А есть ли секреты? Давайте обсудим

Почему ваш AI Chat Bot не работает? Почему клиенты все равно пишут в поддержку, несмотря на то, что у вас есть AI агент на первой линии?

Первый:

Задавайте мне по одному вопросу за раз, чтобы мы могли разработать подробное, пошаговое техническое задание для этой идеи. Каждый вопрос должен опираться на мои предыдущие ответы, и наша конечная цель - получить подробную спецификацию, которую я смогу передать разработчику. Давайте сделаем это итеративно и докопаемся до каждой важной детали. Помните, только один вопрос за раз. Идея такова: <IDEA>

Когда закончили shape идеи сделайте:

Теперь, когда мы завершили процесс мозгового штурма, вы можете скомпилировать наши выводы во всеобъемлющую, готовую к разработке спецификацию? Включите в нее все необходимые требования, варианты архитектуры, детали обработки данных, стратегии обработки ошибок, и план тестирования, чтобы разработчик мог немедленно приступить к реализации.

Второй:

Составьте подробный пошаговый план создания этого проекта. Затем, когда у вас есть надежный план, разбейте его на небольшие итеративные фрагменты, которые строятся друг на друге. Посмотрите на эти фрагменты, а затем пройдите еще один круг, чтобы разбить их на маленькие шаги. Проанализируйте результаты и убедитесь, что шаги достаточно малы, чтобы их можно было безопасно реализовать с помощью мощного тестирования, но достаточно велики, чтобы продвинуть проект вперед. Итерации продолжаются до тех пор, пока вы не почувствуете, что размер шагов подходит для этого проекта. Отсюда у вас должна быть основа для создания серии подсказок для LLM-генерации кода, который будет реализовывать каждый шаг в тестовом режиме. Приоритет отдавайте лучшим практикам, постепенному прогрессу и раннему тестированию, не допуская резких скачков сложности на любом этапе. Убедитесь, что каждая подсказка опирается на предыдущие, и заканчивается соединением всех элементов воедино. Не должно быть висячего или бесхозного кода, который не интегрирован в предыдущий шаг. Убедитесь, что каждая секция подсказки разделена. Используйте markdown. Каждая подсказка должна быть помечена как текст с использованием тегов кода. Цель - вывести подсказки, но контекст и т. д. также важны.

<SPEC>

Третий:

Составьте подробный пошаговый план создания этого проекта. Затем, когда у вас есть надежный план, разбейте его на маленькие итеративные кусочки, которые будут развиваться друг за другом. Посмотрите на эти фрагменты, а затем пройдите еще один круг, чтобы разбить их на маленькие шаги. просмотрите результаты и убедитесь, что шаги достаточно малы, чтобы их можно было безопасно реализовать, но достаточно велики, чтобы продвинуть проект вперед. Итерации продолжаются до тех пор, пока вы не почувствуете, что размер шагов подходит для этого проекта. Отсюда у вас должна быть основа для создания серии подсказок для LLM, генерирующего код, который будет реализовывать каждый шаг. Приоритет отдавайте лучшим практикам и постепенному прогрессу, не допуская резких скачков сложности на любом этапе. Убедитесь, что каждая подсказка опирается на предыдущие и заканчивается соединением всех элементов вместе. Не должно быть висячего или бесхозного кода, который не интегрирован в предыдущий шаг. Убедитесь, что каждая секция подсказки разделена. Используйте markdown. Каждая подсказка должна быть помечена как текст с использованием тегов кода. Цель - вывести подсказки, но контекст и т. д. также важны. <SPEC>

Источник - Harper Reed

Бабки – основная мотивация сотрудника, а не как иначе

Заметка о причинах выбора nx монорепо вместо turborepo или pnpm workspaces. Личный опыт, контекст принятия решений, и почему nx экономит деньги компании

Качество звука «еду за рулем»

Иногда кажется, что разработка тормозит. PM или CEO спрашивает: “Почему всё так медленно? Почему мы не видим результата? Если вы технический лидер, CTO или тимлид, вам знакома эта ситуация. Важно не оправдываться, а отвечать цифрами.

https://www.patreon.com/posts/128835058