы реально полезны.
Последние пару лет я много экспериментировал с LLM на разных железках от GPU-кластеров в облаке до маленьких Raspberry Pi. И вот одна из любимых задачек-провокаций: «А можно ли запустить модель на Pi 4, 5?» Если коротко: можно попробовать, но физика тут сильнее хайпа. У платы есть 8-16 ГБ памяти, у модели десятки гигабайт даже в самых «жестких» квантовках. В лоб это не работает, но зато эксперимент дает интересный результат: мы понимаем, где проходят границы устройства и какие архитектурные схемы реально полезны.
Chad: The Brainrot IDE — дикая среда разработки с играми и развлечениями
Когда бывший CEO Twitter Дик Костоло выступал на TechCrunch Disrupt, кто-то из аудитории спросил его, будет ли возрождён хит HBO «Кремниевая долина». Костоло, который был сценаристом шоу, по сути, ответил отрицательно. Хотя сценаристы регулярно говорят об этом, он сказал, что не занимается этим, потому что современная Кремниевая долина сама настолько странная, что её невозможно спародировать.
Последний пример — новая компания Clad Labs, которая была прорекламирована Y Combinator на этой неделе. Продукт Clad настолько нестандартен, что сначала люди приняли его за первоапрельскую шутку.
Но это реальный продукт, рассказал TechCrunch основатель компании Ричард Ван. Продукт называется Chad: The Brainrot IDE (в вольном переводе — Дегенеративная среда разработки). Это ещё одна интегрированная среда разработки, но с изюминкой. Ожидая, пока ИИ-инструмент завершит свою задачу, разработчик может заниматься своими любимыми развлечениями прямо в окне IDE.
Или, как рекламируется на сайте компании: «Делайте ставки, пока пишете код. Смотрите TikTok. Свайпайте в Tinder. Играйте в мини-игры. Это не шутка — это Chad IDE, и она решает самую большую проблему производительности в разработке с использованием ИИ, о которой никто не говорит».
Основатели утверждают, что их IDE повышает производительность, помогая «переключаться контекст». Их аргумент заключается в том, что развлекаясь в самой IDE, как только ИИ завершит задачу, вы сразу же вернётесь к работе, а не будете сосредоточены на телефоне или браузере.
Хотя продукт существует, он пока недоступен широкой публике.
«Сейчас мы находимся в стадии закрытого бета-тестирования», — сказал Ван. Сейчас он пытается сформировать «сообщество» пользователей, которым нравится эта идея. Clad Labs надеется вскоре открыть продукт для публики, но пока пользователи должны получить приглашение от кого-то, кто уже участвует в бета-тестировании.
Когда бывший CEO Twitter Дик Костоло выступал на TechCrunch Disrupt, кто-то из аудитории спросил его, будет ли возрождён хит HBO «Кремниевая долина». Костоло, который был сценаристом шоу, по сути, ответил отрицательно. Хотя сценаристы регулярно говорят об этом, он сказал, что не занимается этим, потому что современная Кремниевая долина сама настолько странная, что её невозможно спародировать.
Последний пример — новая компания Clad Labs, которая была прорекламирована Y Combinator на этой неделе. Продукт Clad настолько нестандартен, что сначала люди приняли его за первоапрельскую шутку.
Но это реальный продукт, рассказал TechCrunch основатель компании Ричард Ван. Продукт называется Chad: The Brainrot IDE (в вольном переводе — Дегенеративная среда разработки). Это ещё одна интегрированная среда разработки, но с изюминкой. Ожидая, пока ИИ-инструмент завершит свою задачу, разработчик может заниматься своими любимыми развлечениями прямо в окне IDE.
Или, как рекламируется на сайте компании: «Делайте ставки, пока пишете код. Смотрите TikTok. Свайпайте в Tinder. Играйте в мини-игры. Это не шутка — это Chad IDE, и она решает самую большую проблему производительности в разработке с использованием ИИ, о которой никто не говорит».
Основатели утверждают, что их IDE повышает производительность, помогая «переключаться контекст». Их аргумент заключается в том, что развлекаясь в самой IDE, как только ИИ завершит задачу, вы сразу же вернётесь к работе, а не будете сосредоточены на телефоне или браузере.
Хотя продукт существует, он пока недоступен широкой публике.
«Сейчас мы находимся в стадии закрытого бета-тестирования», — сказал Ван. Сейчас он пытается сформировать «сообщество» пользователей, которым нравится эта идея. Clad Labs надеется вскоре открыть продукт для публики, но пока пользователи должны получить приглашение от кого-то, кто уже участвует в бета-тестировании.
Как работают ИИ-агенты и кому они на самом деле нужны
ИИ-агенты — одна из самых обсуждаемых технологий сегодня. Отчеты называют их революцией, а новостные заголовки — заменой сотрудникам. Но за громкими заявлениями часто теряется главный вопрос: как именно это работает для бизнеса уже сейчас?
Для руководителя и инвестора важно не увлечься технологией, а понять ее практическую ценность. В каких случаях агенты действительно снижают затраты и ускоряют процессы, а в каких пока остаются лишь дорогим экспериментом?
Это полноценный обзор: чем ИИ-агенты отличаются от привычных чат-ботов, каким проектам они приносят реальную выгоду и как оценить, готова ли ваша компания к первому пилоту. А еще подготовили простой гайд, чтобы каждый смог попробовать, что такое ИИ-агент на самом деле.
ИИ-агенты — одна из самых обсуждаемых технологий сегодня. Отчеты называют их революцией, а новостные заголовки — заменой сотрудникам. Но за громкими заявлениями часто теряется главный вопрос: как именно это работает для бизнеса уже сейчас?
Для руководителя и инвестора важно не увлечься технологией, а понять ее практическую ценность. В каких случаях агенты действительно снижают затраты и ускоряют процессы, а в каких пока остаются лишь дорогим экспериментом?
Это полноценный обзор: чем ИИ-агенты отличаются от привычных чат-ботов, каким проектам они приносят реальную выгоду и как оценить, готова ли ваша компания к первому пилоту. А еще подготовили простой гайд, чтобы каждый смог попробовать, что такое ИИ-агент на самом деле.