Текущий уровень использования LLM, который у нас сложился.

В компании:

• Общие вопросы и вопросы по базе знаний компании - ассистент в Slack, с RAG, самописный, на базе OpenAI 4o + Zed
• Copilot - GitHub Copilot у разработчиков, QA и Ops/DevOps/SRE
• IDE - Cursor, Windsurf у отдельных разработчиков, в тестовом режиме
• Pull Request - самописный сервис комментирует PR, на базе OpenAI 4o, с промптом на тему поиска потенциальных проблем и как пример здорового фидбека
• Созвоны - использование сторонних сервисов для транскрипции, создания саммари, формулирования дальнейших шагов и т.д.

Лично:

• Общие вопросы - ChatGPT, с использованием проектов для разделения вопросов и добавления дополнительных контекстов
• Узкоспециализированные вопросы - ChatGPT через GPTs
• Перевод, проверка ошибок, смена стиля - Raycast, с собственными командами, на базе Claude Sonnet, т.к. она лучше следует инструкциям
• “Объясни это”, “Проверь факты из текста”, “Перескажи видео” и прочие небольшие автоматизации - Raycast, собственные команды на базе OpenAI 4o
• Создание commit message, исправление консольных команд и все остальное, что связано с CLI - github.com/sigoden/aichat
• IDE - Cursor, в “нормальном” режиме, с полным управлением контекстом