🥊 Gemini vs. ChatGPT: как я заставляю нейросети конкурировать за качество продукта
Многие ищут «ту самую» идеальную нейросеть — как будто где-то есть один универсальный мозг, который всегда прав. Я пошёл другим путём: заставляю модели работать в паре по классическому философскому методу: Тезис → Антитезис → Синтез.
Зачем? Одиночная модель часто страдает «синдромом отличника» — соглашается, даже если идея слабая. Чтобы выбить из неё качество, я устраиваю им контролируемый конфликт при разработке Mongers Observer и решении рабочих задач.
Мой пайплайн AI-менеджмента:
Шаг 1. Тезис: техническая база (Gemini)
Прошу Gemini собрать технически обоснованное решение (архитектура, логика, дефолты).
👉 Итог: «железобетонное» ТЗ, которое реально можно реализовать.
Шаг 2. Антитезис: критика и UX (ChatGPT)
Беру результат и прошу ChatGPT разнести его и предложить альтернативы. Использую 3 приёма:
Адвокат дьявола: «Найди 3 слабых места и предложи лучше».
Битва титанов: обе модели решают одну задачу и спорят аргументами.
Перекрёстное опыление: одна даёт логику, вторая — формулировки и tone-of-voice.
👉 Итог: критика, о которой я бы не подумал на этапе архитектуры.
Шаг 3. Синтез: финальное решение (человек)
Здесь в игру вступаю я — и это самый важный этап. Теоретически можно заставить ИИ «футболить» идеи друг другу бесконечно.
На практике это ловушка:
⚠️ Замыливание: через 5–7 кругов модели ищут консенсус ради консенсуса или начинают нести красивую ерунду, которую нельзя взять в работу.
⚠️ Потеря фокуса: без человека простой MVP превращается в «космический корабль» за миллионы — интеллект без ограничений всегда тянет к усложнению.
Поэтому у меня правило: три шага и стоп. Тезис → Критика → Решение владельца продукта. Я беру логику от первой модели, аргументы от второй — и утверждаю гибрид.
🧩 Живой пример: мастер добавления монитора
Gemini предложил вывести все настройки сразу (SSL, таймаут, методы) — идеально технически. ChatGPT сказал: «Пользователь увидит 15 чекбоксов и уйдёт».
Синтез: разделили на «Базовые» и «Расширенные», а 90% технички спрятали под капот.
👉 Итог: пользователь вводит ссылку — получает профессиональную защиту ресурса.
🧠 Как это называется
То, что я делаю интуитивно, в промпт-практиках называют Role-Based / Multi-Persona Prompting (AI-storming).
Суть проста: вы заставляете систему смотреть на задачу из конфликтующих ролей — «архитектор», «критик», «редактор». Это снижает риск «безопасных» ответов и подсвечивает слепые зоны.
🤖 Level Up: автоматизация
Сейчас это можно делать вручную — перекидывать решения между окнами. Но если хочется поставить на поток, логично смотреть в сторону мультиагентных оркестраторов (вроде OpenClaw): задаёшь сценарий, роли, правила «стоп-условий» — и получаешь не кашу, а согласованный результат.
Вывод: ИИ — это команда экспертов. Но команде нужен руководитель, который вовремя говорит «стоп» и принимает решение.
А ты пробовал сталкивать модели лбами или работаешь с одной? Хотел бы сделать себе армию агентов которые выдают наилучшее решение? Пиши в комментах👇
👉 Александр Андреев. Подписаться.
