18 минAWS re:Invent 2025 - Implementing Human-in-the-Loop Controls for Multi-Agent AI Systems (CNS428)
Увидеть, как точки согласования можно реализовать как явные контрольные точки процесса, а не как неформальную ручную проверку уже после сбоя.
Anthropic. Два человека из команды Applied AI в Anthropic вживую собирают реальный промпт, послойно добавляя роль, структурированные секции и явные шаги размышления. Это самая авторитетная демонстрация на YouTube «как использовать chain-of-thought, не превращая его в ритуал», и она делает тезис статьи «перестаньте вставлять во всё “Let's think step by step”» конкретным.
Вы научитесь послойно добавлять в промпт роль, структурированные секции и явные шаги рассуждения, не превращая chain-of-thought в ритуал.
Последняя проверка: 18 мая 2026 г.
Продолжайте тот же учебный путь со следующими связанными видео.
18 минУвидеть, как точки согласования можно реализовать как явные контрольные точки процесса, а не как неформальную ручную проверку уже после сбоя.
4 минПонять, почему многоязычные модели векторных представлений важны для конфиденциального внутреннего поиска и где локальное извлечение может снизить риск раскрытия данных.
17 минНастроить рабочий процесс с несколькими кодовыми агентами и явными границами ревью, чтобы изменения оставались небольшими и протестированными.
Тщательно подобранные внешние курсы, которые глубже раскрывают эту тему.
Иса Фулфорд · Эндрю Ын
Девяносто минут — и вы получаете годовой опыт интуиции. Если вы пишете код, вызывающий LLM, это самый эффективный курс в интернете для закрытия разрыва между «играю с ChatGPT» и «выкатываю функцию с вызовом LLM в рабочую эксплуатацию».
Dr. Jules White
Хорошее длинное дополнение к короткому курсу DeepLearning.AI, особенно для людей без кода. Dr. White учит промптингу как набору повторяемых паттернов, а не трюкам, поэтому работа с LLM становится системной.
Microsoft Learn
Промпт-инжиниринг, но для инструмента, с которым большинство офисных сотрудников столкнётся первым. Собственная четырёхчастная схема промптов Microsoft (цель, контекст, источник, ожидание) — действительно полезная модель мышления, и в отличие от общих курсов по промптам для ChatGPT уже в нашем каталоге, этот полностью привязан к специфике Microsoft 365 Copilot и тому, как он опирается на данные.