Как нанести пользу в разработке при помощи ИИ и измерить ее: метрики, процессы и RFC для промптов
Программный комитет ещё не принял решения по этому докладу
Целевая аудитория
Тезисы
1. От «игрушки» к пайплайну: Как внедрить LLM непосредственно в GitLab как полноправного участника ревью
2. Проблема контекста и Code Style: Как научить модель понимать внутренние стандарты компании (RAG над вики, Few-shot промптинг на «золотых» примерах).
3. Критерии качества ревью. Какие метрики собирали и каким образом? Как улучшали?
4. Как организовать регулярный процесс улучшения промптов и code style через RFC?
5. Агентное кодирование для архитектора. Как оптимизировать и контролировать процесс написания кода архитектурных утилит при помощи Spec Driven Development, чтобы сама архитектура не начала плыть?
7 лет в IT. Фуллстек по призванию. Строил и продолжает строить системы на самых разных технологиях — от Python до Flutter и React. Закладывал архитектуру и уносил в прод такие проекты как flex.shop, bristol.ru, МП Дикси, vedomosti.ru. Сейчас работаю над внутренними инфраструктурными продуктами VKTech.
Видео
Другие доклады секции
GenAI и большие языковые модели (LLM)
