Автор «AI-Assisted Engineering»: какие знания переживут смену моделей

Почему одни правила работы с AI переживают смену модели, а другие приходится переписывать через месяц? В этом фрагменте AMA разбираем три проверки: смену инструмента, срок жизни знания и переносимость подхода за пределы AI. После проверок раскладываем знания по трем слоям: фундаментальные намерения и инварианты, правила конкретного проекта и волатильные настройки модели или harness. Так проще понять, что хранить как основу, а что обновлять без сожалений. Таймкоды: 0:00 Почему AI-гайды быстро устаревают 0:39 Три теста на долговечность 1:24 Проверка на переносимость 2:02 Три слоя знаний 2:55 Правила проекта и настройки модели 3:50 Инварианты и feedback loop Если вы работаете с AI-агентами на реальных кодовых базах: Программа по AI-Assisted Engineering: https://edu.alekseilitvinau.com/pricing/?utm_source=youtube&utm_medium=organic&utm_campaign=ai-eng-portal&utm_content=2026-09-09-durable-knowledge-portal Telegram-канал и подкаст: https://t.me/tip_podcast Источник: Полный AMA-выпуск с Александром Поломодовым: https://www.youtube.com/watch?v=4fiExYKIP3Y