AI пишет идеальный код. Который нельзя мерджить.
🚀 AI революция в разработке: честный разбор от практика Александр Тамразов, руководитель направления разработки показывает как LLM реально меняют процесс разработки — с реальным кодом, метриками и проблемами, о которых молчат. Мой телеграм канал: t.me/PapiProIT Важная статья: https://zed.dev/blog/why-llms-cant-bu...
🔥 Что внутри: Живой кейс: AI генерирует код за 45 секунд Разбор ошибок AI, которые попадают в продакшн Исследования: почему "Let's think step by step" дает +343% точности Как не превратить команду в AI-зависимых джунов Prompt engineering: практические техники с примерами ⚠️ Внимание: докладчик показывает не только успехи, но и провалы AI. Если ищете hype — вам не сюда. Если хотите реальность — смотрите. 📊 Метрики из кейса: 11 минут с AI vs 30-40 минут без AI 3x ускорение разработки Но 100% code review обязателен ─────────────────────────────────────── ⏱️ ТАЙМИНГИ: 00:00 — Intro: кто я и почему не стоит слепо верить AI 00:45 — Меры предосторожности: о чем молчат на конференциях 02:15 — Главные риски: галлюцинации, security, деградация навыков 04:30 — Почему LLM НЕ МОГУТ разрабатывать ПО (ментальные модели) 07:00 — Что LLM делают ОТЛИЧНО: написание кода 08:20 — 🔥 LIVE КЕЙС: скриншот из MJPEG потока • Задача и требования • AI генерирует решение за 45 секунд 10:15 — Разбор AI-кода: что пошло не так • Memory leaks • CORS не обработан • Синтаксически верно ≠ production-ready 13:40 — Production версия: Human + AI коллаборация 15:50 — Метрики: 73% экономии времени, но... 17:20 — Prompt Engineering: практические техники • Chain of Thought (исследование +343%) • Multishot prompting • XML tags и role-playing • Инструменты: Claude, GPT-4, PromptPerfect 21:00 — Кейсы в разработке: TDD, тестирование, pair programming 23:30 — Как снизить риски: Human-in-the-loop + политики 25:40 — Почему это важно: баланс эффективности и навыков 27:10 — Выводы: "LLM — супер-инструмент в руках эксперта" 28:00 — Q&A: самые острые вопросы из комментариев ─────────────────────────────────────── 🛠️ Инструменты из доклада: Claude Opus 4.1 — claude.ai GPT-4/ChatGPT — openai.com PromptPerfect — promptperfect.jina.ai Cursor AI — cursor.sh GitHub Copilot — github.com/features/copilot 📚 Дополнительные материалы: Prompt Engineering Guide — promptingguide.ai Anthropic Prompt Library — docs.anthropic.com/prompts OpenAI Best Practices — platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering ─────────────────────────────────────── 💬 ОБСУЖДЕНИЕ: Вопросы для комментариев: 1. Используете ли вы AI в разработке? Какие проблемы встречали? 2. Согласны ли с тезисом "LLM не могут в ментальные модели"? 3. Был ли у вас опыт, когда AI-код создал баг в продакшене? Лучшие комментарии разберу в следующем видео! ─────────────────────────────────────── 👤 ОБ АВТОРЕ: Александр Тамразов Руководитель направления разработки Фронтенд-разработчик с опытом внедрения AI в команды Амбассадор практического применения LLM в энтерпрайзе 📱 Личный канал: @PAPIPROIT "Мерж или умри" ─────────────────────────────────────── 🏷️ ТЕГИ: #AI #разработка #ChatGPT #Claude #PromptEngineering #LLM #кодинг #программирование #искусственныйинтеллект #developertools #coding #softwaredevelopment #machinelearning #техдоклад #itконференция ─────────────────────────────────────── ⚡ Если видео было полезно: 👍 Лайк — помогает алгоритмам YouTube 💬 Комментарий — отвечу на вопросы 🔔 Подписка — следующий доклад про AI Agents в CI/CD 📌 Сохраните в плейлист "AI для разработчиков" — пригодится! ───────────────────────────────────────
