Стас Быков
Как использовать ИИ-агента для написания тестов веб-приложения
ИИ-агент может заметно ускорить подготовку тестов для веб-приложения, особенно если вы создаёте проект через вайб-кодинг. Но есть важный нюанс: агенту нельзя просто написать «покрой код тестами» и ожидать надёжного результата. В таком случае он нередко создаёт проверки, которые повторяют внутреннюю логику функции и проходят даже при ошибочном поведении приложения. Мой подход здесь простой: сначала описать функцию глазами пользователя, затем добавить правила и граничные случаи, а после генерации убедиться, что тесты способны упасть при намеренно внесённой ошибке...
Как улучшить изображение с помощью нейросети: задачи, промпты и проверка результата
Улучшить изображение с помощью нейросети можно, но сначала стоит разобраться, что именно нужно исправить. Формулировка «сделай красиво» почти всегда приводит к непредсказуемому результату: ИИ может поменять детали предмета, дорисовать элементы, изменить текстуру или сделать картинку слишком искусственной. Мой подход здесь простой: сначала разделить задачу на конкретные правки, затем подготовить понятный запрос и только после этого оценивать результат не по общему впечатлению, а по важным деталям...
Почему нейросеть неправильно понимает промпт: как найти и исправить ошибки
Нейросеть не обязана «догадаться», что именно вы имели в виду. Она видит только текст запроса, пытается связать его части и сформировать вероятный ответ. Поэтому неподходящий результат чаще говорит не о том, что ИИ «не понял русский язык», а о проблеме в постановке задачи. Мой подход здесь простой: не переписывать промпт целиком после каждого неудачного ответа. Сначала нужно понять, в каком месте запрос допускает неверное толкование, а затем исправить конкретную проблему. Так вы быстрее получите стабильный результат и начнёте лучше понимать логику работы с ИИ...
Как организовать проект в вайб-кодинге: структура файлов, компоненты и правила для ИИ
В вайб-кодинге проблема редко начинается с того, что ИИ «плохо пишет код». Чаще всего причина проще: проект уже стал непонятным. В одном файле смешаны страница, стили, запросы к API и логика формы; одинаковые кнопки сделаны по-разному; названия файлов не говорят, за что они отвечают. В такой среде даже хорошее задание для ИИ даёт рискованный результат. Мой подход здесь простой: сначала создать минимально понятную систему для человека, а уже затем просить ИИ расширять её. Тогда нейросеть получает не хаотичный набор файлов, а рабочий контекст с правилами...

