Здравствуйте, qqqqq, Вы писали:

Q>Скажем для примера рассмотрим разработку кода. Включаешь чатгпт или еще что другое не суть. Он вполне себе прогер, пишет что скажешь, ревью твоего кода может сделать, прорефакторить все за раз, беседу поддерживает... Ошибки конечно делает, порой код не компилится даже. Надо все за ним проверять. Но чуть что, скажешь: что за это хрень вот здесь? — и он тут же все исправляет. В целом пожалуй получше чем даже несколько джунов, которые все тоже самое делать будут часами-днями вместо секунд а проверять за ними так же надо.
Q>А как его вывести на уровень мидл-разработчика? Хорошо бы в AI как-то вложить детали о специфической области чтобы он не только понимал на уровне студента или даже пожалуй специалиста широкого профиля в программировании но и что-то более конкретное? Это делается путем долгих разговоров и обьяснений в результате которых он типа в себя где-то что-то записывает и потом использует? Или же это надо вкладывать какими то скриптами на питоне. Как ни посмотришь в обьявлениях о работах для AI требуются сплош питоны с какими то пакетами, PyTorch что ли. Это PyTorch-ем ему сказать что C++ классы у нас должны быть такими вот а не такими как ? Или питоном в него спек какой можно вложить, требования к системе и скажем к общему дизайну или заставить C++ библиотеку какую то использовать?

1. Режим агента конечно. Чтобы он мог читать твой код и гуглить сам.
2. Вменяемая модель (Claude, не ChatGPT — этот гуманитарий в программировании практически бесполезен, включая GPT5)
3. Использовать нормальный язык, который он хорошо знает (typescript, не C++)
4. Использовать популярные технологии (react, не GMP)

"Дообучать" современные модели в домашних условиях абсолютно не реально, только RAG (т.е. агентский режим по сути)