Full-Stack Context Engineering for AI Prototyping
В докладе рассматривается концепция контекст инженеринга для создания цифровых продуктов с использованием искусственного интеллекта. Авторы выявляют проблему 'AI slop', возникающую из-за некачественного контекста, и предлагают подход 'Vipe Coder', который включает в себя визуальный контекст, информационный контекст и создание микроинструментов для автоматизации сбора данных.
Что забрать из ролика в дело
Введение
Доклад начинается с аналогии магического шара, демонстрируя проблему некачественного контекста в AI.
Обсуждаются языковые модели, которые усредняют данные и создают 'AI slop' из-за отсутствия контекста.
Концепция Coder
В докладе объясняется, что кодер - не традиционный программист, а специалист, который управляет процессом.
Он задаёт архитектуру и логику, оркеструя работу нескольких инструментов.
Проблемы с промтами
Промты не дают ответа на важные вопросы о структуре и вёрстке интерфейса.
Текстовый промт не создаёт иллюзию реального продукта, что портит исследование.
Контекст Инженеринг
В докладе предлагается использовать визуальный контекст для улучшения интерфейса.
Требуется проектирование 360-градусного контекста, включая текст, визуальный и информационный контекст.
Микроинструменты
Для решения проблемы доступа к закрытым API предложены микроинструменты на основе MCP-серверов.
Эти инструменты обогатят данные, автоматизируя сбор информации для основной программы.
Оператору входа в AI это может быть полезно для улучшения оркестрации моделей и автоматизации, создавая более качественный контекст для AI и упрощая процессы сбора и обработки данных.