К сожалению так не получается. На уровне простых задач да. Но чтобы сделать что-то серьезное, уровня организации или сложного продукта надо описать столько что это займет оочень много времени, плюс потом исправление и допиливание. Да, это возможно будет быстрее чем если не пользоваться нейронкой, но она тоже стоит денег и пока окупаемость слишком мутная чтобы сказать однозначно. Поэтому и придумали этот финт ушами с md-файлами.
В качестве примера такого вайбкодинга столкнулся при поисках работы с молодым автором который пилит свой продукт нейронкой, и продает его на большое количество народа. И это очень показательно - функции там работают не совсем так как ожидается, что-то работает но с небольшими косяками, что-то вообще нет. И это всё преподносится как готовый функционал. И хотя это дичь, но люди всё равно покупают, потому что другие - те, кому повезло не столкнуться с ошибками, нахваливают и пиарят дальше. Ну просто рука-лицо. И это один из многих продуктов "созданных с помощью ии".
Результат генерации зависит как от того что заложено в модель, так и от того что будет в запросе. Если в запросе недостаточно данных для построения генерации то тут как-то наивно ожидать что предоставляя фантики рабочему он тебе из них соберет боингnon_serviam писал(а): ↑ 3. Где не справились - в узкоспециализированных многоуровневых архитектурных задачах, где нет сгенерированной базы эмбеддингов, обе ЛЛМ просто генерируют набор слов, плохо конкретизированный и без каких либо полезных идей. Например, оба не смогли составить четкий план по обфускации данных. Довольно верхнеуровнево накидали прописных истин, но при запросе конкретики, как я не бился с промптом, выдавали компиляции уже выданных фактов и бесконечные уточняющие вопросы. Лишний раз подтвержден факт - ни один ИИ не является 100% "генеративным", даже продвинутые ЛЛМ выдают только перекомпиляции своих чанков и эмбеддингов.
ну опять же - смотря как спрашивать, видимо не хватило деталей в запросе. Идеальный запрос это где ты на 100% укажешь всё что нужно, всю инфу - то есть предоставишь тот ответ который должен бытьnon_serviam писал(а): ↑ ГПТ: Удовлетворительно справился с домашним DevOps, где для пяти сервисов нужно было быстро навайбкодить развертывание из гита на домашнем сервере. С чем не справился - это с параметризацией и развертыванием зависимостей, пришлось все дописывать самому.
В целом здесь вывод: оба хорошо справляются с верхнеуровневой архитектурой (у обоих хорошая база), хорошо справляются с генерацией функциональных фрагментов, но довольно топорно пишут целиком модули, ожидать от них проработки кода хотя бы на уровне миддла - не приходится.
Всё-таки генеративные модели генерируют ответ, что бы так не выдумывали себе пользователи, но они именно генерируют. И пускай даже сейчас цепочки размышлений удлиннились, но без нужного контекста шансы на правильную генерацию случайны.Тоже пробовал разные нейронки, генеративные видео и графику, аудио и код. На примерах генерации изображений кстати можно наглядно понять что все зависит от тех данных что уходят в запрос. Неудачный сид и вот у тебя уже 6 пальцев вместо 5. Лишнее или недостающее слово, и вот у тебя уже нет фона или что-то лишнее появилось
Генерация видео вообще идет семимильными шагами. Уже вовсю штампуют ролики, где все сложнее определить генерацию.
На днях наткнулся на канал на ютубе где просто куча песен собрана нагенереных, под стиль 80х, неудачных там нет вообще. Единственно что смущает - почему-то у многих часто порезаны частоты, возможно это ограничение нейронок, хотя странно. Может где-то на колонках это было бы не заметно, но в наушниках бросается в глаза )
Про эксперименты с кодом - раньше гуглил и смотрел стаковерфлоу, сейчас вместо этого можно просто задавать вопросы в нейронку (юзаю Deepseek - из-за простоты использования и нормальной работы). Пока остановился на таком варианте - либо прошу какой-то конкретный кусок кода, либо спрашиваю что-то пояснить. Но заметил если например в учебе просить сразу что-то готовое, то после копипасты вообще ничего в голове не остается. Поэтому лучше писать всё-таки самому, но непонятные моменты спрашивать пояснения.
Попробовал собрать набор из нескольких микросервисов в кубернетисе для локального запуска, с несколькими энвайрментами - до нейронки я бы потратил кучу времени на такое, чтобы просто разобраться по разным источникам, а тут все довольно быстро объясняется. Причем да, постоянно приходилось направлять ответы, уточнять запросы, чтобы получать именно то что хотелось.
Пробовал, да и продолжаю изучать Go и экспериментировать с помощью нейронки. Пока в итоге написал набор микросервисов ) Разобрался с помощью нее как это все контейнеризовать и сделать это опять же на несколько энвов. И это уже очень помогло на новой работе ))
С контекстными RAGами пока не особо чего пробовал - нету финансов на токены и эксперименты. А на локальные жалко времени на настройку.
Ну разве что пробовал в kimi делать пару задач на агентах, прикольно, но особо не вникал из-за существенных ограничений.
Да, кстати, вон в Доминион когда играли то дипсик нормально пояснял по спорным ситуациям - со ссылками и пояснениями )) О блин, надо же было у него за стратегию спросить! вот же я тупенький...
Ну кстати всё чаще приходит в голову что-то спросить-пояснить у нейронки, все более интересные и насущные вопросы и она нормально по делу отвечает, а не подкидывает какие-нибудь левые сайты если как раньше гуглишь. Еще старый пример - я давно искал некоторые песни из 90х, и не мог найти - у меня на кассетах были с телика записи. Раньше не удавалось найти через всякие сервисы. А с помощью нейронки, по определенным словам и описанию жанра-ритма и времени удалось в итоге вычислить.
Нет, конечно. Вы просто последовательно уточняли образ, а я несколько раз слишком перестраховался. Хорошо, что в итоге получилось именно то, что вы хотели.
