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

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.
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
👀 Смотрите также

Практические привычки для критического взаимодействия с языковыми моделями
В посте на Reddit описаны конкретные техники для избежания предвзятости подтверждения при работе с большими языковыми моделями, включая пользовательские режимы промптов, такие как 'strawberry' для нейтрального объяснения и 'socrates' для адверсарной проверки, а также оценку состава обучающих данных.

Мультимодельная маршрутизация сокращает затраты на API OpenClaw на 50%.
Разработчик сократил расходы на API OpenClaw на 50%, направляя различные задачи через разные модели: Claude для сложных рассуждений, DeepSeek для операций с файлами и генерации тестов, а Gemini или GPT для задач средней сложности.

Настройка Клода на ведение оппозиционных дебатов без уступок: 5 работающих изменений промпта
Пять конкретных техник инжиниринга промптов, чтобы предотвратить уклонение, угодничество и выдумывание со стороны Claude при выступлении в роли оппонента в дебатах, основанные на создании sparwithai.com.

OpenClaw WhatsApp Автоответчик может пропускать понимание медиа в версии 2026.4.2.
Пользователь сообщает, что в OpenClaw 2026.4.2 поток автоматического ответа WhatsApp может пропустить конвейер обработки медиа, что препятствует транскрипции голосовых сообщений при использовании внешних STT-сервисов, таких как Groq. Исправление заключается в явном вызове обработки медиа перед отправкой агенту.