Новый толчок для мира технического письма
В статье обсуждается меняющаяся роль технических писателей и то, как им нужно адаптироваться к новым технологиям и инструментам, таким как ИИ.
Технические писатели традиционно писали и поддерживали документацию, встречались с разработчиками на месте и предоставляли документацию по различным каналам, таким как подсказки веб-интерфейса, --help сообщения и документация по продукту.
Это позволило разработчикам использовать поиск на веб-сайте документации, чтобы найти ответы, или использовать такие сайты, как Stack Overflow, чтобы задавать вопросы и получать ответы сообщества со ссылками для уточнения деталей и ответов.
Однако с появлением инструментов на основе ИИ, таких как ChatGPT, разработчики больше не ищут решения на Stack Overflow или в Google, а вместо этого запрашивают прямые ответы на свои вопросы с помощью генеративных моделей ИИ, таких как ChatGPT.
Чтобы не отставать от этих изменений, технические писатели должны начать писать документацию, которую легко использовать в больших языковых моделях, таких как ChatGPT.
Технические писатели должны начать писать свою документацию, чтобы ее можно было легко использовать в больших языковых моделях, таких как ChatGPT.
Технические писатели должны начать писать свою документацию, чтобы ее можно было легко использовать в больших языковых моделях. Это включает в себя тестирование подсказок и переработку ответов для предоставления документации мирового класса, которую можно легко использовать в моделях ИИ.
Такие компании, как Supabase и Stripe, уже подготовили свою документацию для использования в генеративных моделях ИИ, таких как ChatGPT.
Это упрощает работу разработчика, поскольку устраняет клики и экономит время, поскольку разработчики просто хотят, чтобы все было сделано.
Технические писатели могут обучать модели ИИ с помощью своих инженерных подсказок.
В ближайшем будущем роль технического писателя может превратиться в библиотекаря с искусственным интеллектом.
Где технические писатели обучают модели ИИ, чтобы понять потребности разработчиков в продукте компании. Библиотекарь ИИ будет сотрудничать с учеными по данным и инженерами по машинному обучению, чтобы гарантировать точность и эффективность моделей ИИ в предоставлении запрашиваемой информации.
Это приведет к более низкой планке для начала работы над многими проектами, и разработчики смогут попросить свой любимый SDK настроить клиент, создать соединение и выполнить некоторую бизнес-логику, не просматривая страницы руководств.
У Саймона Уилсона был отличный пост об этом самом рабочем процессе разработчика, о том, как разработка с использованием искусственного интеллекта делает меня более амбициозным в моих проектах.
ChatGPT (и GitHub Copilot) сэкономили мне огромное количество времени на «выяснение вещей». Для всего, от написания цикла for в Bash до запоминания того, как сделать междоменный запрос CORS в JavaScript.
Уилсон подчеркивает, что для разработчиков самая большая победа — снизить планку начала работы над многими проектами.
Роль технического писателя вот-вот превратится в хранителя или библиотекаря инструментов на базе ИИ. Роль библиотекаря ИИ будет включать в себя обучение моделей ИИ для понимания потребностей разработчиков в продукте компании, аналогично их роли сейчас; но с пониманием подачи информации в генеративный ИИ.
Библиотекари ИИ будут сотрудничать с учеными по данным и инженерами по машинному обучению, чтобы гарантировать точность и эффективность моделей ИИ при предоставлении запрашиваемой информации.
ИИ никуда не денется, и роль библиотекаря ИИ заключается в том, чтобы использовать ИИ для улучшения опыта разработчиков.
