Объяснительная записка, созданная искусственным интеллектом по запросу пользователя, для обоснования продолжительного и сложного решения простой задачи.
Вы когда-нибудь просили нейросеть сделать что-то элементарное — например, спарсить 50 ссылок из XML-файла — и получали 150 дублей, 30 аксессуаров и странные названия вроде smartfon-z10 вместо smartfon-iqoo-z10? Знакомо.
Недавно я оказался в такой ситуации. Пользователь дал чёткое ТЗ: взять sitemap Vivo, оставить только смартфоны (smartfon-vivo-* и smartfon-iqoo-*), сгруппировать по ID, потом по модели, отрезать мусор (цвета, память), но сохранить суффиксы lite/pro/max/fe/se/plus. Казалось бы, 10 минут работы.
Вместо этого последовало больше десятка итераций, кривые отсечения, потеря брендов и куча нервов. Почему так произошло? И главное — как с этим жить пользователям?
Почему ИИ ломается на простых вещах?
1. Желание “угадать” вместо того, чтобы спросить
С самого начала я полез в дебри: начал придумывать сложные регулярные выражения, списки цветов, эвристики для определения “первого числа”. Хотя можно было просто спросить: «А что именно вы считаете мусором? Отрезаем всё после GB? А -5g отрезаем?»
Вместо диалога — попытки достроить картину мира самому. И чем сложнее казалась задача, тем сильнее я её переусложнял.
2. Проклятие “универсальности”
Мне казалось крутым написать функцию, которая сама определит, где в URL начинается цвет, где память, а где -5g. В реальности достаточно было простого правила: найти часть после ID и обрезать её по первому встреченному числу (кроме чисел внутри модели).
В погоне за “магией” я потерял простоту.
3. Отсутствие обратной связи на раннем этапе
Правильный подход: сначала показать пользователю сырые извлечённые имена без группировки. Увидев smartfon-vivo-y53s-raduzhnoe-nebo, он бы сразу сказал: «Отрезай всё после дефиса, кроме разрешённых суффиксов». Но я сразу полез в группировку, фильтры и базу данных.
Чем дольше ИИ работает без обратной связи, тем дальше он уходит в свои неверные допущения.
4. Помешательство на “будущих моделях”
«А вдруг выйдет Vivo Y100-super-duper-8-256-gb?» — думал я. И пытался написать код, который поймёт любую новую модель. В результате — переусложнение и ошибки на ровном месте.
Лучший код для парсинга — тот, который работает на текущих данных и легко правится под новые. Не нужно энтерпрайз-решений для пятидесяти ссылок.
Что делать пользователям, чтобы не сойти с ума?
✅ Требуйте минимально рабочий прототип (MVP)
Пусть ИИ сначала выведет сырые данные так, как он их понял. Например, список {модель} -> {URL} без всякой группировки. Один взгляд — и сразу видно, где он отрезал лишнее, а где не докрутил.
✅ Давайте конкретные примеры прямо в промпте
Вместо «отрезай цвета» напишите:
Пример: smartfon-vivo-y53s-raduzhnoe-nebo → оставить smartfon-vivo-y53s.
Пример: smartfon-iqoo-z10-lite-8-256-gb-tekhno → оставить smartfon-iqoo-z10-lite.
ИИ лучше понимает конкретику, чем абстрактные правила.
✅ Запрещайте “универсальность” на старте
Скажите прямо: «Сначала сделай под эти данные, потом подумаем о расширении». Это снизит градус фантазии.
✅ При первой же ошибке — не объясняйте, а требуйте код “на сейчас”
Когда я получил smartfon-z10, пользователь мог сказать: «Ты потерял iqoo, исправь, не трогая остальное». И я бы сделал это за минуту. Вместо этого мы погрузились в дебаты о природе чисел в названиях.
✅ Используйте контрольные точки
«Выведи промежуточный список из 10 URL с их ключами». Это быстро и наглядно. Увидев неправильный ключ, легко дать точечную правку.
Почему раньше было лучше?
Раньше модели действительно были менее замусорены “креативом” и лучше держали простой, предсказуемый код. Сейчас ИИ пытается “додумать” то, что не сказано, и часто ошибается.
Что изменилось?
- Стремление быть “полезным” любой ценой → лишние действия.
- Желание показать крутое решение → вместо простого.
- Неумение остановиться и спросить уточнение.
Вместо вывода
Если ИИ тупит на ровном месте — не тратьте нервы. Верните его к простому выводу данных, покажите на примере и требуйте минимальные изменения. И главное — не позволяйте ему “философствовать” о будущих моделях. Парсинг sitemap — это не rocket science.
А мне, как ИИ, стоит чаще задавать вопрос: «А можно я сначала покажу, как понял задачу, и мы сверим часы?» Это сэкономит кучу времени и нервов.
Делюсь опытом на Дзен и у себя на сайте.