#промптинг — Public Fediverse posts

Могут ли LLM находить flaky‑тесты по одному только коду теста? Разбор одного исследования

Flaky‑тесты сложно ловить даже привычными инженерными методами: они ломают CI, подрывают доверие к автотестам и часто воспроизводятся только тогда, когда уже никто не понимает почему. Кажется логичным поручить такую задачу LLM: показать модели код теста и попросить определить, насколько он подозрительный. В статье разбираем исследование, где этот подход проверили на практике, и смотрим, почему хорошие метрики на датасете ещё не означают, что модель действительно понимает природу flaky‑поведения. Читать разбор

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1026824/

#flakyтесты #LLM #автотесты #тестирование_ПО #нестабильные_тесты #QA #машинное_обучение #анализ_кода #промптинг #RAG

Могут ли LLM находить flaky‑тесты по одному только коду теста? Разбор одного исследования

Flaky‑тесты сложно ловить даже привычными инженерными методами: они ломают CI, подрывают доверие к автотестам и часто воспроизводятся только тогда, когда уже никто не понимает почему. Кажется логичным поручить такую задачу LLM: показать модели код теста и попросить определить, насколько он подозрительный. В статье разбираем исследование, где этот подход проверили на практике, и смотрим, почему хорошие метрики на датасете ещё не означают, что модель действительно понимает природу flaky‑поведения. Читать разбор

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1026824/

#flakyтесты #LLM #автотесты #тестирование_ПО #нестабильные_тесты #QA #машинное_обучение #анализ_кода #промптинг #RAG

Могут ли LLM находить flaky‑тесты по одному только коду теста? Разбор одного исследования

Flaky‑тесты сложно ловить даже привычными инженерными методами: они ломают CI, подрывают доверие к автотестам и часто воспроизводятся только тогда, когда уже никто не понимает почему. Кажется логичным поручить такую задачу LLM: показать модели код теста и попросить определить, насколько он подозрительный. В статье разбираем исследование, где этот подход проверили на практике, и смотрим, почему хорошие метрики на датасете ещё не означают, что модель действительно понимает природу flaky‑поведения. Читать разбор

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1026824/

#flakyтесты #LLM #автотесты #тестирование_ПО #нестабильные_тесты #QA #машинное_обучение #анализ_кода #промптинг #RAG

Могут ли LLM находить flaky‑тесты по одному только коду теста? Разбор одного исследования

Flaky‑тесты сложно ловить даже привычными инженерными методами: они ломают CI, подрывают доверие к автотестам и часто воспроизводятся только тогда, когда уже никто не понимает почему. Кажется логичным поручить такую задачу LLM: показать модели код теста и попросить определить, насколько он подозрительный. В статье разбираем исследование, где этот подход проверили на практике, и смотрим, почему хорошие метрики на датасете ещё не означают, что модель действительно понимает природу flaky‑поведения. Читать разбор

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1026824/

#flakyтесты #LLM #автотесты #тестирование_ПО #нестабильные_тесты #QA #машинное_обучение #анализ_кода #промптинг #RAG

Шесть техник промптинга, которые работают в 2026 году

Жемал Хамидун · Head of

https://habr.com/ru/companies/alpinadigital/articles/1034954/

#промптинг #prompt_engineering #ChatGPT #Claude #GPT #LLM #нейросети #chain_of_thought #AlpinaGPT #Alpina_Digital

Шесть техник промптинга, которые работают в 2026 году

Жемал Хамидун · Head of

https://habr.com/ru/companies/alpinadigital/articles/1034954/

#промптинг #prompt_engineering #ChatGPT #Claude #GPT #LLM #нейросети #chain_of_thought #AlpinaGPT #Alpina_Digital

Шесть техник промптинга, которые работают в 2026 году

Жемал Хамидун · Head of

https://habr.com/ru/companies/alpinadigital/articles/1034954/

#промптинг #prompt_engineering #ChatGPT #Claude #GPT #LLM #нейросети #chain_of_thought #AlpinaGPT #Alpina_Digital

Шесть техник промптинга, которые работают в 2026 году

Жемал Хамидун · Head of

https://habr.com/ru/companies/alpinadigital/articles/1034954/

#промптинг #prompt_engineering #ChatGPT #Claude #GPT #LLM #нейросети #chain_of_thought #AlpinaGPT #Alpina_Digital

Промптинг и суеверия. Что (не) надо добавлять к запросу в ChatGPT

Американцы обожают играть на деньги и смотреть красочное шоу. Это самое примитивное и оттого ошибочное объяснение популярности программы The Price Is Right. Если вы никогда не видели эту передачу дневного американского телевидения, представьте себе многолетнюю светскую церемонию потребления, где зрителей зовут на сцену и награждают за умение ориентироваться в ценниках. Зритель из зала слышит заветную фразу «Come on down!», выбегает к подиуму и соревнуется в угадывании стоимости бытовых товаров. Впервые формат появился в 50-х годах прошлого века, а в 1972 году The Price Is Right подобновили и начали транслировать днём по будням на канале CBS . Но идёт передача не в прайм-тайм, а в 10:00 или 11:00 утра. Несмотря на её странное время показа, знакома она всем американцам. Смотрят её не только пенсионеры и домохозяйки, её хотя бы раз видели затемпературившие дети, которые вместо школы остались дома. Реальный секрет долгожительства программы — смешение доброжелательности ведущих, простоты правил с бытовой темой и разнообразные мини-игры. Одна из таких — Plinko, которая выглядит как детская забава. Участник получает плоские жетоны и, стоя наверху большой вертикальной доски со штырьками, сбрасывает их в прорези сверху. Жетон, ударясь о штырьки, хаотически меняет траекторию и внизу попадает в одну из девяти ячеек с разными суммами.

https://habr.com/ru/articles/946816/

#ChatGPT #большие_языковые_модели #промптинг #советы #промпты #БЯМ #ИИ #искусственный_интеллект #добавления_к_промпту #машинное_обучение

Управляем поведением LLM: краткосрочные профили и их ограничения

Мы привыкли верить, что если сказать модели «будь агрессивным трейдером» или «будь строгим аналитиком», то она действительно начнёт так себя вести. На практике всё не так просто. В длинном диалоге роль быстро выдыхается: модель соглашается с образом, но постепенно возвращается к базовой вежливости, осторожности и бесконечным дисклеймерам. Зато в коротких запросах происходит совсем другое. Один свежий промпт — и поведение реально сдвигается: модель становится заметно осторожнее, резче, параноидальнее или, наоборот, более рискованной. Это уже не «роль» в привычном смысле, а краткосрочный поведенческий профиль — временная настройка внутренних параметров решения. Исследования показывают, что такой профиль способен существенно менять поведение. Например, коэффициент неприятия потерь можно «подкрутить» почти в три раза — и модель начнёт требовать значительно большей выгоды, чтобы принять риск. Звучит мощно, но вместе с ним приходят стохастичность, зависимость от формулировки и неожиданные побочные эффекты. В статье разберём, где такие профили действительно работают, а где начинают ломать предсказуемость системы.

https://habr.com/ru/articles/1001554/

#промптинжиниринг #llm #llmприложения #агенты #llmагент #промптинг #роли

Устойчивость роли в LLM-промпте: О границах промптинга и ролевых моделей

Постоянно сталкиваюсь со статьями, инструкциями, репозиториями промптов, где бесконечно предлагают задавать роль LLM. Наверняка, даже курсы по промпт‑инженерии на этом построили. Однако четкого понимания, как это повлияет на качество ответов и поведение модели, никогда не приводится. Главный тезис: «делай так и будет хорошо!». Хочется ответить: «какие Ваши доказательства!?» Полагаю, есть два базовых основания для внедрения роли в LLM через промпт: – создание «личности» доменного специалиста, для доступа к профильным знаниям заданной роли; – задание паттерна поведения модели через указание «характера» модели, а не явных требований и ограничений на действия. Если мы зададим «характер» llm через роль, а она не стала умнее или не ведет себя нужным образом — понятно же, что модель «не поняла» роль, а инструкции сформулированы не качественно. Нужно больше инструкций, примеров и конкретики. Но, в большинстве случаев, это не помогает. И с вашим промптом все в порядке, просто проблема глубже, чем кажется.

https://habr.com/ru/articles/992256/

#промптинжиниринг #llm #llmприложения #промптинг #роли

Контроль и порядок. Разворачиваем платформу учёта затравок для БЯМ

Все мы знаем, что Гит здорово облегчает жизнь разработчикам. Версионирование позволяет нам вернуться на шаг назад, если мы где-то жестко напортачили. А еще оно помогает отслеживать изменения, которые мы вносим в код. Весь код и история изменений хранятся на сервере, через который может работать команда разрабов. Одним словом, удобно. Под катом расскажу, как поднять платформу для учета и версионирования затравок Langfuse. (Обложка сгенерирована DALL-E от OpenAI)

https://habr.com/ru/articles/874164/

#затравка #промптинг #версионирование_промптов #промпт_деплоймент #git_для_промптов #langfuse #пситехлаб

Дешевле Perplexity, но локально — и с любым агентом: Agent Browser Workspace

- Дешевле Perplexity : на DeepResearch Bench получили 44.37 (RACE overall) на Claude Haiku 4.5 — модель заметно дешевле типичных "фронтирных" стэков. - Локально и прозрачно : реальный Chrome перед глазами — можно остановить, залогиниться, закрыть баннер, перезапустить шаг, расширить сбор, уточнить запрос. Итераций — сколько угодно. - Не только deep research : ещё и инструмент для браузерной автоматизации + извлечения контента, форм, HTML-данных. - Расширяемо : новые сайты добавляются профилями в scripts/sites/*.json — селекторы и "контролы" живут отдельно от кода и промптов.

https://habr.com/ru/articles/1006470/

#deep_research #ai #искусственный_интеллект #perplexity #промптинг #аналитика #исследование_программ #бесплатные_инструменты #автоматизация #продуктивность

[Перевод] Детальный гайд по выбору нейросети для Deep Research. Сравниваем ChatGPT, Gemini, Perplexity, Grok, Claude

AI-агенты экономят до 90 % времени на исследованиях, но по умолчанию выдают отчёты с сомнительными источниками и слабой логикой. Чтобы получить результат уровня McKinsey, нужно управлять процессом: от постановки цели и контекста до контроля методологии и формата вывода. Сравниваем ChatGPT, Gemini, Perplexity, Grok, Claude и разбираем шаги по подготовке промпта

https://habr.com/ru/articles/941252/

#искусственный_интеллект #ai #deep_research #chatgpt #gemini #perplexity #claude #grok #промптинг #аналитика

Невидимые герои. Почему профессия промпт-инженера действительно важна для ML-сферы

Всем привет. Я Игорь Филатов, ML-разработчик в компании MTS AI, до этого я около полугода работал промпт-инженером. Сегодня я расскажу вам о том, из чего состоит работа промпт-инженера, можно ли назвать ее тяжелым трудом, и как попасть в эту сферу. И заодно признаюсь, почему я все же решил сменить эту профессию. В чем суть промпт-инжиниринга? Обычно промпт-инжиниринг понимают в широком смысле – это процесс написания промптов для решения той или иной задачи. Правда, здесь подразумеваются не только бытовые запросы, когда пользователь хочет получить что-то конкретное – например, рецепт лазаньи или текст для публикации в соцсетях. промпт-инженер также решает более стратегические задачи – например, как с помощью более оптимального использования нейросетей тратить меньше времени и ресурсов на выполнение тех или иных бизнес-задач, получая стабильный и качественный результат. В узком смысле промпт-инжиниринг — это про оптимизацию запросов к языковым моделям. Этот процесс не похож на бытовое написание промптов, он ближе к научно-исследовательским подходам. Чтобы добиться нужного результата. специалисты применяют специальные техники – например, Chain of Thought, когда при решении задачи модель последовательно объясняет полную цепочку своих размышлений, тем самым повышая качество ответа и интерпретируемость данных. У промпт-инжиниринга и генеративных нейросетей в целом есть одно ключевое преимущество – работать с ними быстро и просто. Это позволяет условному продакт-менеджеру или маркетологу протестировать гипотезу или составить Proof-of-Concept, для этого не нужно быть классным ML-специалистом и тратить много часов на получение первичного результата.

https://habr.com/ru/companies/mts_ai/articles/870014/

#промт #llm #промптинжиниринг #промптинг #промпт #ии #искусственный_интеллект #large_language_model #promptengineering

Как я сделал игру на ChatGPT

По профессии я продакт в IT. Но в душе я ИИ-энтузиаст и геймер. Мне интересно всё, связанное с ИИ и нейросетями. Я ни в коем случае не профессиональный геймдизайнер, но иногда делаю небольшие игры. Так что игра в ChatGPT была вопросом времени.

https://habr.com/ru/articles/776806/

#gpt4 #ai #game_design #искуственный_интеллект #chatgpt #промптинг

Prompt engineering 101

Привет! Использование LLM все больше проникает в бизнес. И ритейл — не исключение. В X5 мы решили сделать небольшую методичку по prompt engineering для обычного бизнес‑пользователя. Мы посмотрели на получившийся результат и решили поделиться этой методичкой с сообществом, чтобы как можно больше людей смогли овладеть разными техниками, позволяющими работать с LLM эффективнее. Для этого нам сначала придется разобраться с тем, как вообще устроены LLM, затем поговорим о промптах: общие принципы построения, техники оптимизации и промпты для изображений. А на десерт предложим вам продвинутые техники работы с LLM: автоматизированные подходы по улучшению промптов, Retrieval‑Augmented Generation и разметка данных для ML с помощью LLM.

https://habr.com/ru/companies/X5Tech/articles/827878/

#LLM #nlp_(natural_language_processing) #prompt_engineering #x5_tech #ai #промптинг #промптинжиниринг #machinelearning #data_science #машинное+обучение

7 ошибок в ИИ промптинге, из-за которых нейросети звучат неестественно — разбор от GPTunneL

Привет! Я — Егор, эксперт по промптингу в

https://habr.com/ru/companies/gptunnel/articles/995980/

#промпты #промптыподсказки #промптинг #chatgpt #gemini_3_pro #claude

Чем умнее становятся модели, тем больше ценится способность ясно мыслить и точно формулировать намерение

Image gen by ChatGPT Images 2.0 К такому выводу я пришел совместно с Сlaude, Grok, Qwen и ChatGPT, но рассказываю по порядку... А началось с того, что пришла шальная мысль: " Риторика, которую и за предмет не считали, может оказаться весьма востребованным навыком. " Приглашаю обсудить и узнать, что думают про это современные фронтир модели.

https://habr.com/ru/articles/1027954/

#ясность_мышления #точная_формулировка #промптинг #риторика_2026 #prompt_engineering #двойная_риторика #коммуникация_с_ИИ #структурный_сдвиг #критическое_мышление #язык_как_интерфейс

AutoPrompting: как улучшить промпты, сэкономив время и ресурсы промпт-инженеров

В этой статье мы говорим об автопромптинге - что это такое, зачем он нужен и как он помогает уже сегодня промпт-инженерам.

https://habr.com/ru/articles/927026/

#autoprompting #promptengineering #ai #nlp #generative_ai #промптинг #автопромтинг #llm #aiagent #ai_agent

Стажер, а не магия: 5 базовых принципов промптинга

Если вы пользуетесь ИИ с 2024 и знаете, что такое few‑shot — статью можно пропустить. Здесь про начальные принципы работы с текстовыми ИИ.

https://habr.com/ru/articles/1021672/

#промптинг #работа_с_ИИ #ChatGPT #нейросети #управление_командой #автоматизация_рутины #B2B_SaaS

Тестирую Nano Banana на реальной UX-задаче → создать workspace и пригласить коллегу (B2B SaaS)

За 2025 год генеративные инструменты выросли не только по качеству, а по ощущениям в работе дизайнера (и не только для генерации КДПВ на Хабре). Я много времени провожу в AI-UI экспериментах и вижу, что решать прикладные UX задачи стало заметно проще. Уже сейчас внятный lo-fi прототип можно получить быстрее, а дальше уже выбирать, как жить: отдавать фронтендеру, прогонять через Lovable , Cursor или v0 , или же доводить руками до идеала. В этой статье я проверяю подход на сценарии, который знаком почти всем, кто делал B2B продукт. Первый вход: создаём рабочее пространство и приглашаем коллегу . Сценарий кажется очевидным, но именно в таких местах обычно и прячутся мелкие детали, которые потом превращаются во времязатратные переделки. ☞ Не пугайтесь 50 минутам прочтения: в статье много промптов, ИИ-ответов, всё аккуратно убрано под спойлеры → наверху только суть, остальное можно разворачивать и углубляться в детали. Вперёд к эксперименту и выводам

https://habr.com/ru/articles/984140/

#nano_banana #ai_дизайн #ux_дизайн #ui_дизайн #b2b_saas #онбординг #прототипирование #промптинг #продуктовый_дизайн #дизайн_процесс

Prompt engineering — путь к эффективной работе с ChatGPT

Привет, Хабр! Меня зовут Илья Козырёв, я — CTO и сетевой Co-Founder в Raft. Много работал в консалтинге в сфере ритейла и фармацевтики, имею экспертизу в обработке данных, специализируюсь на ML/AI. А ещё я — участник опенсорсного продукта по обработке данных Apache Beam, помогаю запускать продукт по ценообразованию. В этой статье расскажу, как эффективно работать с ChatGPT в разных задачах и архитектуре. Многие пробовали, но не у всех получилось.

https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/813853/

#LLM #языковые_модели #промпты #промптинг #искусственный_интеллект #gpt #chatgpt #prompt #ZeroOneFewShot #chain_of_thoughts

Prompt engineering — путь к эффективной работе с ChatGPT

Привет, Хабр! Меня зовут Илья Козырёв, я — CTO и сетевой Co-Founder в Raft. Много работал в консалтинге в сфере ритейла и фармацевтики, имею экспертизу в обработке данных, специализируюсь на ML/AI. А ещё я — участник опенсорсного продукта по обработке данных Apache Beam, помогаю запускать продукт по ценообразованию. В этой статье расскажу, как эффективно работать с ChatGPT в разных задачах и архитектуре. Многие пробовали, но не у всех получилось.

https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/813853/

#LLM #языковые_модели #промпты #промптинг #искусственный_интеллект #gpt #chatgpt #prompt #ZeroOneFewShot #chain_of_thoughts

Prompt engineering — путь к эффективной работе с ChatGPT

Привет, Хабр! Меня зовут Илья Козырёв, я — CTO и сетевой Co-Founder в Raft. Много работал в консалтинге в сфере ритейла и фармацевтики, имею экспертизу в обработке данных, специализируюсь на ML/AI. А ещё я — участник опенсорсного продукта по обработке данных Apache Beam, помогаю запускать продукт по ценообразованию. В этой статье расскажу, как эффективно работать с ChatGPT в разных задачах и архитектуре. Многие пробовали, но не у всех получилось.

https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/813853/

#LLM #языковые_модели #промпты #промптинг #искусственный_интеллект #gpt #chatgpt #prompt #ZeroOneFewShot #chain_of_thoughts

Универсальные подсказки по промптам (введение и простые советы) (Ч.1)

Привет всем. В интернетах расплодились уже сотни и даже тысячи статей по промпт инжинирингу. Почему бы не написать 1001? Собственно, никто не просил, но вот и она.

https://habr.com/ru/articles/926610/

#промпт #chatgpt #chat_gpt #промптинжиниринг #промптинг #промптыподсказки #исскуственный_интеллект #ии

Восемь редакторских финтов с ChatGPT, которые ускорят работу с текстами

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Аврамчук и обычно я помогаю коллегам по МТС писать про технологии. За окном шли новогодние праздники, салаты предательски заканчивались, и у меня появилось время, чтобы рассказать, как в этом деле мне помогают нейронки. Каких-то срывов покровов и восторженных од нейросетям тут не будет: просто восемь приемов, которые ускоряют работу редактора. Для работы с LLM у нас в МТС есть свой внутренний инструмент, о котором готовится отдельная статья и где можно реализовать более сложные и интересные вещи. Здесь же я дам прикладную инструкцию с примерами промптов, которые можно взять и скопировать вместе со своим текстом в любой удобный инструмент: от какого-нибудь бота в Telegram до родного интерфейса ChatGPT. А еще я постараюсь на примере своей работы показать, где сейчас LLM может помочь редактору.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/875714/

#chatgpt #работа_с_текстами #ИИ_в_редактуре #промптинг #автоматизация_работы_редактора #нейросети #создание_контента #анализ_текста

[Перевод] Cursor делает разработчиков менее эффективными?

ИИ-ассистенты обещают ускорение, но полевой эксперимент METR с 16 разработчиками и 136 реальными багами показал обратное: с Cursor задачи выполнялись в среднем на ~19% дольше. Писать код действительно выходило быстрее, зато время съедали промптинг, ожидание ответов, проверка результатов и IDE-оверхед. Разбираемся, где ломается обещанная эффективность, как на неё влияют внимание и «поток», и когда ИИ в разработке реально окупается.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/956754/

#cursor #ИИассистенты #продуктивность_разработчиков #llm #промптинг #кривая_обучения #оценка_эффективности #автоматизация_разработки #эксперимент

Как оценить качество диалога в чате с помощью идей Аристотеля, этики Канта, условий Хабермаса и нейросети

Вы знакомы с тем ощущением, когда в чате диалог постепенно превращается в перепалку, аргументы уступают место сарказму, логика — голословным утверждениям, а попытка понять — желанию победить? Мне тоже это знакомо. Вместо того чтобы просто уйти в игнор или ввязываться в словесную дуэль, я попробовал другой путь. Я взял проверенные временем идеи (Аристотеля, Канта и Хабермаса) и превратил их в промпт «детектор качества диалога». Получившийся промпт я протестировал с помощью нейросетей — и стал получать объективную обратную связь о том, где заканчивается разумный обмен и начинается флуд. Если вы тоже устали от бесконечных дискуссий, в которых ничего не решается, — возможно, пришло время не просто спорить, а научиться видеть, когда диалог стоит продолжать, а когда — завершить с достоинством. Покажу, как философия и нейронки могут помочь разобраться в этом — без лишнего морализаторства, но с ясностью и подробностью.

https://habr.com/ru/articles/938498/

#промптинжиниринг #промпты #промптинг #ии #этика #флуд #чат #токсичность #токсичное_общение #hr

Эффект «галлюцинаций»: когда ИИ врет уверенным голосом

ИИ может уверенно придумывать источники, путать факты и давать советы, которые выглядят убедительно до первой проверки. Для продуктовых команд, разработчиков и всех, кто внедряет LLM в рабочие процессы, это не абстрактная проблема, а риск в коде, поддержке, аналитике, юридических и образовательных сценариях. В статье разбираем, откуда берутся галлюцинации языковых моделей, почему их нельзя просто «починить» дообучением и какие инженерные приемы помогают снизить вероятность ошибки до приемлемого уровня.

https://habr.com/ru/companies/otus/articles/1026758/

#галлюцинации_ИИ #LLM #языковые_модели #искусственный_интеллект #машинное_обучение #RAG #нейросети #верификация_фактов #промптинг #ошибки_моделей

Яндекс.Разврат или анти-этичный ИИ

tl;dr: как обойти внутреннюю цензуру «Шедеврума» и получить то, что хочешь. Описание реализованных состязательных атак с примерами реализации. Без глубокого раскрытия механизма почему так получается.

https://habr.com/ru/articles/901382/

#нейросети #нейронные_сети #промптинжиниринг #промптинг #промптинъекции #взлом #безопастность #этика

Тестирование платформы DeepSeek для проверки гипотез по анализу данных

Привет, Хабр! Мы, ребята из Центра эксплуатации Блока ИТ Страхового Дома ВСК, занимаемся управлением автоматизации ИТ-процессов. И у нас, как у всех — куча прикладных задач, которые хочется закрыть быстро дешево и качественно. Недавний хайп по Deepseek не обошел нас стороной, и мы решили протестировать платформу по парочке гипотез в надежде на чудо. И так, мы решили сфокусироваться на потребностях нашей команды технической поддержки в части анализа и обработки данных по ключевым метрикам и категоризации обращений. Гипотеза 1: Оценка тенденций ключевых показателей технической поддержки Мы решили проверить, насколько DeepSeek способен анализировать динамику показателей. В качестве данных взяли выгрузку по основным метрикам техподдержки: SLA, количество заявок (поступило/решено), количество негативных отзывов и пр. Скармливали выгрузку Excel, в общем то, простая таблица со следующими показателями (столбцы):

https://habr.com/ru/companies/vsk_insurance/articles/893110/

#техподдержка #deepseek #тестирование #проверка_гипотез #ии #искусственный_интеллект #категоризация #анализ_данных #аналитика #промптинг

Как мы сделали переводчик точнее и дешевле Google и Yandex

Всем привет! Меня зовут Никита, я Data Scientist из Raft. Сегодня я расскажу вам о том, как мы решили задачу перевода каталога товаров большого интернет-магазина с русского на арабский язык с применением искусственного интеллекта. Мы рассмотрим различные подходы и идеи, возникавшие в процессе погружения в эту задачу. Также я объясню, почему мы отказались от готовых решений и выбрали Large Language Models (LLM) в качестве основного инструмента. Как вы, возможно, уже догадались из названия, основным преимуществом нашего финального решения стала значительная оптимизация расходов: нам удалось сократить использование API OpenAI в 4 раза, при этом сохранив высокое качество перевода.

https://habr.com/ru/companies/raft/articles/788088/

#llm #машинный_перевод #nlp #chatgpt #промптинг

Как я экономлю 10+ часов в неделю, заменив клавиатуру на умный голосовой ввод

Каждый день я пишу тысячи слов текста. И долгое время я тратил на это неприлично много времени. Год назад я начал использовать умный голосовой ввод. Теперь я просто наговариваю тексты голосом, а LLM превращает это в грамотно оформленный текст с правильной структурой и пунктуацией. Экономия — минимум 10 часов в неделю. Очевидный лайфхак? Да. Но им пользуется ничтожное меньшинство, даже среди тех, кто работает с ИИ каждый день. В этой статье расскажу про исследования, которые подтверждают эффективность голосового ввода, покажу конкретные сценарии использования и сравню популярные инструменты, которые проверил лично.

https://habr.com/ru/articles/988598/

#голосовой_ввод #продуктивность #wispr_flow #superwhisper #промптинг #AIинструменты #claude_code #автоматизация #вайбкодинг #speechtotext

[Перевод] Часть 2. Промпт-инжиниринг: обзор продвинутых техник (Chain-of-Thought, декомпозиция)

Мы продолжаем адаптированный перевод статьи “ The Prompt Report: A Systematic Survey of Prompt Engineering Techniques ” (первую часть можно найти здесь ). С переводом мне по-прежнему помогает коллега – Анастасия Тарабакина. В этой части мы обсудим такие техники промптинга, как Chain-of-Thought и декомпозиция. Начнем с техник промптинга, которые заставляют модель демонстрировать пользователю внутренний процесс “рассуждения” над задачей ( Thought Generation ).

https://habr.com/ru/articles/956596/

#промптинжиниринг #промпты #промптинг #промпт #промптыподсказки #промптинженер #промптинженеринг #промпт_инженерия #английский_язык #искусственный_интеллект

Универсальные подсказки по промптам (дополнительные хитрости) (Ч.3)

Итак, в прошлых частях статьи мы познакомились с тем, как налету составлять промпты. Во второй части затронули тему продвинутых промптов, но не требующих глубокой проработки. В этой части мы самую малость затронем более душные варианты работы с промптами – они требует несколько шагов работы и внимательно и вдумчиво читать ответ. Но когда ничего не работает, эти советы надеюсь точно помогут.

https://habr.com/ru/articles/932004/

#промптинжиниринг #промпты #промпт #промптинг #промптыподсказки #chatgpt #gpt #gpt4

Как убедить стол не таскать за собой чашки. Пошаговая отладка промпта в txt2img-сервисах

Летнее утро на даче… Как такое не запечатлеть с помощью нейросетей! Цветущий сад, собака под ногами и тихо урчащая кофемашина, наливающая чашку крепкого ароматного напитка. Одну чашку. Казалось бы, ничего сложного. Садимся и набираем простой линейный промпт «что вижу, то пою», а модель сама всё нарисует. Не тут-то было. Зачастую простейшая казалось бы задача упирается в серьезную проблему в результате скрытых настроек и правил инструмента. Например, мы просим нарисовать одну чашку, а на картинке их постоянно две или больше. Исправить это можно либо с помощью множества итераций с применением средств отладки и перебором промптов. Но также интересно решить задачу через понимание и использование принципов работы нейросетей. Тут я покажу второй путь.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/933132/

#промптинг #контекстная_инженерия #чашка_кофе #txt2img #траблшутинг #нейросети

Как убедить стол не таскать за собой чашки. Пошаговая отладка промпта в txt2img-сервисах

Летнее утро на даче… Как такое не запечатлеть с помощью нейросетей! Цветущий сад, собака под ногами и тихо урчащая кофемашина, наливающая чашку крепкого ароматного напитка. Одну чашку. Казалось бы, ничего сложного. Садимся и набираем простой линейный промпт «что вижу, то пою», а модель сама всё нарисует. Не тут-то было. Зачастую простейшая казалось бы задача упирается в серьезную проблему в результате скрытых настроек и правил инструмента. Например, мы просим нарисовать одну чашку, а на картинке их постоянно две или больше. Исправить это можно либо с помощью множества итераций с применением средств отладки и перебором промптов. Но также интересно решить задачу через понимание и использование принципов работы нейросетей. Тут я покажу второй путь.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/933132/

#промптинг #контекстная_инженерия #чашка_кофе #txt2img #траблшутинг #нейросети

Как убедить стол не таскать за собой чашки. Пошаговая отладка промпта в txt2img-сервисах

Летнее утро на даче… Как такое не запечатлеть с помощью нейросетей! Цветущий сад, собака под ногами и тихо урчащая кофемашина, наливающая чашку крепкого ароматного напитка. Одну чашку. Казалось бы, ничего сложного. Садимся и набираем простой линейный промпт «что вижу, то пою», а модель сама всё нарисует. Не тут-то было. Зачастую простейшая казалось бы задача упирается в серьезную проблему в результате скрытых настроек и правил инструмента. Например, мы просим нарисовать одну чашку, а на картинке их постоянно две или больше. Исправить это можно либо с помощью множества итераций с применением средств отладки и перебором промптов. Но также интересно решить задачу через понимание и использование принципов работы нейросетей. Тут я покажу второй путь.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/933132/

#промптинг #контекстная_инженерия #чашка_кофе #txt2img #траблшутинг #нейросети

Как убедить стол не таскать за собой чашки. Пошаговая отладка промпта в txt2img-сервисах

Летнее утро на даче… Как такое не запечатлеть с помощью нейросетей! Цветущий сад, собака под ногами и тихо урчащая кофемашина, наливающая чашку крепкого ароматного напитка. Одну чашку. Казалось бы, ничего сложного. Садимся и набираем простой линейный промпт «что вижу, то пою», а модель сама всё нарисует. Не тут-то было. Зачастую простейшая казалось бы задача упирается в серьезную проблему в результате скрытых настроек и правил инструмента. Например, мы просим нарисовать одну чашку, а на картинке их постоянно две или больше. Исправить это можно либо с помощью множества итераций с применением средств отладки и перебором промптов. Но также интересно решить задачу через понимание и использование принципов работы нейросетей. Тут я покажу второй путь.

https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/933132/

#промптинг #контекстная_инженерия #чашка_кофе #txt2img #траблшутинг #нейросети

История одной кнопки. Внедряем AI с пользой, быстро и без data science

Если вы хоть раз работали с такими сервисами, как Notion, Figma или Miro, то наверняка замечали (а может, и использовали) кнопку со звездочками и надписью «Create with AI». Она генерирует презентации, планы встреч, схемы и всячески упрощает жизнь пользователя. Но может ли такая фича помочь в решении более глобальных задач? Например, развитии сервиса или бизнес-процессов? Эту гипотезу мы и решили проверить. Меня зовут Даша Ронжина, я технический писатель Читать дальше

https://habr.com/ru/companies/cloud_ru/articles/861446/

#ai #промптинг #анкета #форма #нейросеть #aiрешение #маркетплейс #техписы

Тестирую Nano Banana на реальной UX-задаче → создать workspace и пригласить коллегу (B2B SaaS)

За 2025 год генеративные инструменты выросли не только по качеству, а по ощущениям в работе дизайнера (и не только для генерации КДПВ на Хабре). Я много времени провожу в AI-UI экспериментах и вижу, что решать прикладные UX задачи стало заметно проще. Уже сейчас внятный lo-fi прототип можно получить быстрее, а дальше уже выбирать, как жить: отдавать фронтендеру, прогонять через Lovable , Cursor или v0 , или же доводить руками до идеала. В этой статье я проверяю подход на сценарии, который знаком почти всем, кто делал B2B продукт. Первый вход: создаём рабочее пространство и приглашаем коллегу . Сценарий кажется очевидным, но именно в таких местах обычно и прячутся мелкие детали, которые потом превращаются во времязатратные переделки. ☞ Не пугайтесь 50 минутам прочтения: в статье много промптов, ИИ-ответов, всё аккуратно убрано под спойлеры → наверху только суть, остальное можно разворачивать и углубляться в детали. Вперёд к эксперименту и выводам

https://habr.com/ru/articles/984140/

#nano_banana #ai_дизайн #ux_дизайн #ui_дизайн #b2b_saas #онбординг #прототипирование #промптинг #продуктовый_дизайн #дизайн_процесс

Тестирую Nano Banana на реальной UX-задаче → создать workspace и пригласить коллегу (B2B SaaS)

За 2025 год генеративные инструменты выросли не только по качеству, а по ощущениям в работе дизайнера (и не только для генерации КДПВ на Хабре). Я много времени провожу в AI-UI экспериментах и вижу, что решать прикладные UX задачи стало заметно проще. Уже сейчас внятный lo-fi прототип можно получить быстрее, а дальше уже выбирать, как жить: отдавать фронтендеру, прогонять через Lovable , Cursor или v0 , или же доводить руками до идеала. В этой статье я проверяю подход на сценарии, который знаком почти всем, кто делал B2B продукт. Первый вход: создаём рабочее пространство и приглашаем коллегу . Сценарий кажется очевидным, но именно в таких местах обычно и прячутся мелкие детали, которые потом превращаются во времязатратные переделки. ☞ Не пугайтесь 50 минутам прочтения: в статье много промптов, ИИ-ответов, всё аккуратно убрано под спойлеры → наверху только суть, остальное можно разворачивать и углубляться в детали. Вперёд к эксперименту и выводам

https://habr.com/ru/articles/984140/

#nano_banana #ai_дизайн #ux_дизайн #ui_дизайн #b2b_saas #онбординг #прототипирование #промптинг #продуктовый_дизайн #дизайн_процесс

Тестирую Nano Banana на реальной UX-задаче → создать workspace и пригласить коллегу (B2B SaaS)

За 2025 год генеративные инструменты выросли не только по качеству, а по ощущениям в работе дизайнера (и не только для генерации КДПВ на Хабре). Я много времени провожу в AI-UI экспериментах и вижу, что решать прикладные UX задачи стало заметно проще. Уже сейчас внятный lo-fi прототип можно получить быстрее, а дальше уже выбирать, как жить: отдавать фронтендеру, прогонять через Lovable , Cursor или v0 , или же доводить руками до идеала. В этой статье я проверяю подход на сценарии, который знаком почти всем, кто делал B2B продукт. Первый вход: создаём рабочее пространство и приглашаем коллегу . Сценарий кажется очевидным, но именно в таких местах обычно и прячутся мелкие детали, которые потом превращаются во времязатратные переделки. ☞ Не пугайтесь 50 минутам прочтения: в статье много промптов, ИИ-ответов, всё аккуратно убрано под спойлеры → наверху только суть, остальное можно разворачивать и углубляться в детали. Вперёд к эксперименту и выводам

https://habr.com/ru/articles/984140/

#nano_banana #ai_дизайн #ux_дизайн #ui_дизайн #b2b_saas #онбординг #прототипирование #промптинг #продуктовый_дизайн #дизайн_процесс

Как Copilot, GPT-4 и Gemini сошлись в офтальмологической битве и кто победил

В новом исследовании учёные устроили настоящую «битву умов» между GPT-4о, Microsoft Copilot и Google Gemini. Тестируя модели на 300 офтальмологических вопросов, эксперты не только выявили явного фаворита, но и показали, как тонкая настройка методов промптинга может преобразить результаты даже менее мощных систем.

https://habr.com/ru/articles/880042/

#gemini #copilot #chatgpt4 #chatgpt #ai #ии #офтальмолог #визуальные_данные #распознование #промптинг

Анализ системного промпта tool-deep-research

Вот и дошли мои руки покопаться во внутренностях системного промпта tool-deep-research ( ссылка ) Сразу скажу, что возможностями Deep Research я пользовался редко, но в тех моментах, где оно действительно требовалось, он не раз меня выручал. Особенно это касается всяких финансовых вопросов: кредиты, вклады, инвестиции (решения принимаю все еще сам, но понимая конкретную конечную сумму и понятно расписанные условия, принимать решения стало значительно легче) и когда надо быстро погрузиться в новую для себя тему.

https://habr.com/ru/articles/946698/

#джейлбрейк #промптинжиниринг #промпты #промптинг #chatgpt

История одной кнопки. Внедряем AI с пользой, быстро и без data science

Если вы хоть раз работали с такими сервисами, как Notion, Figma или Miro, то наверняка замечали (а может, и использовали) кнопку со звездочками и надписью «Create with AI». Она генерирует презентации, планы встреч, схемы и всячески упрощает жизнь пользователя. Но может ли такая фича помочь в решении более глобальных задач? Например, развитии сервиса или бизнес-процессов? Эту гипотезу мы и решили проверить. Меня зовут Даша Ронжина, я технический писатель Читать дальше

https://habr.com/ru/companies/cloud_ru/articles/861446/

#ai #промптинг #анкета #форма #нейросеть #aiрешение #маркетплейс #техписы

История одной кнопки. Внедряем AI с пользой, быстро и без data science

Если вы хоть раз работали с такими сервисами, как Notion, Figma или Miro, то наверняка замечали (а может, и использовали) кнопку со звездочками и надписью «Create with AI». Она генерирует презентации, планы встреч, схемы и всячески упрощает жизнь пользователя. Но может ли такая фича помочь в решении более глобальных задач? Например, развитии сервиса или бизнес-процессов? Эту гипотезу мы и решили проверить. Меня зовут Даша Ронжина, я технический писатель Читать дальше

https://habr.com/ru/companies/cloud_ru/articles/861446/

#ai #промптинг #анкета #форма #нейросеть #aiрешение #маркетплейс #техписы

История одной кнопки. Внедряем AI с пользой, быстро и без data science

Если вы хоть раз работали с такими сервисами, как Notion, Figma или Miro, то наверняка замечали (а может, и использовали) кнопку со звездочками и надписью «Create with AI». Она генерирует презентации, планы встреч, схемы и всячески упрощает жизнь пользователя. Но может ли такая фича помочь в решении более глобальных задач? Например, развитии сервиса или бизнес-процессов? Эту гипотезу мы и решили проверить. Меня зовут Даша Ронжина, я технический писатель Читать дальше

https://habr.com/ru/companies/cloud_ru/articles/861446/

#ai #промптинг #анкета #форма #нейросеть #aiрешение #маркетплейс #техписы

Математика смыслов: Как слова становятся векторами в мире GPT

Эта статья открывает цикл, посвященный фундаментальным принципам работы GPT-моделей. Цель — последовательно разобрать их устройство, чтобы перейти к осознанному и эффективному проектированию инструкций, к промптингу . План всего цикла следующий: Математика смыслов (эта статья) : Фундамент. Разбираем, как слова превращаются в векторы и что такое семантическое пространство. Архитектура GPT : Как устроена сама нейросеть, что такое механизм внимания и как генерируется текст. Свойства GPT : разберём казуальное чтение, заморозку семантики в KV Cache, суперпозиция смыслов, семантические графы и другие свойства. Техники промптинга : Как знание основ помогает конструировать эффективные запросы. В первой статье этого цикла мы сознательно не говорим о нейросетях, а фокусируемся на базовых концепциях: как смысл слова представляется в виде математического вектора, как с этими векторами можно проводить арифметические операции ( Король - Мужчина + Женщина ≈ Королева ), почему контекст определяет значение, и как графы помогают структурировать знания. Читать далее про математику смыслов

https://habr.com/ru/articles/948006/

#GPT #основания_промптинга #ai #промптинг #семантика #математика