Современные технологии искусственного интеллекта и генеративных моделей продолжают тесно переплетаться с программированием и разработкой программного обеспечения. Одной из актуальных тенденций последних лет стало понимание промптов — текстовых инструкций, которые мы передаем большим языковым моделям (LLM) — как неотъемлемой части исходного кода программ. В этой статье мы рассмотрим концепцию «промпты — это исходный код» и на её примере опишем использование быстрого vibecoded скрипта для тестирования качества клавиатуры и точности её работы при быстром наборе текста. Промпты и их место в программировании Традиционно исходный код программы — это набор человекочитаемых инструкций, написанных на языках программирования с целью задания логики работы приложения. Ричард Столлман, один из основоположников движения за свободное программное обеспечение, отмечал, что исходный код — это «предпочтительный способ изменения программы».
Однако в эпоху ИИ и автоматизированного кода эта классическая концепция начинает трансформироваться. Большие языковые модели, такие как ChatGPT, способны по текстовым указаниям генерировать полные программные решения. Эти указания — промпты — фактически задают требования и структуру будущей программы. Таким образом, промпты становятся исходным кодом, который программист или ИИ-инструмент, выступая в роли компилятора, преобразуют в выполняемый код. Такой подход меняет парадигму восприятия программирования и требует новых методов управления версиями, публикации и воспроизводимости кода.
Важность управления промптами В отличие от традиционного кода, промпты нередко представляют собой свободный текст с нестандартными формулировками и неоднозначностями. Для того, чтобы гарантировать воспроизводимость и возможность совместной работы над проектом, необходимо выстраивать структуру хранения промптов, выделять ключевые инструкции и методы модификации запросов к модели. Вместо того чтобы хранить только сгенерированный код, все больше проектов начинают хранить промпты как основной артефакт исходного кода, понимая их как основу создания и изменения программного обеспечения. Концепция хранения промптов в системах контроля версий позволяет отслеживать эволюцию требований и оптимизировать взаимодействие человека и ИИ. Более того, при наличии таких артефактов можно анализировать влияние различных формулировок запросов на конечный результат, повышая точность и качество создаваемого кода или инструмента.
Проверка качества клавиатур с помощью LLM и vibecoded скриптов Одним из практических применений концепции промптов как исходного кода является создание небольших скриптов для тестирования работы аппаратного обеспечения. В частности, проект keyboard-transpositions-checker демонстрирует, как с помощью LLM можно разработать скрипт для определения точности опроса клавиатуры и выявления багов при быстром наборе. Суть заключается в том, что скрипт принимает ввод пользователя, анализируя последовательность быстрого нажатия конкретных клавиш. В данном случае — это клавиши «j», «h» и «g», расположенные в среднем или правом центре клавиатуры. Авторы специально выбрали эту комбинацию, поскольку она позволяет кисти свободно двигаться, и последовательность нажатий может выявить проблемы со скоростью опроса клавиатуры и регистрируемыми событиями.
Особенностью такого скрипта является использование vibecoded подхода — термин, обозначающий генерирование кода, основанного на настроении или «вибрации» промпта, что позволяет создавать динамичные и адаптивные текстовые сценарии. В данном случае с помощью ChatGPT и соответствующего промпта был производен рабочий код, который затем используется для анализа аппаратных характеристик. Практическое применение и запуск скрипта Для работы с этим инструментом пользователь скачивает с официального репозитория python-скрипт, совместимый с любым python3 окружением. Запуск производится на Linux-системах, после чего оператор повторяет последовательные нажатия выбранных клавиш, обеспечивая высокую скорость и точность нажатий. При нажатии клавиши «q» программа завершает сеанс.
Если пользователь левша или предпочитает другую раскладку, скрипт легко подстраивается — можно изменить набор клавиш на соответствующий, например, на «a», «s», «d». Такой подход обеспечивает гибкость и адаптивность инструмента под разные условия использования. Значение хранения промптов и подход к публикации кода Интересной особенностью данного проекта является отказ от традиционного размещения сгенерированного кода в открытом репозитории. Вместо этого исходным кодом считается набор промптов и диалог с моделью, а сам скомпилированный исполняемый файл рассматривается как артефакт сборки. Такой подход обусловлен особенностями генеративных моделей — их генерация не детерминирована, и воспроизвести точное состояние программы без сохранения контекста промптов и моделей невозможно.
Причина также кроется в отсутствии гарантий интеллектуальной собственности, так как использование потребительского интерфейса (в отличие от API) не обеспечивает надлежащей защиты созданного исходного кода. Чтобы добиться высокой степени воспроизводимости и возможности доверенного распределения кода необходимо использовать официальные API и фиксированные модели с контролируемыми параметрами. Контрибьюция и развитие подобных проектов Разработка таких проектов обязывает каждое изменение сопровождать новым промптом для доработки кода или отдельным скриптом для модификации. Для поддержания синхронизации между человеческими изменениями и ИИ-генерацией может применяться обработка исходного кода через sed или другие утилиты, которые при повторном обучении или дообучении LLM обновляют контекст для корректной интеграции новых изменений. Если контекст становится слишком большим, можно начинать новый экземпляр с чистого листа, аккуратно сохраняя логи изменений.
Такой подход напоминает классическую систему контроля версий, но с добавлением элементов работы с искусственным интеллектом. Преимущества подхода «Промпты как исходный код» Главным преимуществом является кардинальная трансформация технологического процесса разработки. Исходный код перестает быть статичным набором инструкций, а становится гибкой формой взаимодействия с мощными генеративными моделями. Программист превращается в автора промптов, управляющего поведением ИИ и контролирующего качество результата через точную формулировку задач. Кроме того, такой метод улучшает прозрачность и открытость процесса разработки.
Все изменения и новации фиксируются на уровне промптов, что облегчает отслеживание особенностей и источников решений. В то же время это стимулирует совместную работу, так как текстовые задания просты для понимания и последующей модификации. Вызовы и перспективы Среди вызовов стоит отметить трудности гарантировать воспроизводимость и устойчивость к ошибкам. Модели ИИ могут непредсказуемо генерировать результат, поэтому необходимы дополнительные меры для тестирования и проверки качества. Наряду с этим, интеграция промптов в современные системы контроля версий требует доработки инструментов и процессов.
При этом перспективы, открывающиеся перед такой парадигмой, весьма обширны. Возможность наделять больших языковых моделей полномочиями по созданию, модификации и рефакторингу кода позволяет ускорить разработку, сделать её более доступной для широкого круга пользователей и оптимизировать трудозатраты. В сочетании с гибкими методами тестирования аппаратуры, таких как vibecoded скрипты для клавиатур, новые технологии могут значительно повысить качество создаваемых продуктов. Заключение Концепция «Промпты — это исходный код» меняет традиционные представления о программировании, вводя в процесс разработки искусственный интеллект не просто как инструмент, но как активного участника создания проектов. На примере использования vibecoded скрипта для проверки качества клавиатур можно увидеть, как такие инновационные решения становятся практичными и эффективными.
Осознание промптов как критически важных артефактов исходного кода увеличивает важность корректного управления этими текстами, обеспечивая воспроизводимость, удобство совместной работы и прозрачность. Несмотря на существующие вызовы, такой подход открывает новые горизонты для автоматизации программирования и аппаратного тестирования, делая процессы более динамичными и эффективными. Исследования и разработки в этой сфере продолжаются, расширяя границы возможного и стимулируя внедрение новых стандартов в индустрии разработки программного обеспечения и аппаратных решений.
