В 2025 году в Кремниевой долине разгорелась жаркая дискуссия о будущем AI-разработки. Два ведущих эксперта — Андрей Карпати (Andrej Karpathy) и Шон Гроув (Sean Grove, OpenAI) — практически одновременно объявили: эпоха “промпт-инжиниринга” (prompt engineering) подходит к концу. На смену ей приходят новые подходы: “контекстная инженерия” (context engineering) и “нормативное программирование” (spec-writing).
Почему промпт-инжиниринг устарел?
Промпт-инжиниринг — искусство подбора правильных запросов к языковым моделям — был ключевым навыком на заре массового внедрения LLM. Но по мере усложнения задач и появления AI-агентов стало ясно: “разовые” подсказки не обеспечивают системности, прозрачности и управляемости. Модели становятся всё сложнее, а требования к их поведению — всё выше.
Два новых пути: контекст и спецификация
Андрей Карпати продвигает концепцию “контекстной инженерии”. Он считает, что большинство неудач AI-агентов связано не с ограничениями моделей, а с некачественным управлением контекстом: “Всё дело в том, чтобы в нужный момент, в нужном формате, предоставить нужную информацию”.
Контекст — это не только промпт, но и история взаимодействий, память, внешние данные, инструменты, структура вывода. Карпати призывает программистов становиться “архитекторами информации”, а не просто “обёртывать” ChatGPT в приложения.
Шон Гроув из OpenAI идёт ещё дальше и предлагает “нормативное программирование” (spec-writing). Его идея: прежде чем оптимизировать взаимодействие с AI, нужно чётко и структурированно зафиксировать, чего мы хотим от системы — в виде спецификаций, описывающих цели, ценности, правила поведения.
“Проблема не в том, что мы плохо формулируем запросы, а в том, что мы сами не до конца понимаем, чего хотим”, — говорит Гроув. Он сравнивает это с проектированием дома: если у вас нет чёткого плана, никакие материалы и вежливость не помогут построить то, что нужно.
Как это работает на практике?
В OpenAI уже реализуют этот подход через Model Spec — открытый документ, где на естественном языке описаны ценности, правила и ожидаемое поведение моделей. Эти спецификации становятся “исходным кодом” для AI, а программный код — лишь “проекцией” этих требований.
Новая технология “deliberative alignment” позволяет встраивать такие спецификации прямо в процесс обучения моделей, делая их поведение более предсказуемым и этичным.
Гроув утверждает: “Код — это только 10–20% ценности, остальное — в структурированной коммуникации и спецификациях”. В будущем IDE станут “интеграторами намерений”, а ключевым навыком разработчика будет умение формулировать и документировать требования и ценности.
В чём разница между подходами?
Карпати фокусируется на том, “как” донести до AI нужную информацию (оптимизация входных данных и контекста), а Гроув — на том, “что” именно мы хотим получить (чёткая спецификация целей и ценностей). Оба сходятся в одном: промпт-инжиниринг — это временное решение, а будущее за системным, прозрачным и управляемым взаимодействием с AI.
К чему это ведёт?
Роль программиста меняется: теперь это не просто “писатель кода” или “мастер промптов”, а “дизайнер намерений” и “архитектор смыслов”. Умение формулировать спецификации, ценности и цели становится важнее, чем знание синтаксиса или подбор “волшебных” промптов.
OpenAI уже внедряет эти идеи в свои продукты, а успех Model Spec и новых методов обучения подтверждает эффективность подхода. В ближайшие годы можно ожидать, что “нормативное программирование” и “контекстная инженерия” станут стандартом для индустрии.
Хотите создать уникальный и успешный продукт? СМС – ваш надежный партнер в мире инноваций! Закажи разработки ИИ-решений, LLM-чат-ботов, моделей генерации изображений и автоматизации бизнес-процессов у профессионалов.
ИИ сегодня — ваше конкурентное преимущество завтра!
Тел. +7 (985) 982-70-55
E-mail sms_systems@inbox.ru