Читать книгу: «Создание digital-продуктов с помощью ИИ в 2025 году: от идеи до релиза», страница 2

3.3. Примеры использования API при разработке

– Генерация уникальных описаний товаров.

– Создание персонализированных рассылок.

– Разработка чат-бота поддержки.

– Автогенерация unit-тестов / mock-данных.

– Интеграция генерации изображений.

– Анализ и суммаризация текстов. (Более подробно – в Частях IV – IX).

3.4. Управление ключами и безопасностью API

Безопасность API-ключей – критически важна!

– Хранение ключей: НИКОГДА в коде или git! Используйте:

– Переменные окружения (environment variables): Самый распространенный способ для приложений.

– Системы управления секретами (Secrets Management): HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager, Google Secret Manager, Yandex Lockbox, Doppler, KeePass, Azure Key Vault и др. Рекомендуется для сложных систем и команд.

– Файлы конфигурации: С ограниченными правами доступа, не коммитьте их в Git (добавляйте в. gitignore). Менее безопасно, чем первые два способа.

– Ограничения доступа:

– Ограничение по IP (IP Whitelisting): Если API провайдер поддерживает, разрешайте доступ только с IP-адресов ваших серверов.

– Разделение ключей: Используйте отдельные ключи для разных окружений (dev, test, prod) и разных микросервисов/приложений. Это позволяет точно отзывать скомпрометированные ключи и контролировать использование.

– Лимиты использования: Установите жесткие лимиты (rate limits по частоте запросов, бюджеты по расходам) в настройках аккаунта у API-провайдера. Это защита от ошибок, атак и утечек ключей.

– Минимальные права: Если провайдер позволяет гранулированную настройку прав для ключей (например, доступ только к определенным моделям или функциям), используйте принцип минимально необходимых привилегий.

– Мониторинг использования:

– Регулярно отслеживайте расходы и количество запросов через дашборды провайдера (см. 10.1).

– Настройте оповещения (alerting) на превышение бюджетов/лимитов и аномальный рост использования (см. 10.1).

– Логируйте все API-вызовы на своей стороне для аудита и анализа.

– Ротация ключей: Периодически меняйте (ротируйте) API-ключи, особенно если есть подозрение на компрометацию или если ключ используется давно.

Часть III. Prompt-инжиниринг и мульти-ИИ-воркфлоу

Дисклеймер: ИИ – мощный инструмент, но он не читает мысли и не заменит ваш опыт. Качество результата напрямую зависит от качества вашего запроса (промпта). Не ждите идеального ответа с первой попытки: часто требуются эксперименты, итерации и обязательная проверка результата человеком. Формулируйте четкие, подробные и недвусмысленные запросы.

В этой главе разберем ключевые техники составления эффективных промптов для LLM и покажем, как организовать рабочий процесс с использованием нескольких ИИ (оркестрация). Примеры будут на русском и английском.

4.1. Базовые техники промпт-инжиниринга (Prompt Engineering)

4.1.1 Чёткость и конкретика (Be specific)

Избегайте общих запросов. Чем детальнее вы опишете желаемый результат, тем лучше ИИ вас поймет.

– Плохо: «Напиши о продуктивности.»

– Хорошо (Русский): «Опиши 5 ключевых техник повышения продуктивности для разработчиков ПО, работающих удалённо. Укажи для каждой техники краткое объяснение и пример применения.»

– Хорошо (English): «Describe 5 key productivity techniques for software developers working remotely. For each technique, provide a brief explanation and an example of its application.»

4.1.2 Ролевая постановка задачи (Set the role / Act as…)

Предложите ИИ «примерить» роль эксперта в нужной области. Это помогает модели сфокусироваться на релевантном стиле и знаниях.

– Русский: «Ты – опытный UX/UI дизайнер. Предложи структуру и основные элементы интерфейса для мобильного приложения-трекера привычек. Обоснуй свой выбор.»

– English: «You are an experienced UX/UI designer. Propose the structure and main interface elements for a mobile habit tracker application. Justify your choices.»

4.1.3 Задание формата ответа (Format the output)

Укажите, в каком виде вы хотите получить ответ: список, таблица, JSON, HTML-код, эссе и т. д.

– Русский: «Сравни YandexGPT и GigaChat по 3 основным критериям для задачи написания маркетинговых текстов. Представь ответ в виде таблицы Markdown.»

– English: «Compare YandexGPT and GigaChat based on 3 main criteria for the task of writing marketing texts. Present the answer as a Markdown table.»

4.1.4 Предоставление контекста и примеров (Provide context and examples / Few-shot prompting)

Если задача сложная или требует специфического стиля, дайте ИИ примеры или дополнительный контекст в самом запросе.

– Русский: «Вот пример хорошего рекламного слогана: [Ваш пример слогана]. Напиши еще 3 слогана в похожем стиле для компании, продающей органический кофе.»

– English: «Here is an example of a good advertising slogan: [Your slogan example]. Write 3 more slogans in a similar style for a company selling organic coffee.»

4.1.5 Итеративность и уточнение (Iterate and refine)

Редко удается получить идеальный результат с первого раза. Используйте ответы ИИ как основу и уточняйте запрос в последующих сообщениях.

– Русский (последующий запрос): «Спасибо. Теперь сделай предложенные тобой слоганы короче и добавь в них упоминание бесплатной доставки.»

– English (follow-up prompt): «Thanks. Now make the slogans you proposed shorter and mention free shipping in them.»

4.2. Оркестрация нескольких моделей (Multi-AI Workflow)

Разные ИИ-модели сильны в разном. Для сложных задач эффективна комбинация моделей (оркестрация). (Помните: конкретные модели устаревают, ориентируйтесь на класс/специализацию).

Пример стратегии:

– Идея/Структура: Быстрая/дешевая модель (Haiku, Flash, GigaChat).

– Проработка: Мощная модель (GPT-4 Turbo, Opus, Gemini Pro).

– Специализация:

– Код: Copilot, Deepseek Coder, GPT-4.

– Изображения: Midjourney, Stable Diffusion, DALL·E 3, Kandinsky.

– Анализ/Поиск: Perplexity, Gemini (с веб-доступом).

– Перевод: DeepL, GPT-4.

– RU-контекст: YandexGPT, GigaChat.

Пример пайплайна для создания статьи (Концептуальный Python-код):

Python

# – - Шаг 1: Генерация структуры (быстрая модель) – —

prompt_outline = «Создай структуру статьи „ИИ в малом бизнесе в 2025“»

# response = call_fast_model_api (prompt_outline) # Вызов API

outline = «1. Введение…» # Полученная структура (пример)

# – - Шаг 2: Написание разделов (мощная модель) – —

full_draft =»»

# for section_prompt in parse_outline (outline):

# section_text = call_powerful_model_api (section_prompt) # Вызов API

# full_draft += section_text + "\n»

full_draft = «Текст введения… Текст раздела 1…» # Результат (пример)

# – - Шаг 3: Генерация иллюстрации (модель изображений) – —

prompt_image = «Иллюстрация: график роста эффективности после внедрения ИИ»

# image_url = call_image_model_api (prompt_image) # Вызов API

image_url = "http://example.com/image.jpg" # Полученный URL (пример)

# – - Шаг 4: Редактура человеком – —

final_text = human_edit (full_draft) # Важнейший шаг!

Описание: Псевдокод иллюстрирует пайплайн: быстрая модель -> структура (outline), мощная модель -> текст (full_draft), модель изображений -> картинка (image_url), человек -> финальный текст (final_text). Реальные вызовы API (call_…_api) опущены.

4.3. Ловушки при мульти-ИИ-подходе (Common Pitfalls)

Потеря контекста: Важно сохранять и передавать контекст между вызовами.

– Потеря контекста: При передаче задачи от одной модели к другой важно сохранять и передавать весь необходимый контекст (предыдущие шаги, общую цель).

– Несогласованность стиля: Разные модели могут генерировать текст или код в разном стиле. Требуется либо задавать стиль в промпте каждой модели, либо проводить пост-обработку для унификации.

– Усложнение процесса: Оркестрация требует настройки и управления. Оцените, действительно ли выигрыш в качестве, оправдывает усложнение по сравнению с использованием одной (пусть и не идеальной во всем) модели.

– Отслеживание версий и результатов: При использовании нескольких API важно логировать, какая модель сгенерировала какой фрагмент, с какими параметрами и когда, чтобы можно было анализировать и отлаживать процесс.

4.4. Практические примеры промптов для разработки

– Генерация маркетингового текста (Лендинг):

– Русский: «Ты – копирайтер. Напиши текст для первого экрана лендинга мобильного приложения «MindEase’ для медитации. Целевая аудитория – занятые профессионалы 25—40 лет. Подчеркни снятие стресса и простоту использования. Добавь призыв к действию «Попробовать бесплатно».»

– English: «You are a copywriter. Write the text for the hero section of the landing page for the «MindEase’ mobile meditation app. The target audience is busy professionals aged 25—40. Emphasize stress relief and ease of use. Include a call to action «Try for free’.»

– Создание тестовых сценариев (Unit-тесты):

– Русский: «Напиши 5 unit-тестов на Python с использованием библиотеки pytest для функции calculate_discount (price, category), которая возвращает цену со скидкой. Учти случаи: цена <0, категория ’premium’ (скидка 20%), категория ’standard’ (скидка 10%), неизвестная категория (без скидки).»

– English: «Write 5 unit tests in Python using the pytest library for the function calculate_discount (price, category) which returns the discounted price. Cover cases: price <0, category ’premium’ (20% discount), category ’standard’ (10% discount), unknown category (no discount).»

– Описание концепции для дизайнера (Баннер):

– Русский: «Опиши концепцию баннера для рекламы вебинара „ИИ для маркетологов“. Цель – регистрация. Визуал: современный, технологичный, возможно, с абстрактными нейронными связями. Ключевые элементы: Заголовок „Маркетинг Будущего с ИИ“, дата вебинара, кнопка „Зарегистрироваться“. Формат: 1200x628px.»

– English: «Describe the concept for an ad banner for the webinar «AI for Marketers’. Goal: registration. Visual style: modern, techy, perhaps with abstract neural connections. Key elements: Headline «Future-Proof Your Marketing with AI», webinar date, «Register Now’ button. Format: 1200x628px.»

Часть IV. Код и автоматизация разработки

В предыдущих частях мы рассмотрели ландшафт ИИ-инструментов (Часть I), включая как глобальные, так и российские решения (YandexGPT, GigaChat и др.), научились получать к ним доступ (Часть II) и освоили базовые принципы составления запросов (Часть III). Теперь мы погрузимся в одну из самых преобразующих областей применения ИИ – разработку программного обеспечения. Эта часть покажет, как искусственный интеллект, становится помощником современного разработчика на всех этапах – от написания кода и интеграции API до автоматизации тестирования и CI/CD.

Наш ключевой принцип «человек + ИИ» остается неизменным. ИИ расширяет возможности разработчика, но не заменяет его экспертизу и ответственность. Особенно для российского рынка важно понимать, какие задачи можно эффективно решать с помощью отечественных ИИ, а где целесообразнее обратиться к мировым лидерам.

5.1. Генерация кода: от простых скриптов до сложных библиотек

Способность ИИ генерировать код – одна из самых востребованных функций. Модели обучаются на огромных массивах кода и могут помочь в решении различных задач программирования.

5.1.1 Российские ИИ для генерации кода:

На момент весны 2025 года российские модели, такие как YandexGPT и Sber GigaChat, показывают хорошие результаты в генерации текстового контента и могут быть полезны для следующих задач кодирования:

– Создания простых скриптов (особенно если требуется работа с русскоязычными данными или комментариями).

– Генерации фрагментов кода (сниппетов) для стандартных задач на популярных языках (Python, JavaScript).

– Помощи в понимании или рефакторинге кода с комментариями на русском языке.

Пример промпта для YandexGPT/GigaChat: «Напиши функцию на Python для перевода текста с русского на английский, используя библиотеку ’translate’. Добавь комментарии на русском языке, объясняющие основные шаги.»

Стоит пробовать отечественные модели в первую очередь для несложных задач или задач, тесно связанных с русским языком. Однако для генерации сложного кода, работы с менее распространенными языками или узкоспециализированными фреймворками их возможностей (на весну 2025) может пока не хватать по сравнению с лидерами.

5.1.2 Глобальные ИИ и специализированные инструменты:

Для более сложных задач кодирования часто эффективнее использовать ведущие мировые модели и инструменты:

– GitHub Copilot: Глубоко интегрированный в IDE (VS Code, JetBrains и др.) помощник. Обучен на огромном объеме кода GitHub. Предоставляет контекстно-зависимые подсказки и генерацию кода (от строк до целых функций) в реальном времени. Требует подписки.

– OpenAI GPT-4 / GPT-4 Turbo / GPT-5: Мощные универсальные модели, хорошо справляющиеся с генерацией сложной логики, алгоритмов, кода на разных языках, тестов, документации. Доступны через API и ChatGPT.

– Anthropic Claude 3 (Opus/Sonnet): Сильные модели, часто показывающие хорошие результаты в генерации кода, объяснении его работы и рефакторинге. Особенно Opus известен большим контекстным окном. Доступны через API.

– Другие (Qwen, Llama, Deepseek Coder и т.д.): Конкурирующие модели со своими сильными сторонами, часто с фокусом на определенных языках или задачах. Многие доступны как Open Source.

5.1.3 Основные сценарии использования ИИ для генерации кода:

Создание шаблонного кода (Boilerplate):

– Пример промпта: «Напиши шаблонный код на Python для простого веб-сервера Flask с одной конечной точкой (»/api/data’), возвращающей JSON {’status’: ’ok’}.»

– Реализация алгоритмов и функций:

– Пример промпта: «Реализуй функцию на Java для сортировки списка строк по длине, от самой короткой до самой длинной, используя Stream API.»

– Перевод кода между языками:

– Пример промпта: «Переведи эту функцию PHP, использующую curl для GET-запроса, на Python с использованием библиотеки requests, сохранив логику обработки ответа.»

– Генерация фрагментов кода (Snippets):

– Пример промпта: «Дай пример кода на C# для асинхронного чтения содержимого веб-страницы по URL с обработкой таймаута.»

– Помощь в отладке:

– Пример промпта: «Этот JavaScript код [вставить код] должен выводить числа от 1 до 5, но он зацикливается. Помоги найти и исправить ошибку. Объясни причину ошибки.»

– Рефакторинг и оптимизация:

– Пример промпта: «Проанализируй эту функцию Python [вставить длинную функцию с циклами] и предложи варианты рефакторинга для улучшения читаемости и, возможно, производительности (например, использование list comprehensions или map/filter).»

5.1.4 Качество и проверка:

Критически важно: Независимо от того, используете ли вы российскую или зарубежную модель, сгенерированный ИИ код ТРЕБУЕТ ОБЯЗАТЕЛЬНОЙ ПРОВЕРКИ ЧЕЛОВЕКОМ. ИИ может генерировать код с:

– Логическими ошибками.

– Уязвимостями безопасности.

– Неэффективной реализацией.

– Несоответствием вашим стандартам кодирования или архитектуре проекта. Всегда тщательно анализируйте, тестируйте и адаптируйте полученный код перед использованием в продакшене. Не доверяйте ИИ слепо.

5.2. Интеграция через API: примеры на Python и JavaScript с учетом российских платформ

Встраивание возможностей ИИ в ваши продукты через API открывает широкие перспективы кастомизации и автоматизации. Для российского рынка целесообразно в первую очередь рассмотреть API отечественных платформ для определенных задач.

5.2.1 Приоритет российским API (Yandex Cloud, Sber SmartMarket):

– Работа с русским языком: Анализ тональности русскоязычных отзывов, классификация обращений в поддержку, генерация контента для российской аудитории, разработка русскоязычных чат-ботов.

– Данные и контекст: Потенциально лучшее понимание российских реалий (законы, география, культурный контекст) в некоторых задачах.

– Доступность и оплата: Более простой процесс регистрации, получения ключей и оплаты в рублях для российских лиц.

5.2.2 Использование глобальных API (OpenAI, Anthropic, Google и др.):

– Передовые возможности: Доступ к самым мощным и универсальным моделям для задач, требующих максимального качества, сложной логики, мультимодальности, работы с большим контекстом.

– Работа с международной аудиторией: Если ваш продукт ориентирован не только на РФ.

– Специализированные модели: Доступ к моделям, заточенным под конкретные задачи (научные, медицинские, финансовые и т.д.).

5.2.3 Примеры кода для API-интеграции:

Python (YandexGPT API – концептуальный пример):

Цель примеров ниже – показать концептуальную структуру вызова API, а не предоставить готовый к копированию код. В реальных приложениях обязательно используйте безопасное хранение ключей, полноценную обработку ошибок и сверяйтесь с актуальной документацией по URL и форматам запросов/ответов.

Python (YandexGPT API – концепция вызова):

Python

import requests

import os # Для доступа к env переменным

def call_yandex_api (prompt_text):

# КЛЮЧИ И URL ДОЛЖНЫ БЫТЬ АКТУАЛЬНЫМИ!

API_KEY = os.getenv («YANDEX_API_KEY»)

FOLDER_ID = os.getenv («YANDEX_FOLDER_ID»)

API_URL = "https://llm.api.cloud.yandex.net/…" # Заменить!

headers = {«Authorization»: f"Api-Key {API_KEY}», …}

body = {

«modelUri»: f"gpt:// {FOLDER_ID} /yandexgpt-lite», # Пример

«messages»: [{«role»: «user», «content»: prompt_text}],

«completionOptions»: {«maxTokens»: 100} # Пример

}

try:

response = requests.post (API_URL, headers=headers, json=body, timeout=15)

response. raise_for_status ()

result = response. json ()

# КОНЦЕПТУАЛЬНО: Извлечь ответ из result […]

return result.get (’result’, {}) … [’text’] # Структура может отличаться!

except Exception as e:

print (f"Yandex API Error: {e}») # Заменить на логирование!

return None

Описание: Этот пример показывает основные шаги: формирование заголовков headers с ключом API, создание тела запроса body с указанием модели и сообщениями (системным и пользовательским), отправка POST-запроса с помощью requests.post и концептуальный парсинг ответа. В реальном коде необходима полная обработка ошибок и безопасное управление ключами.

JavaScript (Claude API – концепция вызова):

JavaScript

async function callClaudeAPI (promptText) {

// КЛЮЧИ, URL, ВЕРСИЯ API И МОДЕЛЬ ДОЛЖНЫ БЫТЬ АКТУАЛЬНЫМИ!

 
const API_KEY = process.env.ANTHROPIC_API_KEY; // Безопасное получение
const API_URL = "https://api.anthropic.com/v1/messages";
const MODEL_NAME = «claude-3-sonnet-…»; // Заменить!
const headers = {«x-api-key»: API_KEY, «anthropic-version»: «…", …};
const body = JSON.stringify ({
model: MODEL_NAME,
messages: [{«role»: «user», «content»: promptText}]
// Добавьте другие параметры (max_tokens и т.д.)
 

});

try {

const response = await fetch (API_URL, {method: «POST», headers, body});

if (!response. ok) throw new Error (`HTTP ${response.status} `);

const data = await response. json ();

// КОНЦЕПТУАЛЬНО: Извлечь ответ из data […]

return data.content [0].text; // Структура специфична для Claude!

} catch (error) {

console.error («Claude API Error:», error); // Заменить на логирование!

return null;

}

}

Описание: Демонстрирует асинхронный вызов Workspace, формирование headers и body, концептуальный парсинг ответа для Claude API. В реальном коде нужна обработка ошибок, таймауты и безопасное управление ключами.

5.2.4 Ключевые моменты при интеграции API:

– Безопасность ключей: Храните ключи вне кода (env, secrets managers).

– Обработка ошибок: Предусматривайте ошибки сети, API (4xx, 5xx), таймауты, ошибки парсинга. Используйте try-except/try-catch и логирование.

– Асинхронность: Используйте async/await для неблокирующих вызовов в нагруженных приложениях.

– Управление затратами: Отслеживайте использование, устанавливайте бюджеты и оповещения

– Rate Limiting: Реализуйте повторные запросы с задержкой (exponential backoff) при ошибках HTTP 429.

5.3. Авто-тесты и regression suite: помощь ИИ с учетом российских моделей

ИИ может помочь в создании тестов и тестовых данных, ускоряя обеспечение качества ПО.

5.3.1 Использование российских ИИ:

– Генерация тестов для кода с русским контекстом: YandexGPT/GigaChat могут лучше понять код с русскими комментариями/данными и предложить релевантные unit-тесты.

– Генерация тестовых данных для РФ: Создание списков российских имен, адресов, ИНН, форматов телефонов и т. п.

– Пример промпта: «Сгенерируй 10 JSON объектов с тестовыми данными российских пользователей: имя (русское), город (РФ), телефон (+7XXXXXXXXXX), email.»

5.3.2 Использование глобальных ИИ:

Для генерации сложных unit-тестов, тестов для менее распространенных языков или покрытия специфических граничных случаев, глобальные модели (GPT-4, Claude) или специализированные инструменты (Copilot) могут быть эффективнее.

5.3.3 Сценарии применения ИИ в тестировании:

– Генерация Unit-тестов:

– Пример промпта: «Напиши unit-тест на Java (JUnit 5) для класса „Calculator’, метод ’add (int a, int b) “, покрывая позитивные, негативные числа и ноль.»

– Генерация тестовых данных (Mock Data): ИИ может создавать наборы разнообразных данных для тестирования функциональности, производительности или для заполнения баз данных на этапе разработки.

– Пример промпта: «Сгенерируй 5 объектов JSON, представляющих тестовые данные для товаров в интернет-магазине. Каждый объект должен включать следующие поля:

– id: уникальный числовой идентификатор (начиная с 1001).

– productName: название товара (строка, например, «Умные часы Series Z»).

– category: категория товара (строка, одна из следующих: «Электроника», «Книги», «Одежда», «Дом и сад», «Спорт»).

– price: цена товара (число с двумя знаками после запятой, в диапазоне от 50.00 до 15000.00).

– quantityInStock: количество на складе (целое число, от 0 до 100).

– isAvailable: доступность для заказа (булево значение, true/false).

– shortDescription: краткое описание товара (строка, 25—40 слов, привлекательное, подчеркивающее 1—2 ключевые особенности). Данные должны быть разнообразными и правдоподобными для каждого поля.»

– Генерация тестовых сценариев (например, BDD – Behavior-Driven Development):

– Пример промпта: «Напиши сценарий на Gherkin для Cucumber: Фича – Поиск товара. Сценарий – Успешный поиск. Дано: Пользователь на главной странице. Когда: Он вводит „ноутбук“ в строку поиска и нажимает „Найти“. Тогда: Он видит страницу с результатами поиска, содержащую список ноутбуков.»

5.3.4 Ограничения ИИ в тестировании:

– ИИ хорошо помогает с unit-тестами и генерацией данных.

– Для интеграционных и сквозных (E2E) тестов его помощь ограничена (требуется понимание взаимодействия систем).

– Человеческий контроль НЕОБХОДИМ для верификации корректности и полноты тестов.