Хорошая разработка с помощью ИИ происходит на уровне систем, а не задач

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 20 мая 2026 г.🔗 Source
Хорошая разработка с помощью ИИ происходит на уровне систем, а не задач
Ad

Пост на Reddit от пользователя u/johns10davenport утверждает, что настоящий рычаг в разработке с помощью ИИ — это изменение системы, а не улучшение промптов. Автор описывает знакомую проблему: каждый раз при добавлении новой функции в своё приложение Phoenix AI-агент реализует фичу, но пропускает пункт меню. Страница существует, функциональность работает, но у пользователя нет способа туда попасть.

Проблема исправлений на уровне задач

Первая реакция — сказать модели: «добавь кнопку». Это работает, но человек всё ещё думает — выявляет проблему и указывает способ её исправления. Автор называет это «крутить педали Peloton, чтобы Anthropic давал мне бесплатные токены». Инженерия промптов просто делает вас лучше в подсказках модели, но вы всё ещё работаете на модель.

Ad

Системный сдвиг

Вместо того чтобы исправлять отсутствующую кнопку, автор спросил: как сделать так, чтобы эта ошибка стала невозможна в будущем? Их решение использует BDD-спецификации и тестовые хелперы Phoenix LiveView. Функция navigate тестового фреймворка позволяет агенту переходить напрямую на любую страницу, проходя тесты без взаимодействия с UI. Поэтому они написали правило линтера, запрещающее агенту вызывать navigate. Теперь есть разрешённый фикстур, который помещает тест на известный стартовый маршрут, и единственный способ для агента достичь новой функции — щёлкать по UI, что заставляет его добавить пункт меню для прохождения теста.

Результат: проблема никогда не повторится, не благодаря лучшему промпту, а потому что корректное поведение — это единственно возможное поведение.

Ключевой вывод

Перестаньте исправлять вывод модели. Начните ограничивать её среду так, чтобы правильный вывод был путём наименьшего сопротивления. Каждая ошибка — это шанс спроектировать следующую ошибку.

📖 Источник: r/ClaudeAI

Ad

👀 Смотрите также

Уровень управления для агентов Claude: жесткие границы безопасности и живые трассы в производстве
Советы

Уровень управления для агентов Claude: жесткие границы безопасности и живые трассы в производстве

Пользователь API Claude создал легковесный уровень управления под агентом, чтобы добавить жесткие границы безопасности, мониторинг в реальном времени, управление через Telegram с участием человека и автоматическое создание контрольных точек — решая проблемы скрытых сбоев и неконтролируемых затрат токенов в длительных циклах агентов.

OpenClawRadar
Коллаборативные и директивные промпты для ИИ приводят к разным результатам.
Советы

Коллаборативные и директивные промпты для ИИ приводят к разным результатам.

Обсуждение на Reddit выявляет измеримые различия в результатах разработки с помощью ИИ между пользователями, которые сотрудничают с ИИ, используя язык "мы", и теми, кто даёт директивные команды "сделай это". Совместный подход выявляет тупиковые пути и ставит под сомнение предположения через общий контекст.

OpenClawRadar
6 типов циклов, обнаруженных в производственных AI-агентах: анализ логов за неделю
Советы

6 типов циклов, обнаруженных в производственных AI-агентах: анализ логов за неделю

Анализ 670 событий от 5 продакшн-агентов за неделю выявил 6 шаблонов циклов высокой степени серьезности, включая колебание решений, циклы повторных попыток, циклы пинг-понга, циклы чтения-записи, циклы рефлексии и недетерминизм инструментов.

OpenClawRadar
Использование легковесных Cron-задач для ежедневных советов OpenClaw
Советы

Использование легковесных Cron-задач для ежедневных советов OpenClaw

Пользователь делится своей настройкой ежедневного задания cron, которое публикует советы OpenClaw в канал Nextcloud Talk, выделяя флаг --light-context для уменьшения накладных расходов на начальную загрузку для изолированных задач.

OpenClawRadar