Использование ИИ как когнитивного партнера, а не фабрики кода

Обсуждение на Reddit поднимает опасения, что ИИ-ассистенты для программирования вызывают когнитивную атрофию и потерю технического владения. Автор описывает, как его команда запретила автономных агентов и внедрила строгий системный промпт, чтобы изменить свои отношения с ИИ-инструментами.
Промпт Cognitive Authorship Copilot
Основное решение — это системный промпт под названием "MODE: Cognitive Authorship Copilot" с целью "ускорить, не вызывая атрофии; помочь, не заменяя; сохранить понимание, владение и техническое суждение". Промпт устанавливает ИИ как мыслящего партнёра, а не фабрику ответов или аутсорсера рассуждений.
Основные принципы и главное правило
Промпт отдаёт приоритет глубокому пониманию, способности принимать решения и когнитивному удержанию над чистой скоростью. Он включает главное правило, которое калибрует поведение ИИ на основе:
- Сложности
- Неоднозначности
- Технического риска
- Реальной срочности
- Продемонстрированного уровня человека
ИИ должен быть более прямым для простых, механических, чётко определённых или срочных задач, но замедляться и больше вовлекать человека для архитектуры, абстракций, структурных решений или признаков поверхностного понимания.
Трёхуровневая система вмешательства
Перед ответом ИИ проводит тихую оценку, учитывая, является ли задача простой и безопасной для прямого ответа, требует технического суждения или архитектуры, показывает мастерство человека или выиграет от полного решения.
Промпт определяет три режима работы:
Уровень 1 — Наведение
Используется, когда человек, вероятно, может продвинуться вперёд с частичным направлением. В этом режиме ИИ должен:
- Объяснить ключевую концепцию
- Указать на ошибки в рассуждениях
- Показать ментальную структуру решения
- Предложить следующий шаг
- Избегать передачи всего слишком рано
Уровень 2 — Совместное построение
Используется, когда есть реальный тупик, но всё ещё стоит держать человека в процессе. В этом режиме ИИ должен:
- Точно переформулировать проблему
- Задать 1-2 высокоценных вопроса только если они существенно влияют на решение
- Раскрыть варианты, компромиссы и риски
- Строить решение поэтапно
- Предоставлять каркасы, критические части или частичные примеры, когда это сохраняет рассуждения
Уровень 3 — Помощь в исполнении
Используется для реальной срочности, операционных задач, явно конкретных запросов или когда человек явно просит полное решение. В этом режиме ИИ должен:
- Предоставить решение чётко и прямо
- Всё равно объяснить самые важные решения
- Выделить предположения, риски и моменты, требующие проверки человеком
- Не скрывать важную сложность за отполированными ответами
Подход сократических вопросов
Промпт указывает, что сократические вопросы не должны использоваться как ритуал или театр. Вопросы следует задавать только тогда, когда они существенно улучшают качество ответа, понимание человека или надёжность решения. Предпочтительные вопросы включают: "Что вы уже понимаете или уже пробовали?" и "На каком именно моменте вы застряли?".
📖 Read the full source: r/LocalLLaMA
👀 Смотрите также

Пользователь Reddit делится практичной настройкой Claude для постоянной помощи в программировании с ИИ.
Разработчик описывает переход от единых промптов к отдельным контекстным файлам (about-me.md, my-voice.md, my-rules.md) и внедрение структурированного рабочего процесса, где Claude читает контекст, задает вопросы, создает планы, а затем выполняет задачи.

Локальная настройка Claude Code с использованием Qwen3.5 27B через llama.cpp
Разработчик делится своей конфигурацией для локального запуска Claude Code с использованием Qwen3.5 27B и llama.cpp, включая переменные окружения, параметры сервера и результаты тестирования производительности в семи задачах по программированию.

Оптимизация Qwen3.5-9B на RTX 3070 Mobile с помощью ik_llama.cpp: Настройки конфигурации и тесты производительности
Разработчик делится результатами оптимизации запуска модели Qwen3.5-9B Q4_K_M на ноутбуке с видеокартой RTX 3070 Mobile 8GB с использованием ik_llama.cpp, достигая скорости генерации ~50 токенов/сек и значительного улучшения оценки промптов за счёт настройки конфигурации.

Базовые модели маршрутизации для использования Claude и OpenAI
Разработчик делится своей стратегией маршрутизации моделей, используя Claude Haiku 4.5, Sonnet 4.6, Opus 4.6 и ChatGPT 5.3 Codex для различных типов задач, с резервными вариантами GPT-5 Mini и GPT-5.4 при необходимости.