Вайбкодинг и создание продуктов Собрать руками
От промпта к production: что надо добавить к AI-фиче
Удачный промпт - это еще не production. В выпуске CodeVibers разбираем, какие инженерные слои нужны между demo prompt и AI-функцией, которую можно отдать пользователям: контракт входа и выхода, eval dataset, failure taxonomy, runtime guardrails, observability, cost limits и rollback.
Видео по теме
Удачный промпт - это еще не production. В выпуске CodeVibers разбираем, какие инженерные слои нужны между demo prompt и AI-функцией, которую можно отдать пользователям: контракт входа и выхода, eval dataset, failure taxonomy, runtime guardrails, observability, cost limits и rollback.
Таймкоды
- 00:00 Заставка
- 00:06 Кто такой CodeVibers и тема
- 00:49 Почему demo prompt не production
- 01:08 Контракт входа и выхода
- 01:27 Evals и runtime guardrails
- 02:30 Failure taxonomy
- 02:51 Экспертный цикл качества
- 04:10 Runtime guardrails
- 05:14 Observability, стоимость и trace
- 05:34 Release gate перед production
Shorts
Источники выпуска
- Galileo, Introducing Eval Engineering: Turn Evals Into Production Guardrails
Суть темы
Удачный промпт - это еще не production. В выпуске CodeVibers разбираем, какие инженерные слои нужны между demo prompt и AI-функцией, которую можно отдать пользователям: контракт входа и выхода, eval dataset, failure taxonomy, runtime guardrails, observability, cost limits и rollback.
Что важно забрать
- После просмотра зритель сможет взять один работающий промпт и описать минимальный production-контур перед внедрением.
- Дать production-чеклист для AI-фичи: контракт входа/выхода, тестовый датасет, evals, guardrails, наблюдаемость, лимиты стоимости и rollback.
- Выпуск не про магию вайбкодинга и не про выбор модели, а про инженерный слой вокруг промпта: как сделать результат проверяемым, наблюдаемым и откатываемым.
- Улучшить retention и сохранения за счет предметного L3-чеклиста вместо общего разговора про пользу AI.
Как применять на практике
Используйте материал как отправную точку: сформулируйте задачу, ограничьте область применения, выберите метрику качества и проверьте результат на небольшом сценарии до внедрения в production.
Рекомендации
- Сначала зафиксировать контракт входа и выхода, а не улучшать формулировку промпта до бесконечности.
- Собрать маленький eval dataset из реальных и синтетических edge cases до первого релиза.
- Разделить guardrails на input validation, output validation, tool permissions и runtime fallback.
Требования и ограничения
- У каждой AI-фичи должен быть владелец failure taxonomy: какие ошибки допустимы, какие блокируют ответ, какие требуют rollback.
- Каждый production-вызов должен писать trace: версия промпта, модель, параметры, retrieved context, tool calls, latency, cost и итоговый статус.
- Перед public-включением должны быть пороги качества: pass rate на eval set, p95 latency, cost per task и максимальная доля manual review.
Примеры
- AI-фича для разбора заявки: вход - текст и вложения, выход - структурированная карточка, guardrail - нельзя создавать сделку без обязательных полей.
- AI-фича для ответа поддержки: output проверяется на наличие источника из базы знаний, а при низкой уверенности создается черновик для оператора.
Антипримеры
- Промпт хорошо сработал на трех демо-примерах, но в production нет логов, нет eval set, нет rollback и никто не знает, почему ответ стал хуже после смены модели.
Как проверить готовность
- На eval set должно быть не менее 30 кейсов: happy path, dirty input, missing context, adversarial prompt, expensive tool call и ambiguous request.
- Для релиза фиксируются 4 числа: pass rate, p95 latency, cost per successful task, manual review rate.
Навигация по выпуску
- 00:00 Заставка
- 00:06 Кто такой CodeVibers и тема
- 00:49 Почему demo prompt не production
- 01:08 Контракт входа и выхода
- 01:27 Evals и runtime guardrails
- 02:30 Failure taxonomy
- 02:51 Экспертный цикл качества
- 04:10 Runtime guardrails
- 05:14 Observability, стоимость и trace
- 05:34 Release gate перед production