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. Я более десяти лет занимаюсь исследованиями в области ИИ, в последнее время работал ученым-исследователем в области ИИ 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-ориентированные решения. Вы узнаете, как: • Понять, почему разработка подсказок стала менее важной, когда модели стали лучше понимать намерения самостоятельно. • Понять, что на самом деле решает разработка контекста: ограниченные контекстные окна, безсостоятельность и деградация контекста. • Распознать, что Инженерное обеспечение ИИ дополняет контекст, включая файловые системы, песочницы, наблюдаемость и границы доступа. • Настройте свой первый цикл работы с агентами в Claude Code или Codex, используя триггер, цель, проверку, память между запусками и условие остановки. • Создайте рабочий процесс на основе графов с параллельными агентами-исследователями и отдельным агентом-критиком, который обнаруживает ошибки до того, как они дойдут до вас. • Отличите действительно новую задачу в области ИИ от ребрендинга старой. • Используйте два простых вопроса для оценки любого нового термина, который появится в этой области. Я также показываю 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 падает, и рабочий процесс исследования на основе графов, который запускает трех исследователей параллельно и передает их работу агенту-критику до того, как она дойдет до меня. Оба примера достаточно просты для копирования, а не просто для наблюдения. ИИ будет продолжать создавать новые термины каждые несколько месяцев, и легко почувствовать, что вам нужно каждый раз заново все изучать. Два вопроса, которые стоит задать При обсуждении любой новой версии вы будете спрашивать, с какой проблемой она возникла и что она контролирует такого, чего не было в предыдущей. В большинстве случаев это покажет, действительно ли это новый уровень или просто оптимизация 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... Курсы для участников групповых программ: https://maven.com/aishwarya-kiriti Instagram:   / aish_reganti