В современном мире программной инженерии искусственный интеллект становится неотъемлемой частью рабочего процесса. Инструменты на базе больших языковых моделей (LLM), такие как Claude, Codex, Gemini и другие, изменяют способы разработки, ускоряя процесс и позволяя решать сложные задачи, которые ранее требовали значительных затрат времени и усилий. Однако вместе с новыми возможностями приходят и серьезные вызовы, связанные с правильным использованием этих технологий. В частности, многие разработчики, включая опытных и новичков, сталкиваются с проблемой «плохого» или неэффективного применения ИИ-инструментов, что приводит к большому количеству ошибок, неправильных ответов и, как принято говорить, «галлюцинаций» моделей. Чтобы справиться с этими проблемами и сделать ИИ-девелопмент доступным для всех, важно выработать стандарты и практики, помогающие эффективно использовать такие инструменты в повседневной работе.
Одним из ключевых препятствий в использовании LLM является управление контекстом. В основе работы языковых моделей лежит передача им определенного набора данных или инструкций — контекста — на основе которого они формируют последующий ответ. Управление этим контекстом является, по сути, искусством и необходимым навыком, который зачастую сложно формализовать, особенно для менее опытных инженеров. Интуиция играет здесь большую роль, что создает барьеры для тех, кто не может позволить себе длительное обучение «в духе проб и ошибок». Это приводит к тому, что значительная часть сообщества остаётся вне досягаемости эффективности подобных технологий.
В ответ на эту проблему появилось новое понятие — usage rules, или правила использования. Эта концепция предлагает установить единый, структурированный способ передачи рекомендаций по использованию конкретных ИИ-инструментов и библиотек. Usage rules представляют собой набор специальных инструкций или образцов текста, которые можно интегрировать непосредственно в контекст агентов, использующих LLM. То есть, каждый проект, фреймворк или библиотека, обладающие ИИ-функциональностью, могут распространять файл usage-rules.md или целую папку с такими инструкциями, адаптированными для своего инструмента.
Такое решение приносит в разработческое сообщество целый ряд существенных преимуществ. Во-первых, end user сразу получает «бесплатный» контекст для своих агентских инструментов, что значительно повышает их продуктивность и снижает количество ошибок на старте работы. Во-вторых, поскольку правила являются открытыми и интегрированными в сами проекты, каждый пользователь и разработчик может участвовать в их улучшении, вносить предложения и исправления, делая общую экосистему более стабильной и дружелюбной для новичков. Немаловажным аспектом является и возможность простого обновления этих правил вместе с обновлениями зависимостей и библиотек. Разработчик может легко поддерживать актуальность своих usage rules, что позволяет агентам всегда работать на самой современной базе знаний, независимо от даты обучения модели.
Это особенно критично, учитывая, что данные в области IT стремительно меняются, и даже самые популярные технологии постоянно обновляются, выходя за пределы знаний моделей. Практические реализации usage rules демонстрирует экосистема Elixir. В данной среде существует пакет usage_rules, который не только облегчает работу с контекстом, но и освобождает пользователей от необходимости обращаться к сторонним MCP серверам для получения и актуализации данных. С помощью специализированных задач, запускаемых через командную строку, агенты могут получать доступ к централизованным репозиториям документации, быстро находить нужные сведения и корректировать свое поведение на основе конкретных рекомендаций. Такой подход значительно повышает автономность и эффективность AI-инструментов, делая работу с ними естественной и доступной даже для тех, кто только начинает знакомство с agentic development.
Этот подход решает многие проблемы, которые недавно казались неразрешимыми: отсутствует необходимость делать бесконечные попытки «наудачу», агент изначально вооружен знаниями о специфике используемых инструментов, что значительно сокращает цикл обучения и дает шанс даже менее опытным инженерам достичь высокого уровня эффективности. Важен и социальный элемент — открытость usage rules способствует совместной работе и обмену опытом внутри открытого сообщества. Использование правил применения ИИ в программировании выводит сообщество на новый уровень. Принципы open source, которые веками позволяли объединять усилия и делиться знаниями, идеально ложатся в новую парадигму AI-assisted development. Эпоха закрытых и секретных систем постепенно отходит в прошлое, уступая место прозрачности и совместному улучшению.
Таким образом,える usage rules становятся своего рода фундаментом для демократизации технологий искусственного интеллекта в разработке. Сегодня все больше инженеров сталкивается с преимущественно положительными изменениями благодаря интеграции usage rules. Они способны поднять на новый уровень даже проекты с самыми редкими и новыми инструментами, будь то популярные языки программирования или недавно вышедшие библиотеки. В особенности это важный шаг для молодого поколения разработчиков, которым важно иметь доступ к действенным инструментам без необходимости глубокого погружения в тонкости внутреннего устройства LLM или методик работы с ними. Несомненно, внедрение usage rules требует времени и усилий от разработчиков и авторов инструментов, однако выгоды от перехода к такой системе превосходят все издержки.
Упрощение контекстного управления, поддержка и автоматическое обновление рекомендаций, повышение инклюзивности сообщества и улучшение качества взаимодействия с LLM — это лишь некоторые из явных преимуществ, которые ждут всех участников процесса. В конечном счете, идея usage rules – это не просто техническое нововведение или удобная функция. Это взгляд в будущее, в котором искусственный интеллект служит не элите, а каждому, кто работает с кодом. Равные возможности в использовании передовых технологий позволят создавать более качественные, эффективные и инновационные продукты, независимо от уровня опыта разработчика. Переход к такой модели необходимо рассматривать не как прихоть или модный тренд, а как неизбежный и закономерный этап развития индустрии.
Именно открытые стандарты и коллективная работа обеспечат устойчивость и адаптивность AI-инструментов на долгие годы, впитывая сообщество и предоставляя поддержку всем, кто стремится развиваться вместе с технологическим прогрессом.
