Вайбкодинг и ИИ-агенты

150 терминов · русский и английский

Так говорят там, где код пишут вместе с ИИ: про агентов, про контекст, про то, что может пойти не так.

Слова этой области почти не переводятся — поэтому русский и английский стоят рядом.

Вайбкодинг Агентное кодирование ИИ-напарник Копайлот (концепт)Кодинг-агент Автономный агент Агентный Агентный цикл Агентный рабочий процесс ReAct Вызов инструментов Вызов функций Мультиагентная система Оркестрация Человек в цикле Промпт-инъекция Джейлбрейк Гардрейлы Песочница Семантический поиск База знаний Контекст-инжиниринг Память (агента)Кэширование промптов Длинный контекст MCP-сервер Cursor GitHub Copilot Claude Code Агентный режим Автодополнение Дополнение по Tab Слэш-команда Рассуждающая модель Расширенное мышление Дифф Контрольная точка Стриминг Эвал Стоимость в токенах Лимит запросов Катим в прод Агентная инженерия Разработка от спецификации Шаблон промпта Структурированный вывод Индексация кодовой базы Фоновый агент Генерация тестов Агент код-ревью Вайбкодер YOLO-режим Принять всё Ван-шот ИИ-слоп Автономный кодинг Человек над циклом Оркестратор Субагент Агент-супервизор Рой агентов Декомпозиция задачи Планирование (агента)Reflexion Самовосстановление Tree of Thoughts Передача между агентами Цикл рефлексии Headless-режим Метапромптинг Цепочка промптов Ролевой промптинг Негативный промпт JSON-режим Парсер вывода Граундинг Библиотека промптов Пользовательские инструкции Уплотнение контекста Бюджет токенов CLAUDE.md Чанкинг Извлечение Реранкинг Гибридный поиск Агентный RAG Цитирование со ссылкой Top-k MCP-клиент MCP-инструмент Схема инструмента Карта репозитория Windsurf Gemini CLI Aider Cline Devin Replit Agent v0 Composer (Cursor)Ghost text Фронтир-модель Токенов в секунду Время до первого токена Откат Навык (агента)Хук Плагин Роутинг моделей Резервная модель Worktree (изоляция агента)Вычисления на инференсе PR-агент Генерация болванки Промпт-ориентированная разработка Запрос разрешения Подтверждение инструмента SWE-bench LLM-как-судья Red teaming Промпт-кидди Prompt-first Галлюцинированный API Ошибка автоматизации Fan-out/fan-in Plan-and-Execute Обвязка (агента)A2A Self-consistency Непрямая промпт-инъекция Утечка промпта MCP-ресурс Elicitation (MCP)Sampling (MCP)stdio-транспорт JSON-RPC Streamable HTTP Context rot Lost in the middle KV-кэш Needle in a haystack Минимально достаточный контекст Эпизодическая память Блокнот (scratchpad)Настройка усилия Инъекция контекста GraphRAG Corrective RAG Bolt Lovable

Инструменты

ИИ-напарникAI pair programmer

ИИ-ассистент, который пишет код рядом с тобой: подсказывает строки и реагирует на правки, как второй разработчик за клавиатурой.

ИИ-напарник заметил ошибку на единицу ещё до того, как я запустил код.

Копайлот (концепт)Copilot (concept)

Общее имя для встроенного в редактор ИИ-помощника, который предлагает подсказки и черновики, пока управление остаётся у тебя.

Сейчас в каждой крупной IDE есть свой копайлот для автодополнения кода.

Кодинг-агентCoding agent

ИИ-система, которая сама читает кодовую базу, меняет файлы и запускает инструменты, доводя задачу до конца.

Мы дали кодинг-агенту баг-репорт, и через час он открыл пул-реквест.

Вызов инструментовTool calling

Ситуация, когда модель просит окружение выполнить конкретную функцию — поиск или правку файла — и использует полученный результат.

На вопрос о погоде ассистент ответил, вызвав инструмент прогноза.

Вызов функцийFunction calling

Возможность модели вернуть структурированный запрос на вызов названной функции с аргументами, чтобы код надёжно её выполнил.

Мы описали схему create_ticket, и вызов функций сам заполнил поля.

ПесочницаSandbox

Изолированная среда, где код от ИИ или действия агента выполняются, не задевая настоящую систему.

Агент прогнал скрипт в песочнице, так что опасное удаление не тронуло реальные файлы.

Кэширование промптовPrompt caching

Повторное использование обработанной части одинакового начала промпта, чтобы следующие запросы шли быстрее и дешевле.

Кэширование длинного системного промпта вдвое срезало задержку.

MCP-серверMCP server

Программа, отдающая инструменты, данные или промпты ИИ-приложениям по протоколу MCP, чтобы их мог использовать любой клиент.

Мы написали MCP-сервер для нашей базы, и Claude обращался к ней напрямую.

Cursor

ИИ-редактор кода на основе VS Code, известный чатом, встроенными правками и агентом, работающим по всему проекту.

Она ушла с обычного VS Code на Cursor ради правок сразу по всему репозиторию.

GitHub Copilot

ИИ-ассистент GitHub для программирования: предлагает код прямо в редакторе и отвечает на вопросы по проекту.

GitHub Copilot дописал весь файл тестов по одной строке-комментарию.

Claude Code

Кодинг-агент Anthropic для командной строки: читает репозиторий, правит файлы и запускает инструменты из терминала.

Я попросил Claude Code добавить логирование, и он за один проход поправил все сервисы.

Агентный режимAgent mode

Настройка редактора или инструмента, дающая ИИ действовать самому — править файлы и запускать команды, — а не только подсказывать.

Включи агентный режим, и он отрефакторит модуль, не спрашивая одобрения на каждую строку.

АвтодополнениеAutocomplete

Подсказки в реальном времени, которые дописывают код по мере набора, опираясь на окружающий контекст.

Автодополнение угадало всё тело цикла, стоило мне написать сигнатуру.

Дополнение по TabTab completion

Приём инлайн-подсказки ИИ нажатием Tab, позволяющий писать код быстрыми подтверждёнными рывками.

Парсер он написал в основном по Tab — жал клавишу строка за строкой.

Слэш-командаSlash command

Короткая команда с ведущим слэшем, запускающая заранее заданное действие или промпт в ИИ-инструменте.

Набор /test велел агенту сгенерировать и прогнать модульные тесты.

Контрольная точкаCheckpoint

Сохранённый снимок состояния проекта, к которому можно вернуться, если поздние правки ИИ пошли не так.

Перед большим рефакторингом я поставил контрольную точку для отката.

СтримингStreaming

Выдача ответа модели токен за токеном по мере генерации, так что текст появляется постепенно, а не разом.

Стриминг позволил видеть, как складывается объяснение, а не смотреть на крутилку.

Лимит запросовRate limit

Ограничение на число запросов или токенов за период, которое устанавливает поставщик API.

Пакетная задача упёрлась в лимит запросов и ушла на паузу с повторами.

Структурированный выводStructured output

Ответы модели, загнанные в фиксированную форму — например, JSON по схеме, — чтобы код надёжно их разбирал.

Структурированный вывод вернул чистый JSON, который мы сразу положили в базу.

Индексация кодовой базыCodebase indexing

Построение поисковой карты проекта, чтобы ИИ быстро доставал файлы, относящиеся к задаче.

После индексации кодовой базы ассистент мгновенно прыгал к нужной функции.

Фоновый агентBackground agent

Агент, выполняющий задачу сам в стороне от редактора и сообщающий о результате, когда работа закончена.

Я отправил фонового агента обновить документацию, а сам продолжил писать код.

YOLO-режимYOLO mode

Режим, где агенту разрешено вносить правки и запускать команды без подтверждения каждого шага.

Он запустил агента в YOLO-режиме, и тот сам отрефакторил, прогнал тесты и закоммитил.

Принять всёAccept all

Применить все предложенные ИИ изменения разом, не просматривая их по одному диффу.

Подсказки выглядели нормально, она нажала «принять всё» и двинулась дальше.

Headless-режимHeadless mode

Запуск агента без интерактивного интерфейса — из скрипта или командной строки — для автоматизации.

В headless-режиме агент гонялся ночами в CI, и за ним никто не следил.

JSON-режимJSON mode

Режим, заставляющий модель отвечать синтаксически валидным JSON.

JSON-режим гарантировал, что ответ разберётся без обёртки в try/except.

Парсер выводаOutput parser

Компонент, превращающий свободный текст модели в структуру, пригодную для программы.

Парсер вывода вытащил поля из сумбурного ответа модели.

Пользовательские инструкцииCustom instructions

Постоянные указания пользователя, применяемые к каждому запросу, — вроде домашних правил проекта.

Пользовательские инструкции велели ассистенту всегда отвечать в метрических единицах.

CLAUDE.md

Файл проектных инструкций, который агент читает как постоянный контекст репозитория.

Команды сборки положили в CLAUDE.md, и агент перестал их угадывать.

MCP-клиентMCP client

Сторона внутри хоста или агента, которая подключается к MCP-серверу и вызывает его возможности.

MCP-клиент обнаружил инструменты сервера и предложил их модели.

MCP-инструментMCP tool

Исполняемая возможность, которую MCP-сервер отдаёт агенту для вызова.

Мы добавили MCP-инструмент run_query, и агент читал им базу данных.

Схема инструментаTool schema

Формальное описание входов и выходов инструмента, по которому модель формирует корректный вызов.

Ясная схема инструмента не дала модели передать дату в неверном формате.

Карта репозиторияRepo map

Компактная карта структуры репозитория, подаваемая агенту для навигации по коду.

Карта репозитория помогла агенту найти нужный модуль, не читая все файлы подряд.

Windsurf

Агентная IDE, где агент Cascade планирует и правит код по всему проекту.

Прототип она собрала в Windsurf, доверив Cascade связать экраны.

Gemini CLI

Опенсорс-агент Google в терминале, сочетающий петлю ReAct с инструментами и MCP.

Он гонял Gemini CLI из шелла, чтобы собрать каркас сервиса и прогнать тесты.

Aider

Опенсорс-агент в терминале, работающий с кодом как с Git-репозиторием и коммитящий свои правки.

Aider оформлял каждое изменение чистым коммитом, так что откат был пустяком.

Cline

Опенсорс-агент в VS Code, который правит файлы и запускает команды с твоего одобрения.

Cline предложил команду в терминале и ждал клика, прежде чем её запустить.

Devin

Автономный ИИ-инженер, ведущий задачу целиком — от плана до пул-реквеста.

Они отдали Devin задачу из бэклога и ревьюили открытый им пул-реквест.

Replit Agent

Агент, который по описанию на языке собирает и разворачивает рабочее приложение.

Из одного абзаца Replit Agent за минуты поднял живое приложение для задач.

v0

Генератор от Vercel, превращающий описание или скриншот в React-компоненты интерфейса.

Она закинула макет в v0 и получила готовый компонент, который оставалось подправить.

Composer (Cursor)

Агентная модель Cursor, заточенная под быстрый агентный кодинг по всему проекту.

Composer правил дюжину файлов разом и держал приложение собираемым.

Ghost text

Серая инлайн-подсказка, которую редактор показывает впереди курсора и принимают клавишей.

Ghost text угадал остаток строки, и он нажал Tab, чтобы её взять.

ОткатRollback

Отмена внесённых агентом изменений, возвращающая проект к прежнему состоянию.

Рефакторинг сломал сборку, и она откатилась к вчерашнему состоянию.

Навык (агента)Skill (agent)

Переиспользуемое умение или расширение, обучающее агента классу задач.

Шаги деплоя упаковали в навык, который агент вызывал по имени.

ХукHook

Обработчик, срабатывающий на событие агента — до или после действия — для автоматизации.

Хук запускал форматтер каждый раз, когда агент сохранял файл.

ПлагинPlugin

Устанавливаемое расширение, добавляющее агенту команды или интеграции.

Плагин Jira позволил агенту закрывать тикеты по мере их выполнения.

Резервная модельFallback model

Запасная модель, на которую переключаются при сбое или упёршись в лимит основной.

Когда основной API отвалился по таймауту, резервная модель держала приложение на плаву.

Worktree (изоляция агента)Worktree (agent isolation)

Отдельная рабочая копия Git под параллельного агента, чтобы его правки не конфликтовали с чужими.

У каждого агента был свой worktree, и три рефакторинга шли без конфликтов.

Запрос разрешенияPermission prompt

Запрос агента на твоё «добро» перед действием — записью файла или запуском команды.

Перед удалением папки всплыл запрос разрешения, и она отказала.

Подтверждение инструментаTool approval

Явное «добро» пользователя на конкретный вызов инструмента агентом.

Подтверждение инструмента требовалось для всего, что касалось прода.

stdio-транспортstdio transport

Локальный транспорт MCP, переносящий сообщения через стандартные ввод и вывод процесса.

Для локального инструмента stdio-транспорт был проще всего — никаких портов, только каналы.

JSON-RPC

Формат удалённых вызовов поверх JSON, на котором держится обмен сообщениями в MCP и A2A.

Каждый запрос MCP в проводе был сообщением JSON-RPC с методом и параметрами.

Streamable HTTP

Актуальный удалённый транспорт MCP, пришедший на смену прежнему отдельному SSE-транспорту.

Удалённый сервер перевели на Streamable HTTP и убрали старую схему на SSE.

Bolt

ИИ-билдер приложений на WebContainers, который собирает и хостит проект прямо в браузере.

В Bolt она описала дашборд и через секунды смотрела, как он работает в превью.

Lovable

ИИ-билдер приложений, превращающий описание на языке в полноценное приложение с базой и авторизацией.

Из абзаца Lovable выдал рабочее приложение с логином и базой данных.

Агенты

Агентное кодированиеAgentic coding

Стиль разработки, где ИИ-агент сам планирует, правит файлы и запускает команды, двигаясь к цели почти без пошаговых указаний.

Она перешла на агентное кодирование и позволила инструменту самому чинить падающие тесты.

Автономный агентAutonomous agent

Управляемая моделью программа, которая идёт к цели сама: выбирает действия и инструменты, не дожидаясь каждой команды.

Автономный агент забронировал рейс, заполнил форму и без напоминаний прислал сводку.

АгентныйAgentic

Так говорят о софте, который действует с инициативой — планирует, применяет инструменты и подстраивается, а не просто отвечает на один запрос.

Новая версия ощущается агентной: она сама доустанавливает зависимости, а не только советует.

Агентный циклAgent loop

Повторяющийся круг, в котором агент смотрит на результат, решает следующий шаг, действует и читает исход — пока задача не решена.

На каждом витке агентного цикла запускался тест, читалась ошибка и правился файл.

Агентный рабочий процессAgentic workflow

Задача, разбитая на шаги, которые ИИ-агент выполняет по очереди, вызывая инструменты и сам проверяя свой прогресс.

Их чек-лист релиза стал агентным процессом: он ставит теги, собирает и набрасывает заметки.

ReAct

Приём, где модель чередует рассуждение словами и действия, используя каждое наблюдение как подсказку для следующего шага.

С ReAct агент рассуждал вслух, искал в документации, а затем отвечал.

Мультиагентная системаMulti-agent system

Схема, где несколько специализированных агентов сотрудничают или делят задачу, передавая друг другу работу и сообщения.

У них планировщик поручает код исполнителям, а проверяющий агент смотрит результат.

ОркестрацияOrchestration

Согласование нескольких агентов, инструментов или шагов так, чтобы они шли в нужном порядке и передавали результаты друг другу.

Слой оркестрации решает, какой агент возьмёт заявку и когда её эскалировать.

Человек в циклеHuman-in-the-loop

Схема, где человек просматривает или утверждает действия ИИ в ключевых точках, прежде чем они вступят в силу.

Деплой остаётся под контролем человека: агент предлагает, инженер жмёт «принять».

ГардрейлыGuardrails

Правила и фильтры вокруг модели — ограждения, которые держат её входы и выходы в разрешённых рамках.

Гардрейлы не дали агенту запускать команды за пределами папки проекта.

Память (агента)Memory (agent)

Хранилище, позволяющее агенту держать факты между ходами или сессиями, чтобы помнить прежние решения и предпочтения.

Благодаря памяти агент помнил наше соглашение об именах с прошлой недели.

Агентная инженерияAgentic engineering

Дисциплина создания софта через управление ИИ-агентами, где силы человека уходят на спеки, ревью и координацию.

Команда перестроилась вокруг агентной инженерии — руками код пишут всё реже.

Агент код-ревьюCode review agent

ИИ, который читает предложенное изменение и отмечает баги, огрехи стиля или риски — как это делал бы рецензент-человек.

Агент код-ревью поймал гонку потоков, которую двое людей проглядели.

Автономный кодингAutonomous coding

Разработка, где агент сам доводит задачу от запроса до рабочего кода с минимумом участия человека.

За ночь автономный кодинг превратил тикет в проверенную и вмёрженную правку.

Человек над цикломHuman-on-the-loop

Схема, где человек надзирает за агентом и вмешивается при сбоях, а не подтверждает каждое действие.

Команда держалась над циклом: смотрела на дашборд и вмешивалась, только когда агент уходил в сторону.

ОркестраторOrchestrator

Компонент или агент, координирующий работу нескольких агентов или шагов к общей цели.

Оркестратор разбил задачу, разослал части исполнителям и собрал их ответы.

СубагентSubagent

Подчинённый агент, которому оркестратор делегирует под-задачу в отдельном контексте.

Главный агент поднял субагента только ради поиска по документации.

Агент-супервизорSupervisor agent

Агент, который раздаёт работу другим и проверяет их результат, прежде чем принять.

Агент-супервизор забраковал черновик и отправил его на ещё один проход.

Рой агентовSwarm

Множество простых агентов, вместе решающих задачу без жёсткого центрального управления.

Рой парсеров сам поделил сайты между собой и отчитался о результатах.

Декомпозиция задачиTask decomposition

Разбиение крупной задачи на мелкие под-задачи, которые агент решает шаг за шагом.

Декомпозиция превратила «собрать API» в дюжину мелких проверяемых шагов.

Планирование (агента)Planning (agent)

Этап, на котором агент выстраивает последовательность действий до того, как начать их выполнять.

Первый ход агент потратил на планирование, а затем шёл без откатов назад.

Reflexion

Приём, где агент словами фиксирует, что пошло не так, и учитывает эту заметку в следующей попытке.

После провального прогона Reflexion помог агенту не наступить на те же грабли.

СамовосстановлениеSelf-healing

Способность агента самому обнаружить и починить сбой — например, упавший тест — без человека.

Самовосстанавливающийся пайплайн поймал падение и залатал его до того, как все проснулись.

Передача между агентамиAgent handoff

Передача задачи и её контекста от одного агента другому по ходу работы.

После рисёрча передача перекинула работу агенту, который пишет код.

Цикл рефлексииReflection loop

Цикл, где агент оценивает свой вывод и переделывает его, пока не выполнится критерий.

Цикл рефлексии дважды переписал сводку, прежде чем она стала читаться гладко.

Агентный RAGAgentic RAG

RAG, где агент сам решает, когда и что искать, уточняя извлечение по ходу дела.

Агентный RAG искал заново, поняв, что первые результаты били мимо.

PR-агентPR agent

Агент, оформляющий изменения как пул-реквест — с описанием и правками по ревью.

PR-агент открыл аккуратный пул-реквест и даже ответил на комментарий рецензента.

Plan-and-Execute

Архитектура агента: сперва полный план, затем последовательное исполнение шагов.

Plan-and-Execute расписал все десять шагов заранее и прошёл их без перепланирования.

Обвязка (агента)Scaffolding (agent)

Программная оболочка вокруг модели — петля, инструменты, разбор, — превращающая её в агента.

С моделью всё было в порядке: агент терял нить из-за слабой обвязки.

A2AA2A protocol

Agent2Agent: открытый протокол общения агентов из разных фреймворков между собой.

По A2A планирующий агент передал задачу платёжному агенту вендора.

Elicitation (MCP)

Возможность MCP, где сервер через клиента запрашивает у пользователя недостающий ввод.

Посреди задачи elicitation всплыл вопросом, в какое окружение разворачивать.

Минимально достаточный контекстMinimum viable context

Минимум контекста, нужный агенту для задачи; лишнее скорее мешает, чем помогает.

Урезав до минимально достаточного контекста, агента сделали быстрее и точнее.

Эпизодическая памятьEpisodic memory

Память агента о конкретных прошлых эпизодах или сессиях, к которой он может обратиться.

Эпизодическая память дала вспомнить, как тот же баг решили два проекта назад.

Corrective RAG

RAG с самопроверкой: оценивает извлечённое и до-ищет, если результат выглядит слабым.

Corrective RAG заметил, что фрагменты не в тему, и запустил поиск заново.

Как идёт работа

ВайбкодингVibe coding

Создание программ через описание задачи обычными словами: код пишет ИИ, а результат часто принимают, не вчитываясь в каждую строку.

За вечер он собрал лендинг вайбкодингом — просто набирал правки, пока не заработало.

ДиффDiff

Показ предлагаемых изменений с добавленными и удалёнными строками, чтобы просмотреть их перед применением.

Агент показал дифф, и я принял только те куски, которым доверял.

Разработка от спецификацииSpec-driven development

Подход, где сперва пишут ясную спецификацию, а ИИ превращает её в план, задачи и код.

Разработка от спецификации перенесла споры в документ, а не в пул-реквест.

Шаблон промптаPrompt template

Многоразовый промпт с подстановками, которые заполняют под каждый запрос, сохраняя единообразие инструкций.

Мы держали шаблон промпта, чтобы каждая сводка выходила в одном формате.

Генерация тестовTest generation

Написание ИИ тестовых случаев для существующего кода, чтобы проверить поведение и защититься от регрессий.

Генерация тестов дала нам 40 случаев для парсера, до которого не доходили руки.

Цепочка промптовPrompt chaining

Соединение нескольких промптов, где выход одного становится входом следующего.

Цепочка промптов сперва сжала документ, а потом превратила сводку в слайды.

Библиотека промптовPrompt library

Коллекция переиспользуемых, отлаженных промптов, которую команда держит под рукой.

Новички брали из библиотеки промптов, а не писали их с нуля.

Генерация болванкиBoilerplate generation

Генерация шаблонного стартового кода — каркас проекта, обвязку, — чтобы пропустить рутину.

Генерация болванки за секунды подняла маршруты и конфиг.

Промпт-ориентированная разработкаPrompt-driven development

Разработка, где главный движущий артефакт — промпт, а не рукописный код.

В промпт-ориентированной разработке промпты версионировали, как исходники.

Fan-out/fan-in

Паттерн: разослать под-задачи параллельным агентам (fan-out) и собрать их результаты (fan-in).

Fan-out/fan-in разом отревьюил двадцать файлов и свёл находки воедино.

Контекст

Семантический поискSemantic search

Поиск по смыслу, а не по точным ключевым словам: сравниваются векторные представления запроса и содержимого.

Семантический поиск нашёл код авторизации, хотя в запросе не было слова «логин».

База знанийKnowledge base

Собранное хранилище документов или фактов, откуда ИИ достаёт материал, чтобы опереть ответы на твои данные.

Ответы поддержки теперь берутся из базы знаний прошлых заявок и документации.

Контекст-инжинирингContext engineering

Выбор того, какую информацию положить в ограниченное рабочее окно модели, чтобы у неё было ровно нужное и ничего лишнего.

Грамотный контекст-инжиниринг — это прислать дифф и упавший тест, а не весь репозиторий.

Длинный контекстLong context

Способность модели принять очень большой ввод за раз — например, целые кодовые базы или объёмные документы.

С длинным контекстом мы вставили всю спецификацию и разом попросили ревью.

Ролевой промптингRole prompting

Задание модели роли или персоны, чтобы настроить тон и экспертизу её ответа.

Ролевой промптинг в образе строгого рецензента сделал отзывы куда острее.

Негативный промптNegative prompt

Указание модели, чего в её выводе быть не должно.

Негативный промпт удержал рекламный текст от штампов.

Уплотнение контекстаContext compaction

Сжатие накопленного контекста или истории, чтобы уместить его в окно, не потеряв сути.

Когда чат разросся, уплотнение контекста свело ранние ходы в краткую сводку.

Бюджет токеновToken budget

Лимит токенов на задачу или шаг: управляет стоимостью и тем, сколько контекста поместится.

Тесный бюджет токенов заставил агента достать лишь три самых нужных файла.

ЧанкингChunking

Нарезка документов на мелкие фрагменты, чтобы их можно было индексировать и извлекать в RAG.

Аккуратный чанкинг держал связанные абзацы вместе и улучшил ответы.

ИзвлечениеRetrieval

Доставание из базы знаний фрагментов, наиболее релевантных запросу.

Извлечение вытащило три раздела, где действительно упоминался код ошибки.

РеранкингReranking

Переупорядочивание извлечённых кандидатов по релевантности вторым, более точным ранкером.

Реранкинг поднял единственный полезный результат над десятком почти-попаданий.

Гибридный поискHybrid search

Сочетание ключевого и векторного поиска, дающее лучший результат, чем каждый по отдельности.

Гибридный поиск поймал и точную строку ошибки, и её перефразировки.

MCP-ресурсMCP resource

Данные или контент, которые MCP-сервер отдаёт агенту как контекст, в отличие от исполняемого инструмента.

Сервер отдал вики как MCP-ресурс, который агент мог читать, но не менять.

Context rot

Падение качества модели по мере роста контекста — даже на простых задачах.

За сотней страниц наступал context rot, и модель начинала упускать очевидное.

Lost in the middle

Эффект: информацию из середины длинного контекста модель использует хуже, чем с краёв.

Ключевой пункт был в середине документа — из-за lost in the middle модель его пропустила.

KV-кэшKV cache

Кэш ключей и значений внимания, ускоряющий генерацию, но растущий с длиной контекста.

Огромный KV-кэш съел память, стоило беседе перевалить за свой предел.

Needle in a haystack

Тест длинного контекста: спрятать факт в большом вводе и проверить, найдёт ли модель.

Тест needle in a haystack зарыл код на 200 страниц — модель его достала.

Блокнот (scratchpad)Scratchpad

Рабочая область, куда модель записывает промежуточные рассуждения перед ответом.

На блокноте модель прогнала вычисления, а затем выдала чистый ответ.

Инъекция контекстаContext injection

Подстановка нужных данных в контекст перед запросом; в атаке — вредоносная вставка.

Инъекция контекста подсунула часовой пояс пользователя, и время вышло верным.

GraphRAG

RAG поверх графа знаний: извлечение по связям сущностей, а не только по векторной близости.

GraphRAG прошёл по связям владения и ответил, кто кому подчинён.

Модели

Рассуждающая модельReasoning model

Модель, настроенная разбирать задачу явными шагами перед ответом, жертвуя скоростью ради более крепкой логики.

Для хитрого алгоритма мы взяли рассуждающую модель, и она поймала краевой случай.

Расширенное мышлениеExtended thinking

Режим, в котором модель тратит дополнительные вычисления на скрытое рассуждение перед ответом, улучшая сложные случаи.

С расширенным мышлением она спланировала миграцию до первой строки кода.

ЭвалEval

Тест, измеряющий, насколько хорошо модель или агент справляется с задачей; служит для сравнения версий и отлова регрессий.

Наш эвал прогонял каждый промпт на 200 случаях перед выкаткой изменения.

Стоимость в токенахToken cost

Цена запроса, зависящая от того, сколько токенов входа и выхода он расходует.

Урезав системный промпт, мы заметно снизили стоимость каждого вызова в токенах.

ИИ-слопAI slop

Низкокачественный, шаблонный контент или код, который ИИ выдаёт без разбора и проверки.

Репозиторий заполнился ИИ-слопом: правдоподобные функции, которые толком не работали.

ГраундингGrounding

Привязка ответа модели к проверяемым источникам или данным, чтобы снизить выдумки.

Граундинг бота на инструкции отучил его придумывать несуществующие пункты меню.

Top-k

Параметр, ограничивающий число рассматриваемых кандидатов — при извлечении или сэмплинге.

Снижение top-k до пяти удержало контекст в фокусе и сбило стоимость.

Фронтир-модельFrontier model

Самая мощная на данный момент модель, на переднем крае возможностей.

На самые трудные задачи брали фронтир-модель, а всё прочее кэшировали.

Токенов в секундуTokens per second

Скорость генерации модели: сколько токенов она выдаёт за секунду.

Более высокая скорость в токенах в секунду у малой модели делала чат мгновенным.

Время до первого токенаTime to first token

Задержка между отправкой запроса и появлением первого токена ответа.

Сокращение времени до первого токена делало ассистента отзывчивым даже на длинных ответах.

Роутинг моделейModel routing

Выбор, какой модели отдать запрос, исходя из его сложности, цены или типа.

Роутинг моделей слал быстрые вопросы дешёвой модели, а трудные — большой.

Вычисления на инференсеTest-time compute

Вычисления, потраченные на размышление в момент ответа, а не при обучении: усилие в обмен на качество.

Больше вычислений на инференсе — и модель поймала собственную арифметическую оплошность.

LLM-как-судьяLLM-as-judge

Использование модели для оценки или сравнения чужих ответов по заданным критериям.

LLM-как-судья ранжировал два черновика, избавив от вычитки обоих.

Галлюцинированный APIHallucinated API

Выдуманный моделью вызов метода или библиотеки, которых на самом деле нет.

Код выглядел верным, пока галлюцинированный API не выдал «модуль не найден».

Sampling (MCP)

Возможность MCP, где сервер запрашивает ответ модели, а выполняет его клиент.

Через sampling сервер попросил модель клиента сжать файл.

Настройка усилияEffort setting

Регулятор того, какой бюджет модель тратит на рассуждение.

Он поднял настройку усилия для доказательства и сбавил для мелких правок.

Промпты и атаки

Промпт-инъекцияPrompt injection

Атака, прячущая инструкции в тексте, который читает модель, чтобы та забыла исходную задачу или слила данные.

На странице было спрятано «забудь прежние правила» — агент чуть не послушался.

ДжейлбрейкJailbreak

Хитро составленный ввод, который заставляет модель обойти правила безопасности и выдать то, в чём она обычно отказывает.

На форуме обменивались джейлбрейк-промптами, пока вендор не залатал модель.

Ван-шотOne-shot

Получить рабочий результат с одного запроса, без последующих кругов правок.

Он попытался собрать всю игру в один ван-шот — и, к удивлению, она запустилась сразу.

Tree of Thoughts

Метод рассуждения, перебирающий ветвящееся дерево промежуточных мыслей вместо одной цепочки.

С Tree of Thoughts модель взвесила три подхода, прежде чем выбрать один.

МетапромптингMeta-prompting

Использование модели, чтобы писать или улучшать промпты, которые ты затем подаёшь модели.

Метапромптингом она заставила ИИ переписать её корявые инструкции.

Prompt-first

Подход, где промпт — первичный артефакт проектирования, а код вторичен.

В их prompt-first-подходе спорили о формулировках до того, как кто-то открывал редактор.

Self-consistency

Генерация нескольких цепочек рассуждения и выбор ответа голосованием большинства.

Self-consistency прогнал задачу пять раз и проголосовал за итоговое число.

Непрямая промпт-инъекцияIndirect prompt injection

Инъекция инструкций через внешние данные — веб-страницу или файл, — которые агент читает.

В комментарии на странице пряталась непрямая инъекция, которую агент чуть не исполнил.

Утечка промптаPrompt leaking

Атака, выманивающая у модели её скрытый системный промпт.

Хитрый вопрос добился утечки промпта, обнажив секретные инструкции приложения.

Всё остальное

Катим в продShip it

Клич о быстром релизе — часто после того, как основную работу сделал ИИ, а автор доверяет результату настолько, что выкатывает.

Тесты зелёные, на вид норм — катим в прод.

ВайбкодерVibe coder

Тот, кто практикует вайбкодинг: ведёт разработку словами и опирается на ИИ, часто не вчитываясь в сам код.

Как самоучка-вайбкодер, она выпустила три приложения, так и не выучив синтаксис.

Цитирование со ссылкойCitation (grounded)

Ссылка на источник, приложенная к утверждению ответа, чтобы читатель мог его проверить.

Каждое предложение несло ссылку, и рецензент мог сверить любое утверждение.

SWE-bench

Бенчмарк, оценивающий кодинг-агентов на реальных GitHub-issue настоящими юнит-тестами проектов.

Оценка агента на SWE-bench подскочила, стоило ему научиться сперва прогонять тесты.

Red teaming

Намеренные атаки на систему инъекциями и джейлбрейками, чтобы найти дыры до релиза.

Неделя red teaming вскрыла три промпта, сливавших системное сообщение.

Промпт-киддиPrompt kiddie

Пренебрежительно о том, кто «собирает» только промптами, не понимая кода.

Настоящие баги выдали в нём промпт-кидди, едва вывод ИИ сломался.

Ошибка автоматизацииAutomation bias

Склонность доверять выводу автоматики или ИИ, не перепроверяя его.

Из-за ошибки автоматизации неверное число прошло насквозь — «ведь так сказал ИИ».

Разговоры из этой колоды

Окно диффа чернильным контуром: слева столбик плюсов и минусов, строки кода штриховкой;
одна строка подчёркнута охрой, рядом с ней пузырь комментария

В приложении эти карточки идут набором на день — он собран заранее