Табличный Жук dev
Блог о разработке ИИ-агента работающего в Google Sheets
ИИ в вашей терминологии это что LLM? Если так, то дело не в ИИ, а в инструкциях агента.
Это как с логическими операциями, если получен некорректный результат, то дело не в самой логике, а в том как и для чего она использовалась.
А что если 2х2=5? Тогда все очень плохо...
42
Тем не менее обязательно понимать что происходит под капотом, если:
1) Ошибка может стоить потерь, хоть даже репутационных
2) Вы хотите развивать продукт
Меня тоже впечатляют возможности ИИ, но также пришло понимание что как любой инструмент он требует ответственного и компетентного промежуточного контроля, что бывает сложно из-за соблазна поручить ему же и контроль. Без этого он размножит ошибки и даже этого не поймет.
Ну и не знаю как насчёт "кодера", а программист это далеко не только про написать код, это про предвидеть в процессе написания ошибки и знать куда копать в сложных ситуациях. А если говорить про сеньеров и разработчиков, то также держать в голове все нюансы и программу целиком и понимать чем чревато изменение в том или ином месте...
ИИ это как бы делает, но по-другому.
Определенно появляется новая ниша и переоценка ценностей в сфере программирования, но это ещё не значит что все ценности подешевеют.
Пока с кода нет никакого спроса, можно его писать и переписывать по 20 раз на дню. Хотя даже в этой песочнице, захочется сохранить удачную модель "пластикового стаканчика" и добавить к нему ручку, но вот беда, все стаканчики разные как снежинки. Ну и ладно сгенерируем сразу с ручкой, сложнее конечно и меньше шансов что без ошибок... А когда дойдет очередь до набора посуды, окажется что каждый раз генерировать набор посуды, со всеми ручками и ножками, как-то накладно...
Качество как и красота имеют самоценность и никакая скорость и количество им не угрожают.
В общем, в добрый путь, товарищ архитектор, в этом движении к программисту сверху вниз.
Например, есть агенты работающие в Google таблицах 😉
Лично для меня Gemini выиграла у ChatGpt просто предоставляя возможность бесплатного программного доступа для экспериментов при разработке ПО, тогда ChatGPT был в топе, но API только платно, а платить непонятно сколько и непонятно за что не хотелось... А теперь вот и Apple подтянулись.
не условная гуглопочта, а неограниченное количество рандомных хуев, если быть точным.
дело ваше.
сорри за некропостинг, но только сейчас уловил глубокую иронию этой ветки.
Вместо того чтобы открывать доступ к одной таблице какому-то Васе, лучше продам вообще все свои данные тому кто захочет их купить (соглашение с Comet предусматривает передачу и продажу данных третьим лицам, а ИИ в браузере предусматривает доступ ко всем вашим данным) :D
Агент это инфраструктура вокруг LLM (или специализированной модели ИИ), в которой имеются инструменты, память и инструкции чего и как делать. LLM это мозг, который пользуется инструментами исходя из памяти и инструкций. Мощная LLM возможно вытянет кривые избыточные инструкции, противоречия и прочее, поняв что действительно требуется. Слабые LLM просто сделают в таком случае какую-то фигню, не долго думая (т.к. им нужны корректные инструкции для нормальной работы). Но проблема однозначно не в LLM, а в инструкциях которые есть часть агента.
Поскольку OpenClaw это просто солянка которая варит сама себя (пишет инструкции), ещё и разными поварами, стабильная работа такой системы не представляется возможной.
Хотя забавное.