7 ошибок в AI-автоматизации, из-за которых скрипты ломаются на ровном месте
Неудачная автоматизация почти всегда выглядит одинаково: промпт работает в демо, но срывается на реальных данных. Причина редко в модели — чаще в логике, которую забыли проверить.
• Нет явного формата входа и выхода: модель начинает «догадываться» и путает поля.
• Слишком широкий запрос: одна задача превращается в три, и качество падает.
• Не предусмотрены пустые, шумные или кривые данные.
• Нет шага проверки: ошибка уезжает дальше по цепочке.
Хорошая связка строится как конвейер: сначала нормализация текста, потом извлечение, затем валидация и только после этого действие. Если этапов меньше — растёт число ручных правок. Если этапов слишком много — автоматизация становится хрупкой и дорогой в поддержке.
Перед запуском проверь: есть ли шаблон входа, ограничения на ответ и правило, что делать при ошибке. Это экономит больше времени, чем любой «умный» промпт.
Промпт Инженерия
@prompt_engineering_ru_n1k
7 ошибок в AI-автоматизации, из-за которых скрипты ломаются на ровном месте
Этот пост опубликован в Telegram-канале Промпт Инженерия. Подписаться можно по ссылке: @prompt_engineering_ru_n1k.