Дмитрий Петраков

Ещё пару лет назад идея, что языковая модель сможет «удержать в голове» целую книгу, казалась чем-то из области фантастики. Сегодня это уже рабочая реальность: GPT-5 и Gemini 2.5 Pro позволяют загружать в контекст сотни тысяч и даже миллионы токенов текста.

Когда OpenAI объявила о запуске режима ChatGPT Agent, казалось, что на пороге новая эра: теперь нейросеть может не только отвечать на вопросы, но и брать на себя реальные действия. Агент работает в виртуальном браузере, разбивает запрос на последовательность шагов и самостоятельно нажимает кнопки, заполняет формы, бронирует отели и даже отправляет…

Ещё год назад казалось, что всё держится на хитром промпте. Подбери правильные слова, и модель «заговорит». Но практика показала: одного текста мало. Чтобы система работала стабильно, нужен спроектированный контекст — данные, память, инструменты, правила. Так в лексикон вошёл термин «инженерия контекста» [1][2].

GenAI ворвался в наш рабочий процесс не как замена специалисту, а как турбонаддув наших профессиональных навыков. Он ускоряет написание и ревью кода, снимая рутину и оставляя нам пространство для инженерного творчества. Автоматически генерируя черновики документации, ИИ освобождает время для углублённого анализа архитектурных решений.