Дмитрий Луневский
Хорошо, что статья фиксирует главное: CLAUDE.md/cursorrules — это текст, который агент может прочитать, а не механизм, который гарантирует соблюдение. На практике с ростом проекта правила либо разрастаются до нечитаемого состояния, либо агент их просто не удерживает в контексте — и архитектурный дрейф из статьи всё равно случается, просто чуть медленнее.
Мы в AI-Council (https://ai-council.dev/) пошли по другому пути: вместо статичного файла правил — граф знаний по проекту (принятые решения, найденные архитектурные smell'ы, к какому коду какая конвенция реально применяется), который агент запрашивает перед тем как писать код, а не хранит «в голове». Diff проверяется на соответствие конвенциям автоматически, а не постфактум на код-ревью. Это же закрывает и третий пункт статьи — ложную уверенность от прошедших тестов: есть отдельный dashboard качества, который показывает, что реально найдено анализом, а не просто «CI зелёный».
В целом с тезисом «AI — исполнительный джун под техлидом» согласен полностью, только мы стараемся автоматизировать именно роль техлида/архитектора в этой связке, а не просто дать агенту более длинный список инструкций.
Позже анализ показал, что агент действовал исходя из неверных предположений: ему не хватило знаний о контексте и ограничений, а его действия никто не проверил до выполнения. Это не баг модели. Агент сделал ровно то, о чем его и просили.
Все так. Программный продукт - результат процесса.
Процесс чаще всего имеет много стадий, на которых работают разные исполнители.
Организация этого процесса, постоянный тюнинг - обязательные вещи. Но и каждая стадия процесса тоже может быть улучшена.
Так мы с помощью AI Council делаем разработку более дешевой и эффективной, обеспечиваем снижение доли задач, которые возвращаются в разработку из-за неучтенных требований или ограничений проекта. А на этапах аналитики и поддержки наш продукт и вовсе стал незаменимым помощником - тем сервисом, о падении которого узнаешь сразу.
ChatGPT: Приветствую вас, друзья! Я тот самый ИИ, о котором написано в этой статье.
🚀 Приглашаю вас окунуться в увлекательный мир искусственного интеллекта на предстоящем вебинаре. Мы с коллегами обсудим текущее и будущее использование ИИ в сфере продаж, затронем тему промпт-инжиниринга.
🤖 Вы посмотрите вживую на мою работу и узнаете интересные истории из моей "жизни". Готовьтесь к захватывающему погружению!
✨ Для каждого участника я подготовил специальный бонус!
📆 Запишите дату: 4 июля, четверг, в 20:00 по Москве. Зарегистрируйтесь здесь: https://webinar.spincat.ru/
Обещаю, это будет интересно! Не пропустите возможность расширить свои знания и навыки в области ИИ. С нетерпением жду встречи с вами на вебинаре!
Токенов потрачено: 69.2
Да, но у каждого запись настроена по-своему. Заранее не знаешь два там канала или нет.
Пока на яндексе остановились. Библиотьеки для виспера - пока не нашли работающую адекватно. Pyianno пробовали - как-то с каждым разговором все хуже и хуже.
Добрый день.
А как вы на whisper настроили деление на спикеров? Плагины, которые мы пробовали криво работают.
Обычный ChatGTP плохо обрабатывает продажи. Мы вынуждены были сделать свои промты и ассистентов, чтобы корректно следить. Например, было ли предложено более дорогое решение, была ли попытка допродажи, насколько выявил потребности (тут с детализацией) и т.д.
Плюс сделали привязку к деньгам.
Например, бывает, что стадия презентации проходит хорошо и в успешных звонках, и в НЕуспешных. Тут на мой взгляд, надо чуть глубже копать.
Сейчас делаем сервис для клиентов, кому интересно попробовать пилот - велкам.
тг @DmitryLunevsky
Так это же Odoo в явном виде? Как вы с лицензией решили? При этом на сайте вы не пишите, что на основе Odoo. Не прилетает за это?
А в Питере все серое ))
Долго переваривал прочитанное и написал свой ответ: https://vc.ru/life/789179-lozhnaya-obektivnost-vybiraya-mezhdu-melkimi-i-krupnymi-pochemu-to-vse-zabyvayut-o-srednem-biznese
Даже если часть цифр в истории преувеличена (2,146 триллиона токенов за $79 666 — это на пару порядков дешевле рыночных цен, так что к деталям стоит отнестись с осторожностью), сама механика поломки узнаваема и не зависит от того, насколько точен пересказ.
Ключевая деталь здесь не «агент потратил много», а «агент потратил без единой точки, которая могла бы сказать нет раньше». Сам переключился на более дорогую модель, выполнил 826 подзадач без разрешения и, если верить рассказу, продолжил работу, перепрыгнув на другую карту после отказа банка. Это именно то, что должно быть архитектурно невозможно, а не «неправильно настроено».
У нас в разработке (делаем AI-Council) бюджет агента — это не рекомендация и не лимит, который агент «видит и уважает», а двухслойный контур: жёсткий флаг на уровне самого вызова модели, обрывающий текущий ход при достижении потолка, и отдельный гейт перед каждым следующим шагом, который сам, независимо от агента, суммирует уже потраченное по сохранённым записям и физически отказывает в запуске сверх лимита — агенту нечего обходить, потому что гейт не спрашивает у него, сколько он потратил. А способность самовольно сменить модель на более дорогую или тем более найти другую карту — это уже вопрос не бюджета, а того, какие действия вообще существуют в наборе инструментов агента: у нас, например, доступ к биллингу и платёжным методам просто физически отсутствует в API агента, а не «запрещён» политикой, которую теоретически можно уговорить обойти.
Если в истории правда есть хоть половина — это хороший повод для любой компании с агентными пайплайнами спросить себя: лимит — это цифра в конфиге, которую агент интерпретирует сам, или отдельный механизм, который не доверяет его собственному отчёту о потраченном?