Нужен ли универсальный ИИ конкретно мне.

[BDK]

Наверное если смотреть на вещи реалистично то я буду использовать одновременно и свои инструменты и LLM.

Все таки LLM мощная штука и совсем от нее отказываться не стоит.

[BDK]

https://habr.com/ru/articles/932336/

[BDK]

Короче успешно навайбкодил проект за пару дней. Оцинивая его объем - вручную я такое точно не меньше месяца бы делал.

Но нюанс - проект связан с довольно типичными и стандартными вещами. Ранее я пробовал менее типовое и там дипсик полностью посыпался и запутался.

Но вот автоматизировать какую-то достаточно типовую рутину - это действительно неплохо работает. Какие-то сервисные функции, всякую вспомогательную периферию и инфраструктуру. То что тысячи программистов по всему миру делали много раз. И что тебе не хотелось бы повторять с нуля или пользоваться сторонними библиотеками но хотелось бы иметь в своем варианте - вот для таких вещей действительно отлично работает.

Можно очень быстро поднимать какую-то типовую архитектуру. Это существенная экономия времени.

[BDK]

Проект который я делаю связан с обработкой кода.

Суть в чем - у меня за много лет накопились гигабайты моих исходников. Я хочу всё это дело переработать и превратить скажем так свалку в упорядоченный склад деталей, узлов, агрегатов, чтобы из этого можно было быстро собирать машины. Грубо говоря.

То есть это моя версия генерации кода - сугубо для себя и под свои нужды. То есть мне нужно не генерить код с неизвестной работоспособностью из размытых промптов на человеческом языке а собирать конструкции из уже проверенных и гарантированно рабочих деталей, узлов и агрегатов, при этом процесс конструирования в удобной для меня форме а не в виде текстовых промптов.

Ну то есть ничего фантастического но по факту оно эффективней. Примерно как приставка Atari из 70-х годов эффективней играет в шахматы чем chatGPT. То есть для бизнеса нужны рабочие решения - эффективные. И это не обязательно нейросети.

[Андрей Карпишин]

Для этого вроде Dll используются.

[BDK]

Мне нужно не просто библиотеками пользоваться. Мне нужен именно конструктор с более широкими возможностями. И к тому же с генерацией на разных языках - где-то нужен C# гдето C++ где-то Pyton где-то Java где-то Delphi - всё это по сути структурно идентичные языки - одна и та же модель ООП. Я на своём складе хочу держать детали и узлы в абстрактной форме - не на конкретном языке - и быстро получать конструкции на любом из этих языков.

То есть мне нужно реально мощное средство для повышения производителньости своего труда.

И там не только собрать все исходники - еще их проанализировать, переработать, кластеризовать, структурировать - короче много чего. Я хочу сделать реально мощный конструктор а не просто библиотеку кода

[BDK]

То что делают LLM внутри себя похоже - нейросеть тоже всё структурирует и классифицирует, только делает это в разбросанной по всей нейросети форме и узнать где там какой отдельно класс невозможно. Нейросетью можно пользоваться только как черным ящиком который выдает результат но в котором невозможно выявить внутренние структуры из которых получается результат.

Я же хочу просто не мудрствуя лукаво сделать конкретные структуры как их понимаю я сам и генерить код из них. То есть с четко предсказуемым результатом потому что понятно из каких структур он получается.

Но LLM мне поможет построить это. Уже помогает. И это круто.

По крайней мере парсинг из C# в абстрактный AST и затем генерация кода обратно из AST я вот сделал за полтора дня. Это круто. Теперь буду нарабатывать следующий уровень абстракции над этим.

[BDK]

Неплохо работает если начинать не с промптов а набросать первичный код самому, скормить этот пример LLM-ке и затем уже промптами попросить это развивать в нужном направлении. В целом я заметил что ей проще понимать код а не промпты на человеческом языке. Когда есть пример кода она очень быстро врубается что от неё хотят. А если есть только промпты на человеческом языке она постоянно выдает что-то не то что мне нужно, не может понять чего от неё хотят.

[BDK]

Я и раньше ловил такой эффект. И вот опять.

В чём суть - когда ты используешь того или иного рода машинного ассистента, но не просто бездумно принимаешь результаты его работы а вникаешь и стараешься сам понять чего он там наваял - возникает такой своеобразный эффект симбиоза человека и машины. То есть ты полностью улавливаешь своеобразный "стиль мышления" машины и что-то перенимаешь от этого для себя. То есть в чем-то учишься у машины "мыслить" как она. В свою очередь когда ты затем опять прибегаешь к помощи машинного ассистента ты уже лучше понимая стиль его "мышления" более эффективно подготавливаешь для него вводные данные. В свою очередь более эффективно подготовленные вводные порождают более эффективный ответассистента. И опять скрупулезно вникнув в это ты опять открываешь что-то и перенимаешь что-то машинное в себя. И вот в таком процессе ты в какой-то момент обнаруживаешь что ты и машина стали одним сознанием. Не два субъекта а один, но превосодящий и то и другое по отдельности.

То есть тут происходит вот какой интересный эффект - не только человек проникает в машину но и машина проникает в человека. Это взаимное прорастание вещей друг в друга.

Ключевым здесь является не бездумное принятие плодов работы машины а скрупулезное вникание в плоды машины. То есть если машина нагенерила тонну кода - не полениться тщательно изучить его весь. Оно того стоит.
=====

И в принципе оно полезно - прощупать разные системы. Но моей основной любовью конечно остается ООП.

[BDK]