ISRPO/Лекции/Vibe_Coding/SecondVerenchikov.md

Психолингвистические аспекты эффективного промпт-инжиниринга

Эффективность Vibe-Coding в значительной степени определяется навыком промпт-инжиниринга — формулирования инструкций для языковой модели. С психолингвистической позиции, это задача перевода нечётких ментальных моделей разработчика в последовательность дискретных, однозначных директив. Успешный промпт часто использует комбинацию стратегий: примера few-shot learning, постановки задачи в форме роли (role-playing) и явного перечисления ограничений (constraint listing). На когнитивном уровне это требует двойного фокуса: на самой решаемой задаче и на мета-задаче эффективной коммуникации с нечеловеческим агентом.

Критически важным является понимание внутренних ограничений авторегрессивных моделей. LLM не «думают» и не «понимают» код в человеческом смысле, а предсказывают наиболее вероятные последовательности токенов на основе обучающего корпуса. Поэтому запросы, требующие глубокого причинно-следственного анализа или строгой логической дедукции, могут давать поверхностно корректный, но семантически ошибочный результат. Например, модель может сгенерировать алгоритм сортировки, который работает для простых случаев, но нарушает инварианты или имеет скрытые условия гонки (race conditions). Психолингвистический барьер возникает из-за антропоморфизации модели: разработчик неосознанно приписывает ей способности к логическому выводу, сравнимые с человеческими.

Таблица 1. Когнитивные искажения в промпт-инжиниринге

Искажение	Проявление в Vibe-Coding	Способ минимизации
Эвристика доступности	Переиспользование первых пришедших на ум формулировок	Использование чек-листов и шаблонов промптов
Проклятие знания	Пропуск "очевидных" для эксперта деталей	Явное описание предположений и контекста
Эффект якоря	Следование по первоначальному ошибочному пути	Сброс контекста и переформулировка с чистого листа

Таким образом, разработчик должен владеть метанавыками декомпозиции и рефрейминга задачи. Вместо запроса «сделай сайт» требуется иерархия уточнений: от выбора стека технологий и описания компонентов UI/UX до генерации конкретных функций с указанием состояния и пропсов. Это преобразует диалог с ИИ из магического ритуала в управляемый инженерный процесс. Эффективный промпт часто имеет структурированный вид, напоминая спецификацию: он содержит разделы "Цель", "Контекст", "Требования", "Ограничения" и "Формат вывода".

Таблица 2. Эволюция стилей промптов для задач разной сложности

Стиль промпта	Простая задача (напр., функция)	Сложная задача (напр., микросервис)
Zero-shot	"Напиши функцию сложения двух чисел"	Неэффективен, ведёт к абстрактным ответам
Few-shot	2-3 примера похожих функций	Требует тщательного подбора релевантных примеров
Chain-of-Thought	"Шаг 1: проверить входные данные..."	Критически важен для многоэтапной логики
Реактивный агент	Избыточен	"Ты архитектор. Проанализируй требования и предложи 3 варианта..."

Развитие навыка промпт-инжиниринга сродни освоению нового высокоуровневого языка программирования, где компилятором выступает языковая модель. Качество сгенерированного кода прямо пропорционально точности и детализации входных инструкций, что делает этот навык фундаментальным для современного разработчика, практикующего Vibe-Coding.