Сама не разберётся: мои 7 принципов генерации кода с LLM

info@vsetut.pro

Стать автором

Вернуться

06.11.2025 10:16:16 | Хабр

Хабы: Искусственный интеллект, Программирование, Машинное обучение, Качество кода

Всем привет! Меня зовут Виктор, и более трёх лет я работаю с языковыми моделями – от проприетарных решений вроде ChatGPT до open-source систем, которые можно разворачивать локально и встраивать в собственные продукты. Я застал времена жутких галлюцинаций GPT-3.5 и ждал обещанного GPT-5 – того самого почти AGI, которое, казалось, вот-вот появится.

За это время многое изменилось: появились десятки моделей, которые можно запустить даже на слабом ноутбуке, и мощные коммерческие системы, способные понимать с полуслова. Но одно остаётся неизменным – AGI так и не случилось.
Если два года назад нам уверенно обещали, что «всё уже близко», то теперь даже крупнейшие компании признают: ждать придётся долго.

И это не плохо. Просто разработчикам, приходится учиться работать с тем, что есть, и извлекать максимум пользы из нынешних LLM.

За годы работы с моделями я выработал ряд принципов, которые помогают получать стабильные и читаемые результаты. На первый взгляд – ничего нового: это те же инженерные практики, которые мы применяем в обычном программировании.
Но в контексте LLM они начинают работать совсем иначе.

Подробнее