Любой, кто программирует с помощью ИИ-агентов, знаком с ситуацией: запрос сформулирован, план ясен, но результат оказывается не совсем правильным. Разработчик Anthropic Тхарик Шихипар утверждает, что в модели Fable 5 (последняя версия Claude) эта проблема всё реже связана с самой моделью и всё чаще — с собственными слепыми зонами пользователя. По его словам,
Шихипар выделяет четыре категории знаний в контексте промптинга. «Известные известные» — то, что уже явно указано в промпте. «Известные неизвестные» — вопросы, которые пользователь знает, что он не проработал. «Неизвестные известные» — знания, настолько очевидные, что пользователь их не записывает, но узнаёт при встрече. Критическая категория — «неизвестные неизвестные»: вещи, которые пользователь вообще не рассматривал. Чрезмерная конкретность так же вредна, как и расплывчатость. Слишком детальная инструкция заставляет Fable 5 жёстко следовать даже неподходящему курсу; слишком общая — полагаться на отраслевые умолчания, не релевантные задаче.
| Категория | Значение |
|---|---|
| Известные известные | То, что явно указано в промпте — явно сформулированные знания пользователя. |
| Известные неизвестные | Вопросы, которые пользователь знает, что ещё не проработал. |
| Неизвестные известные | Знания, настолько очевидные, что пользователь их не записывает, но узнаёт при встрече. |
| Неизвестные неизвестные | Вещи, которые пользователь вообще не рассматривал. |
До начала реализации Шихипар рекомендует несколько техник. «Слепое сканирование» (blindspot pass) — попросить Claude выявить неизвестные неизвестные, особенно при работе с незнакомой частью кодовой базы. Для областей с множеством «неизвестных известных», например визуального дизайна, эффективно мозговой штурм и прототипирование: Claude генерирует несколько радикально разных направлений в виде HTML-артефактов, чтобы пользователь мог на них реагировать. Структурированные интервью, где Claude задаёт вопросы об неоднозначностях, приоритезируя те, ответ на которые изменит архитектуру. В качестве референсов лучше всего использовать исходный код, даже на другом языке.
Шихипар выделяет четыре категории знаний: известные известные, известные неизвестные, неизвестные известные и неизвестные неизвестные.
Во время реализации Шихипар ведёт файл implementation-notes.md, куда Claude Code записывает принимаемые решения, чтобы извлекать уроки из следующих попыток. При неожиданных краевых случаях агент должен выбирать консервативный вариант, логировать отклонение и продолжать работу. После завершения — «питчи и объяснители» (сводные документы для стейкхолдеров) и «викторины»: Claude генерирует HTML-отчёт об изменениях, после чего пользователь проходит тест. Шихипар не сливает изменения, пока не пройдёт викторину без ошибок.
В качестве примера Шихипар приводит видеоролик запуска Fable, который он смонтировал полностью с помощью Claude Code, хотя раньше не занимался видеомонтажом. Он начал с того, что знал (Claude может редактировать видео через код), проверил гипотезу о точности транскрипции с помощью Whisper, а затем последовательно применял описанные техники. Это показывает, как методика выявления слепых зон позволяет неспециалисту справляться с новыми задачами.
