сбежавшая нейросеть

Последние полгода все только и говорят, что о контекст-инжиниринге: мол, недостаточно правильно поставить модели задачу, важно еще и снабдить ее всем нужным для работы контекстом. Но откуда этот контекст брать? Суровая правда в том, что приступая к задаче, мы часто не в курсе всех ее деталей. А для ИИ это критично – он начинает додумывать там, где есть “слепые зоны.

Тарик Шихипар из команды Claude Code недавно рассказал, как бороться с этой проблемой. И именно он – герой моего сегодняшнего бусти-лонгрида:

Карта и территория: как один из создателей Claude Code ставит задачи ИИКарта и территория: как один из создателей Claude Code ставит задачи ИИ

Кто читает меня регулярно, знает совет, который я повторяю раз из раза: вместо того, чтобы ставить модели задачу сразу, дайте ей возможность задать вам вопросы. Тарик похожий подход превратил в целую методику с четырьмя основными приемами и двумя дополнительными. Вы не поверите, но у него есть даже квиз как финальный этап!

Разумеется, мне бы не позволила совесть выпускать голый перевод текста. Поэтому я его серьезно расширил: если Тарик в основном концентрируется на кодинге, то я переложил его методику на задачи, которые мы делаем с помощью ИИ каждый день. Получился мощнейший текст на 23 тысячи знаков, который точно заслуживает вашего прочтения.

— Читать на “Бусти”Читать на “Бусти”
— Читать на SponsrЧитать на Sponsr