Обсуждали, в каких направлениях будем развивать техдокументацию. Высокое начальство предлагает сократить расходы на разработку документации на 20-30% за счет генерации контента с помощью ИИ 🙂
Что думаете об этом?
Используете ли ИИ при разработке техдокументации? Если да, то как?
очень смешная идея. он пробовал сам так делать? пусть попробует и предложение отпадет
#практики #ии
Ну, круто, чо. Сначала надо подготовить данные для ии, потом вычитать и отредактировать результаты и перевести в нужный формат. Так что платить и за ии, и техписателям... :))
Я вот спросила у него, какую конкретно операцию будем оптимизировать с помощью чудо-технологии. Но это видимо я должна придумать)
с помощью ИИ можно что-то общее описать, в отчётах, например, ещё где-то, общие требования, условия а конкретику по системе или ПО надо ручками и головой) если нет плана написать вместо документации фэнтези
Обещает продемонстрировать как пользоваться) Жду мастер-класс)
У нас довольно много текстов пишется с помощью взятия и расшифровки интервью, и вот тут ии помогает расшифровать и предобработать расшифровку. Но пишем дальше сами естественно
Очень просто. Открываете Word, там набираете: =rand(1,234) Документ готов. А что руководство подразумевает под ИИ?
Правильно понимаю, что ИИ расшифровывает аудио?
круто, взяла себе на заметку
главное когда начнет демонстрировать чтобы задал хотя бы десяток вопросов. чтобы ИИ имел возможность продемонстрировать свою чудо обилку поддержания долговременной предметной беседы.
Может поможет откупиться от руководства:)
А что входными данными для анализа этим ИИ служит? На основе чего предполагается писать документ? Или речь о каком-то ИИ-аналоге doxygen?
пока аудио не записываем, но на будущее запомнила может стоит и начать)
Не понятно, жду демонстрации. Надеюсь, дождусь. Предполагаю, что аналитика на вход
Пожалуй, завидую :))
Смотря что именно делать и не является ли это забиванием гвоздей микроскопом. Если условно, какая-нибудь дока по API у вас не генерится через Swagger, например. То нужно был сначала именно этот вопрос закрыть. А так GPT модели хорошо умеют понимать и выдавать структурированный контент, который дальше можно дорабатывать напильником. Сэкономить 20-30%, наверное, это не за пределами возможного. Но тут еще может быть такой прикол: экономия на 20% не значит, что качество будет фиксировано. Оно тоже может просесть. Если нужно поддерживать определённый уровень, то я бы предложил рассматривать ИИ как более быстрый способ достижения цели, нежели именно экономия на зарплате
я сама себе завидую)
Кстати ии может генерировать идеи о том, где и как использовать ии
Давайте, удачи. Расскажите потом, пожалуйста, что получилось.
Кстати, та же synthesis в этом направлении свой бизнес строит. Грубо говоря, закинули слайды и текст, на выходе получили говорящую голову иди туловище. Для внутренней документации неплохо работает в качестве дополнительной модальности (не только читать, но и слушать)
Пчелы против меда получается)
Получается достаточно качественно, он норм разбирает речь у вас? Что за язык? И что за ИИ?
Отпишись потом плиз, дико любопытно.
я не против, вот пришла набраться опыта) хочу понять, есть ли действительно возможность улучшения или предложение скорее связано с непониманием специфики работы техписа не скрою, есть некий скепсис, особенно по части сокращения расходов на 20-30%
Русский и английский, ии несколько разных - и чат гпт, и встроенный в ворд расшифровщик
Подумайте о юридических последствиях такой работы. 1. Соблюдение конфиденциальности информации и ПД: Не предоставляйте AI (не указывайте в запросах) конфиденциальные данные о компании и/или ПД клиентов, партнеров или сотрудников. Почему это важно: Безопасность ПД: Все данные, которые попадают в AI, могут быть использованы самим AI. Мы не можем контролировать, кто получит доступ к этим данным и как они будут использоваться. Поэтому мы несем ответственность за неправомерную обработку или утечку данных. И именно действия нашей компании в этом случае будут объектом расследования со стороны регулирующих органов. Более того, некоторые AI (условия GigaChat Сбербанка) прямо запрещают обработку персональных данных в своей AI или требуют предоставления гарантии от компании правомерной обработки через AI ПД (условия Open AI). Репутационные риски: Утечка конфиденциальной информации и персональных данных может нанести серьезный ущерб репутации компании и потерю доверия со стороны клиентов и партнеров. 2. Риск для авторских прав на результат интеллектуальной деятельности - Загружая объекты авторского права в AI (код, изображение, созданный вами текст), помните, что права на них могут появиться у разработчика или другого пользователя AI. Например, условия GigaChat Сбербанк говорит о том, что на все, что вы загрузили в AI, вы даете Сбербанку право использования (включая право на воспроизведение, переработки, практическую реализацию проекта и иное) - Сгенерированный AI контент также может быть использован разработчиком (правообладателем) AI, в том числе в маркетинговых целях. Например, Сбербанк указывает условие о том, что вы предоставляете ему право использования, включая распространения, сгенерированного контента. Почему это важно: Риск компрометации объектов авторского права: Доступность для разработчиков AI объектов авторского права может привести в появлению авторских прав не только у вас, но и у иных лиц. Потенциальный доступ к конфиденциальным данным может создать дополнительные уязвимости в безопасности данных. 3. Нарушение авторских прав третьих лиц: - Помните, что сгенерированный AI контент может нарушать авторские права третьих лиц. Используйте его с осторожностью. Почему это важно: Риск нарушения прав третьих лиц: Если сгенерированный контент включает в себя объекты авторского права третьих лиц, их обработка и использование без разрешения авторов могут привести к нарушению авторских прав и стать основанием для судебных исков.
Мне любопытно, а за счет каких процессов может быть такое сокращение затрат?
Спасибо, это важный аспект
#инструменты #интервью
Меньше людей нужно, например :) Было три техписа, теперь двое делают такой же объём. Вот вам и 28% экономии
ну, кроме сокращения трети задействованных сотрудников )
Более юные техписы продуктивнее работают и меньше отвлекают опытных Но вообще да, там непонятна структура затрат, поэтому сложно сказать, в чем дело. М.б. компания штрафы платит из-за косяков 😄😂 Как я уже писал, эффект от внедрения я бы предлагал рассматривать в первую очередь как сокращение сроков, а не снижение цены.
Почему продуктивнее? Меньше -- хз, будут отвлекать по другим вопросам же.
Но зато из юных техписов вырастают потом техписы-миддлы и техписы-сеньоры. А что вырастает из ChatGPT?
Ну вот я например в малоизвестных для себя ЯП с обнимку с GPT могу писать сниппеты с кодом и укладываться в сроки. Если бы работал в офисе, то м.б. дергал бы разрабов или копошился
Смотря какой кейс. Его можно как костыль для мозга рассматривать. Т.е. джуны становятся мидлами чуть быстрее или с меньшим числом ошибок. Так чтобы вжух и все автоматизировать - качество будет слишком низкое и с кучей косяков.
Я не об этом, а о сокращении найма джунов как таковых из-за автоматизации.
Думаю, в нашем случае, имеет место заблуждение, что техписатель все время проводит за написанием контента не учитывается работа по сбору информации и проверке ментальной модели, и другие процессы, составляющие ЖЦ техдокументации Кажется, если ускорить процесс написания контента, то это все изменит
Кстати, у меня сейчас в полоске лежит кейс как раз из серии автоматизации доков для low-code платформ. Там история такая: у разрабов процессы документации налажены. А когда люди создают процессы а каком-нибудь n8n, то привычная конфигурация ломается: нет кода - нет комментариев - нет документации. Когда процессов становится сильно много, то вообще неясно какие автоматизации от кого зависят. Я недавно записил дэшборд с обзором автоматизаций. Там следующим шагод тудет автодокументирование процесса. Вся цепочка скармливается GPT и автоматически создаётся черновик с описанием. Ну и также регулярными выражениями можно выковырять другие важные параметры
Т.е. ты в принципе прогать умеешь, раз пишешь так на малоизвестных? Если так, то как это относится к ТП-ждунам?
Штрафов нет, все сдаем вовремя, качество документации руководство устраивает)
Так да, со школы за последние лет 25 на 15 языках могу прогнать, просто нормально из них знаю где-то 2.5. А все остальное приходится на каждом шагу гуглить, ну и gpt этот процесс сильно ускоряет, если задачи типовые
Ждунам? Ну когда я был джуном на первой работе, то постоянно всем мешал тупыми вопросами. Эти же самые тупые вопросы я бы мог у gpt выяснять и дергать коллег только когда совсем что-то непонятно. Но конечно же если бы какой-то опытный коллега дал бы задачу, то я б каких-то косяков наделал просто из-за непонимания. Да, компания сэкономила 20% на зп, но и результат на сколько то тоже упал
Тогда бы я предложил переформулировать эти 20%-30% и предложить смотреть не только на цену. Повышение удовольствия от работы или более выстрое выкатывание документации или еще какие-то метрики
Так гпт это ж метапоисковик. Тогда уж можно просто яростно гуглить и не дергать коллег. В чем решительная выгода с гпт не понимаю.
Он лучше контекст понимает. Жто критически важно, когда не знаешь, что нужно. Надо немного в промпты научиться, чтобы описать задачу. Типа вот я хочу сделать так-то. Это вообще как называется? И какие есть подходы к решению.
ну вот мне тут недавно надо было разобраться, как работать в JS с библиотеками для создания цветовых палитр. Я ему завал вопросы типа а как вообще делать палитры? Ну и он отвечал, что можно проехаться по цветовому колесу с такой-то формулой. Можно с таким-то шагом подвигать контраст / гамму и т.д. Да, когда я УЖЕ знаю какие библиотеки это умеют делать, то мне несложно держать открытой их документацию и там смотреть. Но понять саму идею можно довольно быстро. Это не заменит чтение учебников, конечно же, но у меня и не такая задача. там буквально на один раз
Я в свободное время использую несколько разных моделей для тестирования того, как модели могли бы написать уже существующие документы, не попадающие под NDA. Начал я уже несколько месяцев назад и для себя составил кое-какое понимание (плюс стараюсь следить за зарубежными пактиками, но в последнее время не успеваю). Лично я воспринимаю идею того, что можно сократить затраты на 20% как полный хохотач. Да, можно сильно ускорить подготовку черновиков и получение каких-то базовых информационных сводок по уже известным данным. Можно научить модели быстро преобразовывать информацию в какие-то жестко структурированные небольшие документы (публичные баг репорты, бюллетени безопасности, breaking changes, релизноты). Высоко ценю возможность получить краткую выжимку или попросить нейросеть переписать фрагмент в нужном стиле. Можно очень эффективно подготавливать примеры кода. Все это помогает преодолжеть момент боязни чистого листа и немного ускорить рутинные операции, но сколько в реальной работе эта рутина занимает времени? Ответ конечно разнится в зависимости от реальных рабочих обязанностей, но в целом можно с уверенностью говорить о том, что это мизер по сравнению с получением информации у экпертов, выбора формата документа, управления сложностью текста и кучей других задач. Ну и как правильно ответили выше - в реальной работе использовать существующие бесплатные модели просто нельзя из-за вопросов безопасности и комплаенса. Так что желаю вашему директору удачи, а вам - терпения.
#практики #инструменты #ии
Обсуждают сегодня