Чому AI пише тобі сміття: 5 помилок, які роблять всі

- 3-4 липня - воркшоп Agentic Engineering Workflows: як будувати AI-workflow не на рівні промптів, а на рівні повного software delivery.
- 11 липня - практичний воркшоп Loop Engineering: **як побудувати AI workflow, якому можна довіряти. Щоб агент не просто генерував код, а проходив перевірки, сам бачив помилки, виправляв їх і рухався в межах контрольованої системи.**

Посилання та ресурси:

Ти просиш штучний інтелект щось зробити. І він ніби зробив. Задача начебто вирішена, але чогось бракує - десь неточність, десь помилка. І ти такий: ну майже. А найгірше те, що чим впевненіше AI звучить, тим більша ймовірність, що він щойно згенерував тобі сміття.

У цьому відео розбираю 5 конкретних причин, чому так стається - і головне, що з кожною робити. Не загальні поради, а механіка: чому модель галюцинує (з посиланням на дослідження OpenAI), що таке "зона тупості" контекстного вікна, чому агент зупиняється рівно тоді, коли робота починає виглядати зробленою, як міряти якість і як зробити так, щоб модель перестала повторювати ту саму помилку.

І найкраще: всі ці рецепти працюють абсолютно всюди, з чим би ти не працював - Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI чи будь-який інший інструмент.

Таймкоди:

Постав лайк, якщо хочеш більше відео про Claude Code, агентні воркфлоу та Agentic Engineering!

Візьми одну причину - ту, що зараз болить найбільше - і застосуй її на наступній задачі вже сьогодні. А в коментарях напиши, про яку з цих п'яти проблем ти вже знав, а що було новеньке