Эффективное использование LLM ИИ — не «ускоритель всего». У него есть точка окупаемости. При взаимодействии с моделью мы тратим время на: - формулировку запроса; - передачу контекста; - 1–3 итерации уточнений; - проверку результата. Иногда суммарно это дольше, чем решить задачу руками (и головой). Первый фильтр Если вы сами сделаете это быстрее — LLM использовать не надо. Это базовый критерий. Не “можно ли применить”, а “есть ли экономия”. ⏳ Где LLM действительно экономит часы 1. Анализ большого объёма данных - diff’ы релиза - список коммитов - stack trace + логи - чужой легаси-код - незнакомый язык или формат данных Задача формализована: найти корреляции, объяснить поведение, выдвинуть гипотезу. Модель работает как быстрый анализатор. 2. Атомарные технические задачи - регулярки - cron-выражения - SQL-запросы - оптимизация отдельного метода - unit-тесты на существующий код Почему это работает: - задача локальная - результат легко проверить - цена ошибки низкая 3. Механическая генерация - DTO - boilerplate - фикстуры - миграции Это рутинная работа — модель справляется стабильно. 🚫 Где LLM начинает отнимать время 1. Архитектура “с нуля” Если модель не знает реальные ограничения, нагрузку, доменную специфику и исторические компромиссы — она выдаёт шаблонное решение. Дальше начинается цикл правок. В итоге быстрее было бы продумать самому. 2. Нечёткие задачи “Как нам улучшить систему?” Без критериев успеха модель генерирует текст, а не решение. 3. Высокая цена ошибки - продакшн-фиксы под давлением - финансовая логика - регуляторные требования Галлюцинации здесь недопустимы. Проверка результата может занять столько же времени, сколько самостоятельное решение. ✅ Практический чек-лист Перед тем как идти в LLM, стоит ответить на вопросы: - Сделаю ли я это быстрее с моделью, чем без неё? - Могу ли я передать весь необходимый контекст? - Легко ли проверить результат? - Цена ошибки приемлема? Если 3–4 ответа “да” — используйте. Если нет — скорее всего, вы добавляете лишний слой сложности. #LLM