23 июля 2026 г.
Промпт-инжиниринг ужался до одной строки: в чек-листе AI-инженера теперь 13 пунктов
23 июля на r/ArtificialInteligence выложили список из 13 навыков AI-инженера, и промпт-инжиниринг попал туда только с приставкой «не только». Половина пунктов про инференс: KV-кэш и его вытеснение, prefill против decode, continuous batching, paged attention, квантование в INT8, INT4, FP8, AWQ и GPTQ. Вторая половина про обвязку агента: repair loops для структурного вывода, валидация аргументов инструментов, идемпотентность, лимиты на шаги и вызовы, роутинг моделей с фолбэком, RAG с гибридным поиском и реранкингом.
Почему это важно: Раньше вход в профессию выглядел просто: выучи промпты, прикрути RAG, дальше практика. Теперь автор требует понимать, почему prefill и decode оптимизируют по-разному и в какой момент квантование начинает есть качество. Такие вопросы решают инженеры инференса, а не авторы запросов. Ещё заметнее сдвиг во второй половине списка: guardrails, бюджеты шагов, условия остановки, degraded-mode UX. Всё это про поведение агента, когда модель ответила мусором или инструмент упал. О порядке изучения автор молчит: 13 пунктов идут одним списком, без приоритетов и без единой ссылки.
Не хотите разбираться сами? Внедряем ИИ в ваш бизнес: задачи без лимита, одна цена в месяц, отмена в любой момент.
Что дальше: Проверьте на своём агенте два пункта из списка: стоит ли лимит на число шагов и что происходит, когда модель вернула невалидный JSON. Оба ответа находятся за час чтения своего же кода.
Первоисточник