Неуверенный шаг к изменениям

Последние пару месяцев я активно пользовался ИИ, и становится даже жутковато, что у людей, которые конкурируют со мной в любом вопросе, рабочем или личном, есть такой инструмент. Вся жизнь ускоряется, и ускоряется как-то очень непривычно. У меня есть задание от преподавателя: любое личное исследование доводить до рабочего продукта — заготовки, а этот вопрос у меня собирается в заметках уже какое-то время. Непривычна не только скорость жизни, но и привычные картины мира в голове, по ощущениям, не дают влиться в поток такой новой жизни. Это мышление письмом — неуверенная попытка ответить для себя на вопросы о том, как мне быть в той или иной ситуации и аргументировать свой выбор.

Интеграция ИИ в жизнь

Скорость, с которой решаются вопросы при использовании ИИ, поражает. Настройка серверов, программирование, проверка текстов, переводы, письма, маркетинг — эта штука должна помогать во всём, и у меня нет никаких сомнений в этом. Агентность с LLM возрастает кратно. Качество выполнения задач будет только возрастать, а в статьях о вайб-кодинге только раз я встретил действительно важный аргумент (тут). Случаи такие частые: люди радуются в сети успехам и открывшимся для них возможностям, а другие начинают доставлять им страдания (сливают API, проникают в БД и прочее). Это обязательно нужно учитывать, уделять внимание безопасности и не распространяться особо о методах работы. Среди своих и не более — вот такой я делаю вывод, глядя на эти тенденции.

Беспощадно менять инструменты

Я человек из мира, в котором на форумах воевали поклонники Windows и Linux. Я был в группе вторых. Сегодня же я понимаю, что более эффективный инструмент может изменить игру до неузнаваемости, и, кажется, мне нужно забыть о привязанности к любимому и сместить внимание на достижения. Такое наведение внимания запускает в моей голове совсем другие цепочки мыслей. Методы быстрого обучения из начальных курсов очень даже кстати. Вообще-то, без них я бы и не думал о том, о чём думаю сейчас.

Куски мёртвой информации

Если я буду без углубления знаний проходиться по верхушкам, которые выдаёт мне LLM, то вскоре голова заполнится несвязными информационными обрывками. Мне следует коллекционировать в голове не выводы, а понимание, и для этого LLM не подходит. Книги, документации, в общем, то, что мы называем сложной образовательной литературой. Также нужно привыкнуть к мышлению письмом, а именно к достижению конечной точки — заготовки. Публикация не позволяет оставлять большие пробелы в понимании, и наши руководства говорят, что новое знание нужно покрутить с разных сторон, придумать аналогию, в общем, усвоить!

Адаптация методов

Недавно сидел и думал: «Какой рабочий продукт я получу за помидорку времени в 60 минут?» С настроенным Roo (4 агента: архитектор, кодер, дебаггер, документатор), Cursor и всякими прочими новшествами никак не мог сообразить, что же написать. Теперь я включаю помидорку, привязанную к приоритетному проекту, а рабочие продукты записываю в таблицу для наведения внимания. За 60 минут — 5 рабочих продуктов. Такое решение для меня оказалось комфортным. Наверное, этот пункт у меня пересекается с «беспощадно менять инструменты».

Я пытаюсь повысить ясность и осознанность в своих действиях и очень надеюсь, что единомышленники поправят, направят меня. Было бы замечательно адаптироваться совместно и делиться своими соображениями по этому поводу.

5 лайков

Очень хорошая связка нескольких практик саморазвития. Буквально в каждом действии замечаем, что действуем сразу несколькими методами, либо одновременно, либо последовательно. Эффект больше от объединения методов.
Немного скорректировал бы, что “рабочие продукты записываю в таблицу для наведения внимания” преимущественно на сессии стратегирования и планирования.

1 лайк

Поделитесь, пожалуйста, как в итоге - эти 4 агента стали помогать в разных ролях производить рабочие продукты? Или отказались от них в пользу какого-то другого удобства (отсутствия борьбы с инструментом, например)?

Интересен ваш опыт в этом

1 лайк

Иван, привет! У Roo есть свои особенности и недостатки. К примеру, API тратятся как-то запредельно быстро, но на небольшие задачи, где важно переключать llm в ролях он очень удобен. К примеру, разбить txt файл с задачами на отдельные файлы, внутри обычный текст отформатировать в MD, расставить варианты ответов и вопросы в правильном порядке, проверить после всех манипуляций эти файлы и написать развернутый промпт(документацию) для следующего этапа.

Опять же, если у вас оплаченный cursor, то там же gpt-4o-mini используется unlimit, и можно последовательно с ним все это сделать и не думаю, что результат будет хуже.

1 лайк