ИИ — не волшебник, а быстрый джун: как правильно ставить задачи нейросетям

Проблема: почему ИИ не решает задачи «по щелчку пальцев»

Вы открываете ChatGPT, пишете: «Сделай мне интернет-магазин на React с корзиной и оплатой», ждёте 30 секунд и получаете... код, который не собирается, с устаревшими зависимостями и странной архитектурой. Знакомая ситуация?

В статье «5 реальных причин, почему нейросети до сих пор не взяли корпорации» мы уже обсуждали, что отсутствие стратегии работы — ключевая проблема. Сегодня я покажу вам конкретную методологию, которая превратит ИИ из источника разочарования в мощного помощника.

Решение: новая парадигма взаимодействия «Сеньор → Быстрый Джун»

Представьте, что у вас появился новый сотрудник:

• Он работает в 100 раз быстрее человека
• Знает все языки программирования
• Никогда не устаёт
• Но... у него нулевой опыт реальных проектов
• Он часто «галлюцинирует» (придумывает несуществующие библиотеки)
• Не задаёт уточняющих вопросов
• Не понимает, что такое «масштабируемость» или «поддержка»

Эта парадигма полностью меняет подход. Вы перестаёте ждать «волшебства» и начинаете управлять процессом. Как отмечалось в «ИИ не убивает программирование — он превращает нас в садовников цифровой экосистемы», наша роль эволюционирует от писателя кода к архитектору и контролёру качества.

Пошаговый план: как ставить задачи ИИ-джуну

1Подготовка контекста (50% успеха)

Прежде чем что-то просить, подготовьте «рабочее место» для ИИ. Это самый важный этап, который большинство пропускает.

# Пример контекста для ИИ:
"""
Контекст проекта:
- Язык: Python 3.11
- Фреймворк: FastAPI
- База данных: PostgreSQL через SQLAlchemy 2.0
- Валидация: Pydantic v2
- Стиль: PEP 8, используем type hints
- Структура проекта:
  app/
    ├── main.py
    ├── api/
    │   ├── endpoints/
    │   └── dependencies.py
    ├── core/
    │   └── config.py
    └── models/
        └── user.py

Вот пример существующего endpoint'а:
"""

# app/api/endpoints/users.py
from fastapi import APIRouter, Depends
from sqlalchemy.orm import Session
from app.models.user import User
from app.core.database import get_db

router = APIRouter(prefix="/users", tags=["users"])

@router.get("/")
async def get_users(db: Session = Depends(get_db)):
    users = db.query(User).all()
    return {"users": users}

2Формулировка задачи по методике SMART

Задача должна быть Specific (конкретная), Measurable (измеримая), Achievable (достижимая), Relevant (релевантная), Time-bound (ограниченная по времени).

Плохой пример: «Сделай аутентификацию»

Хороший пример: «Напиши endpoint для регистрации пользователя с email и паролем. Требования: 1) Валидация email через Pydantic, 2) Хеширование пароля с bcrypt, 3) Проверка, что email не занят, 4) Возврат JWT токена при успехе, 5) Обработка ошибок с соответствующими HTTP статусами. Используй структуру как в примере выше.»

3Итеративная разработка: от прототипа к продакшену

Не просите сразу идеальный код. Работайте итерациями:

1. Прототип: «Напиши базовую структуру endpoint'а»
2. Доработка: «Добавь валидацию и обработку ошибок»
3. Оптимизация: «Добавь кэширование для частых запросов»
4. Тестирование: «Напиши unit-тесты для этого endpoint'а»

Каждую итерацию проверяйте и давайте обратную связь:

# После получения первого варианта:
"""
Спасибо! Есть замечания:
1. В строке 15 используй `HTTPException` вместо `return {"error": ...}`
2. Добавь лимит на длину пароля (мин 8 символов)
3. Валидацию email сделай через `EmailStr` из Pydantic
Переделай, пожалуйста.
"""

4Контроль качества: код-ревью для ИИ

Каждый сгенерированный код нужно проверять. Ваш чек-лист:

• Собирается ли код? Запустите его локально
• Актуальны ли зависимости? ИИ часто предлагает устаревшие библиотеки
• Есть ли security issues? Проверьте на уязвимости (hardcoded secrets, SQL injection)
• Соответствует ли стилю? Проверьте форматирование
• Работает ли edge cases? Протестируйте граничные условия

Для сложных проектов используйте подход из статьи «Owlex: Как заставить 4 ИИ-агента работать как «совет» для идеального кода» — разные ИИ проверяют друг друга.

5Документирование и рефакторинг

После того как код работает:

# Просим ИИ улучшить код:
"""
Теперь:
1. Добавь docstrings ко всем функциям в формате Google Style
2. Вынеси бизнес-логику в отдельный сервисный слой
3. Добавь логирование важных событий
4. Создай README с инструкцией по запуску
"""

Нюансы и частые ошибки

1. «Галлюцинации» и как с ними бороться

ИИ придумывает несуществующие библиотеки, функции или API. Решение:

• Всегда проверяйте документацию по библиотекам
• Просите ИИ давать ссылки на официальную документацию
• Используйте техники из «RepE: Как хакнуть активации нейросети и заставить её меньше галлюцинировать»

2. Контекстное окно и «забывчивость»

ИИ забывает, что вы обсуждали 20 сообщений назад. Решение:

• Периодически повторяйте ключевые требования
• Используйте системы вроде one-shot подхода для сложных задач
• Разбивайте большие задачи на отдельные сессии

3. Разные «настроения» ИИ

Как отмечалось в «Почему ваш ИИ ведет себя по-разному в разные дни?», нейросети могут давать разные ответы на одни и те же вопросы. Решение:

• Сохраняйте удачные промпты как шаблоны
• Указывайте точную версию модели (GPT-4-turbo vs GPT-4o)
• Используйте temperature=0 для детерминированных ответов

4. Когда ИИ не справляется

Бывают задачи, где ИИ бесполезен:

• Сложная бизнес-логика с множеством условий
• Работа с legacy-кодом без документации
• Задачи, требующие глубокого понимания доменной области

В таких случаях лучше использовать подход из статьи про обучение нейросети физике дефектов — сначала обучить ИИ специфике домена.

Практический пример: создание микросервиса с ИИ

Давайте пройдём полный цикл на примере создания микросервиса для обработки платежей:

# Шаг 1: Контекст
"""
Создай микросервис для обработки платежей со следующими требованиями:
Технологии: Python 3.11, FastAPI, PostgreSQL, SQLAlchemy 2.0, Pydantic v2

Функциональность:
1. Endpoint для создания платежа (/payments/create)
2. Endpoint для проверки статуса (/payments/{payment_id})
3. Интеграция с Stripe API
4. Фоновая задача для обработки вебхуков от Stripe
5. Логирование всех операций

Сначала создай структуру проекта и основные модели.
"""

# Шаг 2: После получения структуры
"""
Отлично! Теперь:
1. Реализуй endpoint /payments/create с валидацией:
   - amount (положительное число)
   - currency (USD, EUR, RUB)
   - description
2. Добавь создание PaymentIntent в Stripe
3. Сохрани payment_id от Stripe в БД
"""

# Шаг 3: Доработка
"""
Добавь:
1. Обработку ошибок Stripe
2. Retry логику для неудачных запросов
3. Метрики (сколько платежей создано, успешных/неуспешных)
"""

FAQ: частые вопросы

Заключение: от волшебника к инструменту

ИИ — не волшебник, который решит все ваши проблемы. Это быстрый джун, который нуждается в руководстве, чётких инструкциях и контроле качества. Ваша роль как разработчика не уменьшается — она трансформируется. Вы становитесь архитектором, ревьюером и менеджером, который делегирует рутинные задачи «цифровому помощнику».

Для тех, кто хочет углубиться в технические аспекты, рекомендую «DevOps для ИИ» и чек-лист перед сборкой нейросети.