Хабр расширяет возможности ИИ-помощника SourceCraft: от разбора кода к анализу статей и комментариев

Команда Хабра совместно с Yandex SourceCraft анонсировала расширение функционала ИИ-помощника, который ранее был ориентирован исключительно на объяснение фрагментов кода. Новая версия инструмента предлагает пользователям пять различных сценариев взаимодействия с техническими статьями. По данным компании, за время работы первой версии фичи «Объяснить код» ею воспользовались более 645 тысяч пользователей, а общее количество обращений к функции превысило миллион раз. Роберт Аксёнов, директор по продукту Yandex SourceCraft, отмечает, что аудитория Хабра оказалась подходящей для тестирования таких инструментов благодаря своей квалификации и активному использованию кода.

Расширение возможностей было обусловлено потребностями читателей, которые часто сталкиваются с длинными материалами или сложной терминологией. Теперь вместо одной кнопки в сниппетах кода появился набор инструментов, доступный рядом с заголовком статьи. Пользователь может запросить краткое содержание публикации, чтобы быстро оценить её актуальность, или попросить объяснить материал простым языком, если текст насыщен узкоспециализированными терминами. Также добавлена функция сбора саммари из комментариев, что позволяет выделить основные мысли дискуссии без необходимости пролистывать всё обсуждение. Четвёртый сценарий предлагает варианты практического применения описанных в статье идей.

Технически реализация работает по принципу передачи контекста: Хабр определяет, какие данные необходимы для конкретного запроса, и отправляет их на сторону SourceCraft. Например, для анализа комментариев в запрос передаётся структура обсуждения, а для объяснения кода — текст статьи и сам фрагмент. Арсений Жижелев, разработчик Yandex SourceCraft, уточняет, что модель получает специально подготовленные промпты и текстовое содержание материала. В будущем планируется задействовать мультимодальные модели для анализа изображений и диаграмм, которые могут содержать важные детали, не отражённые в тексте.

Разработчики подчёркивают, что функция саммари комментариев не генерирует новые ответы от имени пользователей, а лишь структурирует существующее обсуждение. Модель анализирует цепочки диалогов, выделяя идеи, развивающие мысль статьи, или критические замечания. При этом сценарий «Как применить на практике» выходит за рамки пересказа: ИИ предлагает конкретные способы использования полученных знаний, помогая перейти от теории к действию.

В Yandex SourceCraft отмечают изменение поведения пользователей при чтении технических текстов. Раньше логика изложения определялась автором, теперь же читатели всё чаще сначала запрашивают у ИИ ключевые выводы, а затем изучают оригинал выборочно. Роберт Аксёнов предупреждает о потенциальных рисках такого подхода: хотя основные идеи усваиваются хорошо, детали методологии и порядок аргументации автора могут теряться. Поэтому команда планирует отслеживать не только количество нажатий, но и то, какие сценарии действительно приживаются в повседневной практике разработчиков.

Первая версия инструмента уже доказала свою востребованность, а новые функции призваны сделать работу с техническим контентом более гибкой. Хабр приглашает пользователей протестировать обновлённый помощник и поделиться обратной связью о том, какие из предложенных сценариев оказались наиболее полезными. Источник: web:Habr AI — https://habr.com/ru/companies/habr/articles/1088468/