Роман Белов

Большинство промптов в production меняют по интуиции. Оценивают на трёх примерах, деплоят. Через неделю находят деградацию на edge cases, откатывают, пробуют снова. Prompt A/B testing превращает этот цикл в измеримый процесс. Три системные ошибки, которые совершают промпт-инженеры. Малая выборка. Проверка на 5-10 примерах не выявляет проблемы. Промпт A может выигрывать на простых запросах и проигрывать на сложных. При выборке в 5 запросов вероятность пропустить деградацию на 20% случаев составляет 33%...

Команды принимают десятки архитектурных решений в месяц, а документируют единицы. Через полгода новый разработчик смотрит на код: «Почему здесь Redis, а не PostgreSQL для очередей?» Никто не помнит. Два часа на археологию по Git-истории и Slack ради решения, которое заняло 15 минут. Architecture Decision Record — документ, фиксирующий одно конкретное решение. Не спецификация, не RFC. Одно решение, один файл. Концепцию предложил Michael Nygard в 2011 году, её используют Spotify и GitHub. Но в небольших командах ADR — редкость...

Средний security-аудит занимает 2-3 недели и стоит от $10 000. При этом большинство веб-приложений содержат хотя бы одну уязвимость из OWASP Top 10. LLM сокращает первичный аудит до нескольких часов, потому что сканирует код на паттерны, а не на конкретные CVE. Первый проход — широкий скан: AI получает проект и ищет паттерны уязвимостей по категориям OWASP. Второй — глубокий анализ: каждый найденный паттерн проверяется в контексте фреймворка и ORM. Третий — ручная верификация: AI генерирует false positives, и каждую находку нужно проверить...

95% пользовательских отзывов никогда не превращаются в продуктовые решения. Причина банальна: ручной анализ 200+ отзывов занимает 2-3 недели, и к моменту завершения приоритеты уже сменились. Команда читает отзывы, выписывает цитаты на стикеры, группирует по интуиции. Результат субъективен, не воспроизводим и не масштабируем. С помощью AI тот же объем обрабатывается за 2 часа. Результат: 5 конкретных Jobs-to-be-Done (задач, которые пользователь пытается решить), каждая с рейтингом приоритета и ссылками на исходные отзывы...

Solo-фаундер тратит 4-6 часов на одну SEO-статью. Восемь статей — это 40 часов в месяц. Половина рабочей недели каждую неделю уходит только на контент. Я собрал пайплайн, который сокращает эти 40 часов до 10. Без потери качества — если измерять его поисковым трафиком, а не ощущениями. Расскажу, как устроен каждый этап, сколько стоит и где именно AI экономит время, а где по-прежнему нужен человек. Весь процесс разбит на последовательные шаги: Итого: 10 часов на 8 статей. Ключевой принцип — AI генерирует черновик, человек принимает решения...