Что в докладе будет, а чего не будет

Сейчас можно с уверенностью выделить несколько областей, связанных с документацией, в которых использование моделей нейросетей и инструментов на их основе уже нашло применение:

1. Автоматизация вычитки документации, создаваемой человеком. Вместе с моим коллегой Вовой Кирюшкиным мы уже делали доклад об этом в прошлом году.

2. Умный поиск по документации с использованием RAG. Мы его внедрили уже около двух лет назад, он работает и в целом стал хорошей точкой входа для многих пользователей. Я немного поучаствовал в процессе тестирования, но это дело прошлое.

3. Поставка документации напрямую в инструменты для агентской разработки в удобном для агентов виде, например через Context7. Это хороший способ донести нужную информацию до конечных пользователей, но я сам еще не готов к этому разговору.

4. Зато сейчас уже можно поговорить о том, как и насколько агенты могут автономно создавать документацию. Реализацией я активно занимался в последние полгода и достиг довольно интересных результатов.

Для меня стало неожиданностью то, что больше всего времени занял не выбор стека (спойлер — VS Code + Code Assistant, наш форк Roo Code + несколько разных моделей), не составление правил для агента и библиотеки промптов, не тестирование и даже не обучение нашей редакции.

Самым сложным и долгим оказался поиск сценариев, в которых уже готовый к работе агент может принести реальную пользу бизнесу. Забавно, но агент при грамотной настройке правил, мощной моделью под капотом и при правильной постановке задач способен практически на что угодно.

Проблема в том, что подробная постановка, стабильный промпт, анализ результатов и корректировка поведения агента в ходе работы нивелируют выгоду в скорости решения задач во многих сценариях.

Но кое-где можно добиться ускорения на 50, 100 и еще больше процентов.