🤩 КАК СКАЗАТЬ НЕТ СЛАБОМУ КОДУ? 🧑‍💻 Да, генеративный ИИ сильно ускоряет разработку. Код внешне выглядит идеальным, но по факту может не учитывать сложные кейсы или бизнес-логику 🤩 Старший вице-президент и руководитель блока «Технологии» Сбера Кирилл Меньшов рассказал, как развить LLM-интеллект и стать сильным ИИ-инженером 🤩 LLM хорошо воспроизводят типовые решения, но не «понимают» архитектуру системы, контекст задачи или корректность алгоритма Поэтому разработчику нужен новый навык — LLM-интеллект. Это умение понимать «мышление» модели: где она сильна, где ошибётся и как направлять её к правильному результату. Ниже несколько инженерных практик 🤩 🟣 Относитесь к LLM как к джуниор-разработчику: давайте спецификации, контекст, пограничные случаи — и всегда делайте за ним код-ревью 🟣 Сначала описывайте интерфейсы и типы, а затем генерируйте реализацию 🟣 Ведите ментальную карту сильных и слабых сторон модели и калибруйте своё доверие к ней 🟣 Просите ИИ объяснять решения, чтобы лучше понимать его логику 🟣 Проводите слепую проверку кода перед коммитом — ищите ошибки, не сверяясь с заданием 🟣 Не делегируйте архитектуру — её должен определять человек В ближайшие 5–10 лет разработка с поддержкой ИИ станет стандартом, но разница между инженерами будет определяться тем, как они с ним работают. Полную статью читайте по ссылке 🤩 ✔️ Подписывайтесь на Sber AI в MAX