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

⬇️ Відкрито набір на новий потік Agentic Engineering - авторська практична програма де ти навчишся будувати Production-Ready AI workflow на своєму реальному проекті. На виході - повністю сформований воркфлоу під свої задачі та можливість отримати сертифікацію Claude Code Architect. Місць обмежено - заповни анкету передзапису зараз: https://agenticengineering.it.com/aif... 📅 А якщо хочеш практику вже зараз, не чекаючи старту курсу - найближчим часом проводимо живі воркшопи. Увесь графік липня зібрали в одному місці: https://agenticengineering.it.com/events 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.* 📚 Всі додаткові матеріали з цього відео, скіли, темплейти та приклади воркфлоу - в Telegram каналі. Підписуйся щоб не пропустити: https://t.me/beerphp Посилання та ресурси: Дослідження OpenAI "Why Language Models Hallucinate" - чому модель вгадує замість чесного "я не знаю": https://openai.com/index/why-language... "Lost in the Middle" - дослідження Стенфорда про те, чому модель уважна до початку й кінця, а середину губить: https://arxiv.org/abs/2307.03172 "Context Rot" від Chroma - як якість падає зі зростанням контексту: https://research.trychroma.com/contex... Reflexion (NeurIPS 2023) - як агент вчиться на власних провалах через звичайний текст: https://arxiv.org/abs/2303.11366 "Effective context engineering for AI agents" від Anthropic - звідки "винеси свій мозок назовні": https://www.anthropic.com/engineering... Скіл "Інтерв'ю" - AI сам допитує тебе і витягує контекст з голови: https://github.com/genkovich/sdd/tree... Мій фреймворк SDD:https://github.com/genkovich/sdd/tree... 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. Підписуйтесь на соцмережі: Telegram-канал: https://t.me/beerphp Instagram:   / genkovich   LinkedIn:   / genkovich   DOU: https://dou.ua/users/kirill-genkovich... Таймкоди: 00:00 Чому AI впевнено генерує сміття 00:56 Працює всюди: Cursor, Claude Code, Codex, Gemini CLI 01:16 Причина 1: AI не знає того, що в тебе в голові 01:43 Ефект Memento: агент бачить лише поточний контекст 02:22 Дослідження OpenAI: чому моделі галюцинують 03:02 Що робити: винеси контекст з голови і задай напрямок 03:59 Скіл "Інтерв'ю": AI сам витягує контекст з голови 04:27 Дозвіл сказати "я не знаю" 04:46 Причина 2: ти не керуєш контекстом 05:38 Lost in the Middle: дослідження Стенфорда 06:08 Context Rot від Chroma і "зона тупості" 06:51 Як MCP і конектори засмічують контекст 07:18 Що робити: тримай чат свіжим, стискай контекст 07:58 Субагенти: контроль контекстного вікна 08:34 Позиційна увага: головне на початок і в кінець 09:13 Spec-Driven Development: фреймворки і фази 10:42 Причина 3: AI зупиняється, коли робота "виглядає" зробленою 11:30 15% AI-комітів з багами, а самоперевірка шкодить 12:34 Verification loop: вимірювана перевірка "пройшло / ні" 13:36 Окремий агент-рев'ювер з чистим контекстом 14:04 Як піти глибше: курс Agentic Engineering 14:22 Причина 4: ти не міряєш якість 15:27 Evals: error-аналіз на реальних факапах 16:01 Eval = датасет + критерії + тести 17:04 Модель-суддя і її калібрування 17:39 Причина 5: ти не вчиш модель на її помилках 18:17 Reflexion: фіксуй причину один раз у пам'ять 18:35 CLAUDE.md / AGENTS.md і авто-меморі 19:10 Не роздувай пам'ять: тримай до 200 рядків 19:49 Підсумок: 5 причин - один великий процес 20:48 З чого почати вже сьогодні 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 👇