AI-агент для сбора требований в финтехе: как не дать нейросети «додумывать» бизнес-правила

Авторы делятся опытом автоматизации QA-проверок: нейросети научили за секунды генерировать чек-листы, но вскрылась проблема — ИИ не всегда находил все требования, додумывал связи и не имел доступа к части источников. Внешне чек-лист выглядел убедительно, но бизнес-правила могли отсутствовать.

Чтобы этого избежать, решили собирать корпус требований заранее — до того, как промпт пойдёт в модель. Вручную искать по ссылкам, сверять версии файлов и таблицы с калькуляциями больше не нужно: агент подготавливает полный контекст для анализа. Подробности промптов и общий подход описываются в статье, а про сборку корпуса в Codex обещают рассказать отдельно.