Ревью диалогов с ИИ: как скрипт на GitHub автоматизирует то, что вы ненавидите делать

Когда чат с ИИ превращается в стену текста

Вы наверняка сталкивались с этим. Длинный диалог с ChatGPT, Claude или Gemini, который начинался как простой вопрос, а закончился 50 сообщениями обсуждения архитектуры микросервисов. Потом приходит коллега и спрашивает: "А что вы там решили по поводу аутентификации?" И вы тратите 15 минут, листая этот монолит, пытаясь найти тот самый фрагмент.

Или хуже - нужно сделать ревью промптов для нового проекта. Открываешь десять разных чатов, сравниваешь ответы, ищешь закономерности. Глаза начинают болеть через полчаса.

Именно эту проблему решает userscript "AI Chat Review Assistant" - инструмент, который превращает хаос диалогов в структурированные данные одним кликом.

Что этот скрипт делает с вашими чатами

Представьте, что вы открываете ChatGPT Web и вместо обычного интерфейса видите панель с кнопкой "Analyze Conversation". Нажимаете - и через секунду получаете:

• Разметку по ролям - автоматическое разделение на "User" и "Assistant"
• Статистику токенов - подсчет примерного количества токенов для каждого сообщения (особенно актуально для GPT-4o Mini и других моделей с лимитами)
• Тематические кластеры - группировка сообщений по темам (например, "архитектура", "базы данных", "деплой")
• Ключевые фразы - автоматическое выделение основных идей из диалога
• Экспорт в Markdown/JSON - готовый формат для документации или дальнейшей обработки

Зачем вообще анализировать старые диалоги?

Казалось бы, диалог закончился - и забудь. Но в 2026 году ИИ-диалоги стали полноценными артефактами разработки. Вот несколько реальных сценариев:

1 Ревью промптов для команды

Когда вы разрабатываете систему промптов для проекта, важно убедиться, что все члены команды получают консистентные ответы. Скрипт позволяет сравнить, как разные формулировки одного промпта влияют на ответы моделей. Выявляет паттерны - где ИИ склонен отклоняться от темы, где дает слишком расплывчатые ответы.

2 Документирование процесса принятия решений

Тот самый случай с архитектурой микросервисов. Вместо того чтобы пересказывать коллегам часовой диалог, вы экспортируете анализ в Markdown и отправляете ссылку. Особенно полезно для ACDD и атомарных коммитов - когда каждый значимый диалог становится частью истории проекта.

3 Обнаружение "сикофантии" ИИ

Вы замечали, что ChatGPT часто соглашается с вами, даже когда вы явно ошибаетесь? Это явление называется сикофантией ИИ. Скрипт помогает выявить эти паттерны - подсвечивает моменты, где модель меняет свое мнение без достаточных оснований, просто чтобы угодить пользователю.

Установка: 2 минуты вместо вечности

Звучит сложно? На самом деле все просто:

1. Установите менеджер userscript'ов (Tampermonkey для Chrome, Violentmonkey для Firefox)
2. Перейдите на страницу проекта на GitHub
3. Нажмите на файл ai-chat-review.user.js - менеджер предложит установить скрипт
4. Обновите страницу ChatGPT (или другого поддерживаемого чата)

Чем он отличается от ручного анализа?

Давайте представим: у вас есть диалог из 30 сообщений о реализации JWT-аутентификации. Вручную вам нужно:

• Прочитать все 30 сообщений (5-10 минут)
• Выделить ключевые моменты (еще 5 минут)
• Сгруппировать по темам (3-5 минут)
• Посчитать примерный объем (2 минуты)
• Оформить в читаемый вид (5-10 минут)

Итого: 20-30 минут на один диалог. Со скриптом - 10 секунд. Разница в 120-180 раз.

Но главное не скорость, а качество. Человек устает, пропускает детали, субъективно оценивает важность. Алгоритм делает это последовательно каждый раз.

Альтернативы? Их почти нет

Вот что есть на рынке в начале 2026 года:

Парадокс в том, что большинство коммерческих инструментов созданы для мониторинга продакшн-систем, а не для анализа разовых диалогов. Они как швейцарский нож, когда нужна только открывалка для бутылок.

Пример из реальной жизни

Вот как выглядит типичный workflow с этим скриптом:

Вы работаете над RAG-системой и тестируете разные промпты для извлечения информации. За день накопилось 8 диалогов с разными подходами. Вместо того чтобы вручную сравнивать результаты, вы:

1. Открываете каждый диалог по очереди
2. Нажимаете "Analyze Conversation" в каждом
3. Экспортируете результаты в JSON
4. Загружаете все JSON'ы в один файл и сравниваете метрики

За 15 минут вы получаете полную картину: какой промпт дает самые точные ответы, где модель чаще всего галлюцинирует, какие темы вызывают наибольшие трудности.

Под капотом: как это работает

Технически скрипт делает несколько вещей:

• Парсит DOM - находит все сообщения в чате по CSS-селекторам
• Определяет роль - пользователь или ассистент (по классам или структуре)
• Анализирует текст - использует локальные алгоритмы (не отправляет данные на сервер)
• Строит граф тем - на основе частоты слов и их совместной встречаемости
• Считает токены - приблизительно, по правилам конкретной модели

Важный момент: весь анализ происходит в вашем браузере. Никакие данные не отправляются на внешние серверы. Это одновременно и плюс (конфиденциальность), и минус (ограниченная вычислительная мощность).

Кому это действительно нужно?

Не всем. Если вы используете ChatGPT раз в неделю для генерации шуток про программистов - этот инструмент вам не нужен. Но вот кому он сэкономит часы жизни:

Промпт-инженеры

Те, кто профессионально работает с промптами. Когда нужно тестировать сотни вариаций и сравнивать результаты, ручной анализ - это ад.

Разработчики, использующие ИИ для кодинга

Особенно те, кто работает с мультимодальными моделями типа JanusCoder. Когда каждый диалог содержит код, комментарии, объяснения - структурировать это вручную невозможно.

Исследователи и аналитики

Кто изучает поведение моделей, сравнивает разные LLM, собирает данные для статей или исследований.

Технические писатели

Кто использует ИИ для генерации документации и потом должен проверять, что все правильно и последовательно.

Ограничения и подводные камни

Не все идеально. Вот с чем вы столкнетесь:

Другие проблемы:

• Длинные диалоги - обработка чата из 100+ сообщений может "подвесить" вкладку на несколько секунд
• Мультимодальный контент - изображения, файлы, код в сообщениях анализируются неидеально
• Контекстное понимание - алгоритм не понимает смысл, только статистические закономерности

Но самый главный недостаток - это иллюзия понимания. Скрипт показывает вам закономерности, но не объясняет их. Вы видите, что модель часто упоминает "безопасность" в определенном контексте, но не понимаете почему. Для этого нужен уже человек.

Будущее инструмента

Что будет дальше? Судя по активности в репозитории, автор планирует:

• Интеграцию с локальными LLM для более качественного анализа
• Поддержку сравнения нескольких диалогов одновременно
• Автоматическую генерацию summary на основе анализа
• Экспорт в большее количество форматов (LaTeX, Confluence, Notion)

Но самое интересное - потенциальная интеграция с Dialogue Tree Search. Представьте: вы анализируете не один диалог, а дерево возможных диалогов, видите, где модель могла бы пойти по другому пути, какие ответы привели бы к лучшему результату.

Стоит ли тратить время?

Да, если вы проводите в чатах с ИИ больше часа в день. Нет, если ваше общение с ChatGPT ограничивается "напиши письмо отпускное".

Установка занимает 2 минуты. Первый запуск - еще 30 секунд. Если за эти 2.5 минуты вы поймете, что инструмент вам не подходит - просто удалите скрипт. Риск нулевой.

Но если окажется, что он экономит вам 30 минут в день... За месяц это 15 часов. За год - 180 часов. Почти полный рабочий месяц.

Ирония в том, что инструмент для анализа диалогов с ИИ был создан... с помощью ИИ. Автор использовал GPT-4o для генерации большей части кода. Получается рекурсия: ИИ создал инструмент для анализа самого себя.

Возможно, это и есть будущее - когда ИИ будут не только генерировать контент, но и анализировать, что они нагенерировали. И помогать нам разбираться в этом потоке информации.

А пока - попробуйте. Либо вы сэкономите кучу времени, либо потратите 2.5 минуты впустую. Не самый страшный риск.