Промптинга AI-инженеру уже мало: в списке обязательного 13 других тем

23 июля инженер в r/ArtificialInteligence выложил список из 13 тем, которые считает обязательными для AI-инженера. Промпт-инженерия открывает список только как то, чего мало: автор ставит на её место harness engineering, а вместо длинных промптов требует context engineering. Дальше идёт инфраструктура вывода: KV-кэш и его вытеснение, prefill против decode, continuous batching и paged attention, квантизация INT8, INT4, FP8, AWQ и GPTQ. Последние пять пунктов про надёжность в проде: repair-циклы для структурированного вывода, идемпотентность и контракты инструментов, бюджеты циклов у агентов, роутинг моделей с fallback и RAG с гибридным поиском и реранкингом.

Почему это важно: Раньше AI-инженер читался просто: умеешь писать промпты и склеивать вызовы API - значит, подходишь. Список переносит планку в другую область. KV-кэш, paged attention и выбор между INT4 и FP8 живут у тех, кто держит инференс, а не у тех, кто пишет промпты. Вторая половина списка про то, что ломается в проде: структурированный вывод не проходит схему, инструмент возвращает мусор, агент крутится в цикле без ограничителя. Порядка изучения, источников и того, чем автор занимается сам, в посте нет: это перечень тем, а не программа.

Что дальше: Пройти 13 пунктов как чек-лист по своему стеку и отметить, что закрыто кодом, а что держится на удаче. Первый замер - доля попаданий в prompt-кэш и поведение агента, когда инструмент вернул ошибку.