AI-инжиниринг в 2026 году: Промпт, контекст, харнесс, цикл, граф — простыми словами!

Здесь вы найдете шпаргалку в HD-качестве и другие ресурсы из видео → https://github.com/aishwaryanr/awesom..." За последние несколько лет в области разработки ИИ произошли пять основных сдвигов: разработка подсказок, разработка контекста, разработка вспомогательного программного обеспечения, разработка циклов и разработка графов. В этом эпизоде ​​все пять сдвигов объединены в одну историю, чтобы вы точно знали, откуда каждый из них появился и куда впишется следующий новый термин. 🔔 Присоединяйтесь к нашей следующей группе по прикладному ИИ, которую веду я и один из ведущих специалистов OpenAI. Используйте промокод YT25 для скидки 25%: https://maven.com/aishwarya-kiriti/ge... Я более десяти лет занимаюсь исследованиями в области ИИ, в последнее время работала ученым и техническим руководителем в AWS, создавая производственные системы для крупных предприятий. Сейчас я руковожу LevelUp Labs, где мы помогаем компаниям среднего и крупного бизнеса внедрять ИИ-технологии. Вы научитесь: • Понимать, почему разработка подсказок стала менее важной, когда модели стали лучше понимать намерения самостоятельно. • Понимать, что на самом деле решает разработка контекста: ограниченные контекстные окна, отсутствие состояния и устаревание контекста. • Распознавать, что добавляет разработка вспомогательного оборудования к контексту, включая файловые системы, песочницы, наблюдаемость и границы доступа. • Настраивать свой первый цикл агента в Claude Code или Codex с триггером, целью, проверкой, памятью между запусками и условием остановки. • Создавать рабочий процесс на основе графов с параллельными агентами исследования и отдельным агентом критика, который обнаруживает ошибки до того, как они дойдут до вас. • Различать действительно новую задачу в области ИИ и ребрендинг старой. • Использовать два простых вопроса для оценки любого нового термина, который появится в этой области. Я также покажу два реальных примера в Claude Code: простой цикл отслеживания цен, который проверяет страницу продукта каждые два часа и отправляет мне сообщение в Slack, когда цена снижается, и исследование на основе графов. Рабочий процесс, который запускает работу трех исследователей параллельно и передает их работу агенту-критику до того, как она попадет ко мне. Оба процесса должны быть достаточно простыми для копирования, а не просто для наблюдения. Искусственный интеллект будет создавать новые термины каждые несколько месяцев, и легко почувствовать, что каждый раз нужно все переучивать. Два вопроса, которые стоит задать о любом новом термине: из какой проблемы он возник и что он контролирует такого, чего не контролировал предыдущий. В большинстве случаев это покажет, является ли это действительно новым уровнем или просто оптимизацией чего-то, что вы уже понимаете. Мой LinkedIn:   / areganti   Веб-сайт: https://levelup-labs.ai/ Бесплатная рассылка: https://thenuancedperspective.substac... Бесплатные курсы: https://levelup-labs.ai/education Мой GitHub (ресурсы по ИИ): https://github.com/aishwaryanr/awesom... Instagram:   / aish_reganti