ИИ-пинг-понг: когда каждый ответ — скриншот ChatGPT
Тред на Hacker News с 104 баллами и 48 комментариями отражает растущее разочарование разработчиков: их заваливают AI-ответами, лишенными контекста, часто неверными и пересланными людьми, которые явно их не читали.
Что происходит
Автор поста (theorchid) описывает три случая:
- Нашел вредоносное ПО на GitHub, попросил AI совета — ничего полезного. Открыл обсуждение на GitHub. Первый ответ: тот же текст, что дал AI. Указал на это — комментарий удален. Второй ответ: снова тот же AI-ответ.
- Задал вопрос владельцу бизнеса на работе. Получил скриншот ChatGPT. Ответил, что это неверно. Через минуту — еще один скриншот ChatGPT. Владелец так и не прочитал ни один ответ.
- Получил личное сообщение в Reddit, ответил, началась переписка. Через несколько сообщений понял, что это AI-агент.
Другие разработчики добавляют свои истории. programmertote рассказывает: «На прошлой неделе мой начальник, главный директор по данным и аналитике, скинул AI-сгенерированное предложение (~7 страниц) о том, как структурировать семантический слой поверх наших dbt-моделей. Как лид по инженерии данных, я должен был это прочитать и нашел несколько вопиющих проблем... Вчера один коллега поделился еще одним явно AI-сгенерированным 5-страничным черновиком СОПа по реинтеграции старых метрик. Думаю, со временем мы все станем рецензентами AI-вывода.»
jadar задается вопросом, не придется ли нам скоро выполнять AI-вывод вместо того, чтобы делиться им: «Если вы можете логически прийти к работающей системе, вы знаете, о чем говорите. Если нет — не стоит тратить время на выяснение.»
Практические ответы
- jochem9: «Попросите их поделиться своим промптом вместо ответа. Это вскрывает их AI-чепуху и дает способ поделиться тем, что они на самом деле думают.»
- LPisGood: «Почему бы не попросить свой AI проверить их AI-мусор? То, что отправлено бездумно, можно и ответить бездумно.»
- sixtyj предлагает автоматические ответы: «Этот текст был сгенерирован автоматически и не проверен перед отправкой. Это AI-мусор, и я отказываюсь его читать. Сделайте это снова. И сделайте лучше.»
Вывод для разработчиков
Слепая пересылка AI-вывода подрывает доверие и создает лишнюю работу для рецензентов. Установление нормы — делиться промптом, обосновывать вывод или рисковать быть проигнорированным — может замедлить AI-пинг-понг. Как сказал один комментатор: установить консенсус, что распространение непрочитанного AI-мусора неприемлемо.
📖 Читать полный источник: HN AI Agents
👀 Смотрите также
Модели с открытым исходным кодом соответствуют или превосходят Claude Opus 4.6 по тестовым показателям.
DeepSeek V3.2, DeepSeek R1, Kimi K2.5 и MiniMax M2.5 превосходят Claude Opus 4.6 по 4 из 5 основных тестов, включая MMLU-Pro, скорость, использование инструментов и логическое мышление, при этом будучи значительно дешевле.
Почему один разработчик оставляет теги AI-соавторов в коммитах
Разработчик объясняет, почему он намеренно включает 'Co-Authored-by: Claude' в свои коммиты Git, сравнивая это с EXIF-данными в фотографии и обсуждая сложности хирургических изменений кода с помощью ИИ.
Claude-Code v2.1.72: улучшения SSH, сокращение запросов разрешений и исправления ошибок
Claude-Code v2.1.72 добавляет удобную запись файлов по SSH с помощью ключа /copy w, сокращает запросы разрешений bash, добавляя общие инструменты в белый список автоматического одобрения, и исправляет более 20 ошибок, включая проблемы с голосовым режимом и установкой плагинов.
ИИ-агенты, не сокращающие расходы на обслуживание, потянут вашу команду на дно
Джеймс Шор утверждает, что удвоение скорости написания кода с помощью ИИ без пропорционального снижения затрат на обслуживание приводит к чистой потере производительности в течение нескольких месяцев. Модель показывает, что при двукратном увеличении объема вывода кода с двукратными затратами на обслуживание каждой строки производительность через ~5 месяцев становится хуже исходной.