Нейросеть не читает мысли
Поэтому иногда лучший первый запрос - не «дай ответ», а «задай мне вопросы».
Если написать «составь план подготовки к экзамену», модель не знает дату, сколько у вас есть времени, какие темы труднее и какой формат плана вам подойдёт. Она может заполнить пробелы предположениями — и получится не то, что вам нужно.
Попробуйте начать иначе:
Сначала задай мне до 5 уточняющих вопросов о цели, сроке, доступном времени и темах, которые даются сложнее всего. К каждому коротко объясни, зачем нужен ответ. Не составляй план, пока я не отвечу.
После ответов попросите: «Теперь составь план на неделю по моим ответам. Отдельно отметь, где тебе пришлось сделать предположение».
На ГигаКонфе Юлия Жмакина показала похожий приём в инструкции для ИИ: «Твоя задача - подготовить список вопросов, на которые нам нужно ответить».
Вывод: если задача пока расплывчатая, попросите ИИ сначала помочь её прояснить.
Подписывайтесь: на этой неделе разберём ещё несколько простых шаблонов для новичков.
Пять цифр недели - каждая со статусом.
-19% - METR, 2025: у опытных разработчиков на знакомом коде задачи с AI заняли больше времени. METR назвал эти данные устаревшими.
+20% - что те же разработчики считали после работы. Разрыв с замером - 39 пунктов.
55,8% - GitHub Copilot, 2022: одно задание с нуля, 95 человек.
+91% - время ревью в телеметрии Faros (1255 команд). Корреляция, не эксперимент.
8,3% → 12,3% -доля копипаста в изменениях кода, GitClear, 2020–2024. В 2024-м впервые превысила долю перемещённого кода.
Цифры расходятся, потому что меряют разное.
Источники:
- METR, 10.07.2025
https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/- METR, 24.02.2026
https://metr.org/blog/2026-02-24-uplift-update/- Peng et al., arXiv:2302.06590 —
https://arxiv.org/abs/2302.06590- Faros AI
https://www.faros.ai/blog/lab-vs-reality-ai-productivity-study-findings- GitClear, «AI Copilot Code Quality 2025»
https://gitclear-public.s3.us-west-2.amazonaws.com/GitClear-AI-Copilot-Code-Quality-2025.pdf
3 признака, что ИИ-агент подходит команде:
1) повторяющиеся задачи с ясным ТЗ;
2) тесты/CI ловят ошибки;
3) есть ресурс на ревью.
Иначе ускорится написание, не поставка: по телеметрии Faros у команд с высоким внедрением ИИ PR были на 154% крупнее, а ревью — на 91% дольше. Это наблюдение компаний, не гарантия.
Источник:
https://www.faros.ai/blog/lab-vs-reality-ai-productivity-study-findingsПолный разбор —
в Telegram:
#ИИ #Разработка #АгентыИИ