SGR подход или как улучшают качество в LLM-проектах
На канале “LLM под капотом” вышел интересный блок постов по спасению проекта с LLM под капотом. Рекомендую ознакомиться, классный формат с выжимкой из лучших практик как за 5 дней подняли качество метрики AI-системы с 60% до 80% точности за счет профессионализма и правильных подходов в работе с качеством LLM-приложений
Мне понравилось в ней все:
- как выстроены процессы команды
- какие применяли подходы
- как улучшали метрики
Что полезного можно взять:
-
режим стартапов-команды
-
A vs B геймификация
-
понятные роли в AI-командах
-
хорошая практика Heatmap карты
-
процессы для AI-команд
-
рабочие/нерабочие принципы
Дополнительные:
Впервые опубликовано: @corporate_ai. Обсуждения: t.me/ai_pmf/105.
Методология
Методология одной книгой
Как Product Owner ведёт запрос бизнеса от первого письма до результата, который можно показать: пять стадий, у каждой понятный выход. Оставьте почту, и я пришлю книгу.
Эта статья — часть методологии: Поставка: быстро и качественно → Контекст для агентов
Читать дальше
- Дизайн-дрифт в Claude Code
Ситуация Дорабатываю интерфейс от Claude Design в уже рабочем проекте Claude Code — много мелких правок на действующем коде Проблема: Через 10 итераций Claude Code сильно уходит…
- Отдельно про Backend
Для меня это отдельная боль, тк 90% всех проектов для теста гипотез - это примитивные REST сервера которые подключаются между разными сервисами.
- AI App Sec и безопасность AI-кода
Semgrep - анализирует код на уязвимости, помогает не пропустить плохие решения от AI-агента в прод и подсвечивает что и где может пойти не так. Приоретизирует ошибки и риски.