Перейти к основному содержимому
Посмотреть все теги

Дьявол кроется в документации

· 11 мин. чтения
Mirna Wong
Senior Technical Writer at dbt Labs

«Да-да, продолжайте двигаться с черепашьей скоростью». — Миранда Пристли, «Дьявол носит Prada»

В фильме «Дьявол носит Prada» есть ещё одна сцена, о которой я думаю чаще, чем об этой. Если вы его ещё не видели, постараюсь обойтись без спойлеров. Миранда поворачивается к Энди (своей ассистентке) и с нескрываемым нетерпением объясняет, что небесно-голубой цвет её «мешковатого свитера» взялся не из ниоткуда — за ним стоит цепочка осознанных решений в мире моды, принятых за несколько лет до этого людьми, которые тщательно обдумывали каждый выбор. Свитер, который Энди купила в магазине, стал конечным результатом долгой цепочки осознанного отбора, тщательно скрытой ради иллюзии, будто он появился сам собой.

Именно так я бы описала документацию, особенно в эпоху ИИ. Пользователь — разработчик, аналитик, инженер данных или технический писатель 😜 — задаёт вопрос ИИ-инструменту и получает ответ. Ему необязательно видеть каждое решение в стоящей за ним цепочке: что включить, как выстроить структуру, где есть пробелы, что нужно обновить. Но эти решения формируют каждый получаемый им ответ. Где-то в начале этой цепочки команда документации делает тщательно продуманный, осознанный выбор, последствия которого доходят до самого момента, когда ответ появляется в редакторе пользователя.

В этой статье мы расскажем, как команды документации стараются приблизить эти решения к пользователям — и почему в эпоху ИИ такая архитектура важна как никогда.

Готовы попробовать?