Использование Claude, Gemini и GPT для задач программирования с помощью ИИ

Пост на r/ClaudeAI обсуждает практическое использование комбинации различных ИИ-моделей — Claude, Gemini и GPT — для эффективного выполнения задач программирования, таких как запросы к онлайн-базам данных и веб-скрейпинг. Оргинальный автор поста обнаружил, что Claude не мог напрямую получить доступ к онлайн-базе данных, что побудило его написать собственный скрипт для скрейпинга, используя код, сгенерированный Claude.

При дальнейших исследованиях было выяснено, что Gemini имел нужные возможности доступа к рассматриваемой базе данных. Когда его об этом проинформировали, Gemini предоставил несколько объяснений, подразумевая, что настоящим ограничением было не техническое, а скорее знание конкретных URL-адресов конечной точки и параметров POST. Это представляет собой типичную задачу обратного проектирования для разработчика, обычно требующую не более 10 минут для решения путем изучения исходного кода страницы.

Автор поста также использовал Opus 4.6 для анализа ответа Gemini. Хотя большинство предложений от Gemini были отвергнуты Opus 4.6 как маркетинговый трюк, был выявлен один полезный технический совет: реализация навыка запроса через корректировку параметров. Этот опыт демонстрирует преимущество сотрудничества с несколькими ИИ-моделями, так как каждая из них может внести свой вклад в решение проблемы по-разному.

Хотя изначально Claude не имел необходимого доступа к базе данных, он смог "узнать" процесс через взаимодействие и теоретически мог бы выполнять аналогичные задачи в будущем. Это постоянное взаимодействие между несколькими ИИ-агентами может привести к итеративным улучшениям в выполнении задач, подобно неформальным обсуждениям решения проблем среди коллег-людей.