Почему нельзя навайбкодить космический корабль
Концептуально космический корабль устроен очень просто (на примере «Союза МС-29»):
1. Снизу — ракета-носитель. Ступени с большими баками топлива и двигателями, которые это горючее сжигают, толкая всю конструкцию вверх. Когда баки очередной ступени пустеют, ступень отцепляется, чтобы не мешать разгоняться.
2. Сверху — сам корабль. Условно, небольшая комната для экипажа и защищённая капсула для возвращения на Землю.
Понять принцип движения ракеты несложно, это ещё Ньютон сформулировал. Математику полёта ракеты описал Циолковский больше ста лет назад.
Ракету, которая оторвётся от Земли, может собрать даже любитель. Без шуток, посмотрите видео в сети.
А вот гарантированно выводить заданную массу на заданную орбиту — совсем другой уровень задачи.
Поэтому у двигателя и топливных баков появляются дополнительные агрегаты. У тех агрегатов — надстройки, и так далее. Появляется обвязка из электроники и сотен датчиков.
Каждый агрегат и каждый блок не случаен, у каждого своя выверенная функция.
Всё это спроектировано не сразу, а через исследования, гипотезы, испытания и находки.
Что примечательно, ракету проектируют не только для ситуации, когда всё работает.Большая часть инженерной работы нужна на случай, если что-то пойдёт не так.
С программами, думаете, проще?
Идею программы можно объяснить за минуту.
CRM хранит клиентов и сделки и даёт инструменты для работы с ними.
ERP считает деньги и ресурсы и предоставляет рабочую среду для подразделений компании.
Навайбкодим за неделю? 😉
Нужно уточнить всего несколько деталей: права доступа, интеграции, история изменений, ошибки пользователей. И ещё сотни исключений и нюансов.
Сложность системы — не в отдельных функциях, а в связях между ними.
Агент может очень быстро написать, к примеру, таск-трекер. Я пробовал. И всё работает. Но таск-трекер — это не CRM и тем более не ERP.
Чтобы реализовать сложную систему, нужно общаться с клиентом, понимать его реальные бизнес-задачи и встраивать их в общую архитектуру — пока на это способен только человек.
Особенно хорошо это видно на продуктах, которые прошли долгий путь.
Система, которую развивают не первый десяток лет, содержит тысячи накопленных решений и бизнес-правил — чтобы у клиента со своими особенными настройками всё работало так же стабильно, как у остальных.
ИИ может доработать код, который видит. Например, починить баг. Но историй, которые лежали в фундаменте всей системы, он не видит. И не поймёт: баг это или фича?
Вайб-кодинг даёт быстрый первый результат.
За архитектуру, надёжность и попадание на нужную орбиту всё ещё отвечают люди 🚀
Концептуально космический корабль устроен очень просто (на примере «Союза МС-29»):
1. Снизу — ракета-носитель. Ступени с большими баками топлива и двигателями, которые это горючее сжигают, толкая всю конструкцию вверх. Когда баки очередной ступени пустеют, ступень отцепляется, чтобы не мешать разгоняться.
2. Сверху — сам корабль. Условно, небольшая комната для экипажа и защищённая капсула для возвращения на Землю.
Понять принцип движения ракеты несложно, это ещё Ньютон сформулировал. Математику полёта ракеты описал Циолковский больше ста лет назад.
Ракету, которая оторвётся от Земли, может собрать даже любитель. Без шуток, посмотрите видео в сети.
А вот гарантированно выводить заданную массу на заданную орбиту — совсем другой уровень задачи.
Поэтому у двигателя и топливных баков появляются дополнительные агрегаты. У тех агрегатов — надстройки, и так далее. Появляется обвязка из электроники и сотен датчиков.
Каждый агрегат и каждый блок не случаен, у каждого своя выверенная функция.
Всё это спроектировано не сразу, а через исследования, гипотезы, испытания и находки.
Что примечательно, ракету проектируют не только для ситуации, когда всё работает.
С программами, думаете, проще?
Идею программы можно объяснить за минуту.
CRM хранит клиентов и сделки и даёт инструменты для работы с ними.
ERP считает деньги и ресурсы и предоставляет рабочую среду для подразделений компании.
Навайбкодим за неделю? 😉
Нужно уточнить всего несколько деталей: права доступа, интеграции, история изменений, ошибки пользователей. И ещё сотни исключений и нюансов.
Сложность системы — не в отдельных функциях, а в связях между ними.
Агент может очень быстро написать, к примеру, таск-трекер. Я пробовал. И всё работает. Но таск-трекер — это не CRM и тем более не ERP.
Чтобы реализовать сложную систему, нужно общаться с клиентом, понимать его реальные бизнес-задачи и встраивать их в общую архитектуру — пока на это способен только человек.
Особенно хорошо это видно на продуктах, которые прошли долгий путь.
Система, которую развивают не первый десяток лет, содержит тысячи накопленных решений и бизнес-правил — чтобы у клиента со своими особенными настройками всё работало так же стабильно, как у остальных.
ИИ может доработать код, который видит. Например, починить баг. Но историй, которые лежали в фундаменте всей системы, он не видит. И не поймёт: баг это или фича?
Вайб-кодинг даёт быстрый первый результат.
За архитектуру, надёжность и попадание на нужную орбиту всё ещё отвечают люди 🚀
🔥5💯2🤓2🤝1
Набег
#путевые_заметки
Совершили мы вчера с дочей набег на Владимир и Суздаль в лучших традициях татаро-монголов, к коим мы, конечно, себя не причисляем, но слишком уж литературно выгодная ассоциация со словом «набег».
Ранним утром, чтобы успеть осмотреть оба города, мы рванули из Москвы до Владимира на видавшей виды пригородной электричке.
Владимир
Город порадовал нас перекопанной дорогой перед вокзалом, а также не свойственным середине лета холодным ветром. Северным ветром, не иначе. Если вы понимаете, о чем я.
Пренебрегу перечислением достопримечательностей — любой справочник путешественника сделает это обстоятельнее меня.
Примечательным же мне показалось другое — неторопливый, я бы даже сказал, вальяжный дух города. Одновременно очень творческий, самобытный. Это читается в вывесках с изящной игрой слов. Это чувствуется в магазинах с нетипичными сувенирами ручной работы. Очень много причудливой, остроумной керамики.
Обойдя все намеченные интересные точки города, мы вызвали извозчика и без промедления переместились в следующий город.
Суздаль
Суздаль — это расписная шкатулка, оброненная в изумрудную траву. Город сразу же влюбил в себя духом старины. Здесь наследие холят и лелеют, оно оттерто до блеска, одето в наряды и выставлено напоказ.
Только холод и пронизывающий ветер помешали нам беззаботно и вдоволь исходить тропинки этого города.
Отдельно стоит отметить суздальский огурец. Это явление не нужно понимать — его прочувствовать нужно. И обязательно посетить фестиваль в честь данного овоща. Подготовка к празднику шла не менее масштабно, чем ко Дню города.
А мы, уставшие и напитавшиеся впечатлениями, дождались своей электрички в Москву и без грусти покинули Владимирскую область, зная, что обязательно вернемся сюда еще раз.
#путевые_заметки
Совершили мы вчера с дочей набег на Владимир и Суздаль в лучших традициях татаро-монголов, к коим мы, конечно, себя не причисляем, но слишком уж литературно выгодная ассоциация со словом «набег».
Ранним утром, чтобы успеть осмотреть оба города, мы рванули из Москвы до Владимира на видавшей виды пригородной электричке.
Владимир
Город порадовал нас перекопанной дорогой перед вокзалом, а также не свойственным середине лета холодным ветром. Северным ветром, не иначе. Если вы понимаете, о чем я.
Пренебрегу перечислением достопримечательностей — любой справочник путешественника сделает это обстоятельнее меня.
Примечательным же мне показалось другое — неторопливый, я бы даже сказал, вальяжный дух города. Одновременно очень творческий, самобытный. Это читается в вывесках с изящной игрой слов. Это чувствуется в магазинах с нетипичными сувенирами ручной работы. Очень много причудливой, остроумной керамики.
Обойдя все намеченные интересные точки города, мы вызвали извозчика и без промедления переместились в следующий город.
Суздаль
Суздаль — это расписная шкатулка, оброненная в изумрудную траву. Город сразу же влюбил в себя духом старины. Здесь наследие холят и лелеют, оно оттерто до блеска, одето в наряды и выставлено напоказ.
Только холод и пронизывающий ветер помешали нам беззаботно и вдоволь исходить тропинки этого города.
Отдельно стоит отметить суздальский огурец. Это явление не нужно понимать — его прочувствовать нужно. И обязательно посетить фестиваль в честь данного овоща. Подготовка к празднику шла не менее масштабно, чем ко Дню города.
А мы, уставшие и напитавшиеся впечатлениями, дождались своей электрички в Москву и без грусти покинули Владимирскую область, зная, что обязательно вернемся сюда еще раз.
👍2🔥1🆒1
ИИ-игры с пользователями
Сегодня удачно заправился. Залил полный бак, без очереди, почти у дома.
По ощущениям: то же самое, когда тебе в подписке на ИИ 5-часовые лимиты сбросили. И можно снова ехать.
Что такое подписка и лимиты?
В этом месяце OpenAI и Anthropic устроили соревнование, кто сильнее разбалует клиента. По факту обе компании сейчас — как две заправки на одном перекрестке. Бензин всегда есть. Он примерно одного качества. Стоит одинаково. Как переманить клиента на свою сторону?
Хронология событий:
***
9 июня. Anthropic выпускает Claude Fable 5 с лучшим на тот момент качеством программирования (12-го числа модель была политически заблокирована).
***
12 июня. OpenAI открывает «банк обнулений» в Codex.
Пользователи получают по одному бесплатному сбросу 5-часовых лимитов использования модели + еще сбросы за «приведи друга».
***
1 июля. Anthropic после снятия экспортных ограничений возвращает флагман Fable 5 в платные подписки.
До 7 июля модель доступна в рамках подписки, но не более 50% недельного лимита; сверх — только за деньги (~$10/$50 за млн токенов).
По мне так очень сложная для клиентов математика 🤯
***
7 июля. Anthropic (вероятно, в преддверии выпуска новой модели от OpenAI) переобувается и переносит срок доступности Fable в подписке до 12 июля.
***
9 июля. OpenAI наносит ответный удар — выпускает GPT‑5.6 и одновременно обнуляет счётчики лимитов — причём несколько раз в течение дня.
Думаю, в этот день родилась пара тысяч новых, навайбкоженных сервисов 🤖
***
12 июля. Anthropic делает второе продление: доступ к Fable 5 остаётся до 19 июля, а недельные лимиты увеличиваются на 50% на тот же период.
***
12 июля. OpenAI в ответ отменяет (временно) пятичасовые лимиты.
🍿 Примерно в это время мы с коллегами обсуждаем, что Fable 5 явно вернется в подписку.
***
18 июля. Вуаля. Anthropic объявляет, что Fable 5 остаётся «навсегда» в платных подписках (пока только Max и Team Premium), просто с двухуровневой экономикой.
Дайте два!
У меня подписка и в Claude, и в ChatGPT. Задач на две системы хватает. Поэтому смотрю на эту гонку с чисто потребительским удовольствием.
Переключаюсь между агентами моментально, не теряя в качестве, за счет правильно выстроенной проектной работы.
Когда IT-продукты взаимозаменяемы по большей части пользовательских сценариев, конкуренция существенно переходит в сервис, в формат поставки: больше лимитов, бесплатный сброс, дополнительные кредиты, временные акции.
Каждая такая уступка быстро превращается в новую норму.
Первый сброс лимита воспринимается как подарок.
После нескольких сбросов пользователь уже спрашивает, почему сегодня ничего не обнулили.
Можно назвать это потребительским терроризмом. Но слово слишком сильное. Скорее, это выученная требовательность.
Компании сами научили нас ждать, что вслед за очередным ограничением появится компенсация, акция или новый тариф.
Не самая красивая потребительская привычка — зато рациональная.
И что дальше?
OpenAI, Anthropic, Google и прочие тяжеловесы рынка ИИ-инструментов понимают актуальную задачу — стать не очередным чатом, а полноценной платформой. Воплотить в единой ИИ-среде код, документацию, историю, интеграции с другими сервисами, инструкции и привычные процессы команды.
Тогда смена инструмента перестанет быть просто переключением вкладки или приложения. Она превратится в проект миграции со всеми вытекающими…
Продолжаем наблюдать и брать лучшее, что предлагают.
Кстати, многие наши коллеги по PropSaaS-цеху пытаются двигаться от личных кабинетов, виджетов на сайт и сервисных приложений, в том же направлении, понимая, что за таким подходом будущее.
📼 Мы строим платформу с 2012 года. Получается, опережаем события? 😄
Сегодня удачно заправился. Залил полный бак, без очереди, почти у дома.
По ощущениям: то же самое, когда тебе в подписке на ИИ 5-часовые лимиты сбросили. И можно снова ехать.
Что такое подписка и лимиты?
Ты платишь $100/$200 в месяц и в рамках этой суммы оптом получаешь на порядок больше токенов (почти безлимит), чем если бы покупал в розницу. Но чтобы ограничить аппетиты пользователей, существуют «лимиты использования» — предельный объем работы с моделью за 5 часов и за неделю. При исчерпании объема — доступ к модели блокируется.
В этом месяце OpenAI и Anthropic устроили соревнование, кто сильнее разбалует клиента. По факту обе компании сейчас — как две заправки на одном перекрестке. Бензин всегда есть. Он примерно одного качества. Стоит одинаково. Как переманить клиента на свою сторону?
Хронология событий:
***
9 июня. Anthropic выпускает Claude Fable 5 с лучшим на тот момент качеством программирования (12-го числа модель была политически заблокирована).
***
12 июня. OpenAI открывает «банк обнулений» в Codex.
Пользователи получают по одному бесплатному сбросу 5-часовых лимитов использования модели + еще сбросы за «приведи друга».
***
1 июля. Anthropic после снятия экспортных ограничений возвращает флагман Fable 5 в платные подписки.
До 7 июля модель доступна в рамках подписки, но не более 50% недельного лимита; сверх — только за деньги (~$10/$50 за млн токенов).
По мне так очень сложная для клиентов математика 🤯
***
7 июля. Anthropic (вероятно, в преддверии выпуска новой модели от OpenAI) переобувается и переносит срок доступности Fable в подписке до 12 июля.
***
9 июля. OpenAI наносит ответный удар — выпускает GPT‑5.6 и одновременно обнуляет счётчики лимитов — причём несколько раз в течение дня.
Думаю, в этот день родилась пара тысяч новых, навайбкоженных сервисов 🤖
***
12 июля. Anthropic делает второе продление: доступ к Fable 5 остаётся до 19 июля, а недельные лимиты увеличиваются на 50% на тот же период.
***
12 июля. OpenAI в ответ отменяет (временно) пятичасовые лимиты.
🍿 Примерно в это время мы с коллегами обсуждаем, что Fable 5 явно вернется в подписку.
***
18 июля. Вуаля. Anthropic объявляет, что Fable 5 остаётся «навсегда» в платных подписках (пока только Max и Team Premium), просто с двухуровневой экономикой.
Дайте два!
У меня подписка и в Claude, и в ChatGPT. Задач на две системы хватает. Поэтому смотрю на эту гонку с чисто потребительским удовольствием.
Переключаюсь между агентами моментально, не теряя в качестве, за счет правильно выстроенной проектной работы.
Когда IT-продукты взаимозаменяемы по большей части пользовательских сценариев, конкуренция существенно переходит в сервис, в формат поставки: больше лимитов, бесплатный сброс, дополнительные кредиты, временные акции.
Каждая такая уступка быстро превращается в новую норму.
Первый сброс лимита воспринимается как подарок.
После нескольких сбросов пользователь уже спрашивает, почему сегодня ничего не обнулили.
Можно назвать это потребительским терроризмом. Но слово слишком сильное. Скорее, это выученная требовательность.
Компании сами научили нас ждать, что вслед за очередным ограничением появится компенсация, акция или новый тариф.
Не самая красивая потребительская привычка — зато рациональная.
И что дальше?
OpenAI, Anthropic, Google и прочие тяжеловесы рынка ИИ-инструментов понимают актуальную задачу — стать не очередным чатом, а полноценной платформой. Воплотить в единой ИИ-среде код, документацию, историю, интеграции с другими сервисами, инструкции и привычные процессы команды.
Тогда смена инструмента перестанет быть просто переключением вкладки или приложения. Она превратится в проект миграции со всеми вытекающими…
Продолжаем наблюдать и брать лучшее, что предлагают.
Кстати, многие наши коллеги по PropSaaS-цеху пытаются двигаться от личных кабинетов, виджетов на сайт и сервисных приложений, в том же направлении, понимая, что за таким подходом будущее.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Искусственный интеллект: вопрос или ответ?
ИИ хорошо умножает те навыки, которыми ты уже обладаешь. Но он не сделает профессионально то, чего ты сам не умеешь делать.
Я часто вижу, как люди пользуются ИИ и не пользуются мозгом. Лучше совмещать. И я постараюсь объяснить как.
Если ты хорошо программируешь, с помощью ИИ ты можешь программировать в разы больше и быстрее.
Если ты снимаешь видеоролики, разбираешься в ракурсах, композиции кадра и цветокоррекции, то с помощью ИИ ты можешь быстрее снимать рилсы, а то и контент-завод построить.
Если ты не профи в какой-то области, а хочешь в ней добиться быстрых успехов с помощью ИИ — у меня для тебя неутешительные новости: зачастую у тебя просто не хватит словарного запаса, чтобы грамотно поставить задачу. И это только часть проблемы. Главная проблема новичка в другом: он не знает, что считать хорошим результатом. Он не видит ошибок, не понимает ограничений и не может оценить работу.
Я хороший программист, но сомнительный видеорежиссер, и все мои попытки сделать крутой видеоролик с помощью ИИ заканчивались плачевно с тотальным разочарованием, удалением проекта и зареканием никогда больше этого не делать.
Как быть?
Раньше для получения новых знаний нужно было гуглить, брать консультации, проходить обучающие курсы. Это можно и сейчас, но зачастую тебе в моменте нужно решение конкретной задачи, а не изучение всей области. И ты идешь (идешь ведь?) к Чату и пытаешься «сходить туда, не знаю куда, принести то, не знаю что».
Да. Поначалу ты даже не будешь знать, как сформулировать запрос. Тут и кроется главный секрет чатов с ИИ:
Как это обычно происходит:
1. Спрашиваешь чат «Как решить эту задачу?»
2. Видишь в ответе кучу незнакомых терминов и понятий.
3. Самое главное: не стесняться спрашивать по каждому из терминов, что это и зачем нужно.
По мере появления новых ответов твой изначальный запрос будет меняться и обрастать конкретикой. Так это и работает.
А если таких задач становится все больше и тебе нравится их решать, можно обнаружить в себе интерес к новой профессии.
Кем быть?
Да, профессионализм по-прежнему требует фокуса и сотен дней, потраченных на выбранную область. Но сегодня каждый может быстро проверить свой интерес к новой профессии (особенно цифровой) и понять, нравится ли ему сам процесс.
Я видел генеральных директоров, в которых спал программист, и сейчас они с помощью нейронок делают вполне рабочие инструменты.
А чего тебе давно хочется попробовать, но пока непонятно, с чего начать?
ИИ хорошо умножает те навыки, которыми ты уже обладаешь. Но он не сделает профессионально то, чего ты сам не умеешь делать.
Я часто вижу, как люди пользуются ИИ и не пользуются мозгом. Лучше совмещать. И я постараюсь объяснить как.
Если ты хорошо программируешь, с помощью ИИ ты можешь программировать в разы больше и быстрее.
Если ты снимаешь видеоролики, разбираешься в ракурсах, композиции кадра и цветокоррекции, то с помощью ИИ ты можешь быстрее снимать рилсы, а то и контент-завод построить.
Если ты не профи в какой-то области, а хочешь в ней добиться быстрых успехов с помощью ИИ — у меня для тебя неутешительные новости: зачастую у тебя просто не хватит словарного запаса, чтобы грамотно поставить задачу. И это только часть проблемы. Главная проблема новичка в другом: он не знает, что считать хорошим результатом. Он не видит ошибок, не понимает ограничений и не может оценить работу.
Я хороший программист, но сомнительный видеорежиссер, и все мои попытки сделать крутой видеоролик с помощью ИИ заканчивались плачевно с тотальным разочарованием, удалением проекта и зареканием никогда больше этого не делать.
Как быть?
Раньше для получения новых знаний нужно было гуглить, брать консультации, проходить обучающие курсы. Это можно и сейчас, но зачастую тебе в моменте нужно решение конкретной задачи, а не изучение всей области. И ты идешь (идешь ведь?) к Чату и пытаешься «сходить туда, не знаю куда, принести то, не знаю что».
Да. Поначалу ты даже не будешь знать, как сформулировать запрос. Тут и кроется главный секрет чатов с ИИ:
Чат с нейронкой — это не столько инструмент получения ответа, сколько инструмент поиска правильного вопроса.
Как это обычно происходит:
1. Спрашиваешь чат «Как решить эту задачу?»
2. Видишь в ответе кучу незнакомых терминов и понятий.
3. Самое главное: не стесняться спрашивать по каждому из терминов, что это и зачем нужно.
По мере появления новых ответов твой изначальный запрос будет меняться и обрастать конкретикой. Так это и работает.
А если таких задач становится все больше и тебе нравится их решать, можно обнаружить в себе интерес к новой профессии.
Кем быть?
Да, профессионализм по-прежнему требует фокуса и сотен дней, потраченных на выбранную область. Но сегодня каждый может быстро проверить свой интерес к новой профессии (особенно цифровой) и понять, нравится ли ему сам процесс.
Я видел генеральных директоров, в которых спал программист, и сейчас они с помощью нейронок делают вполне рабочие инструменты.
А чего тебе давно хочется попробовать, но пока непонятно, с чего начать?
👍3
Жизнь: сегодня в очередной раз не пропустил день ног. Тренер говорит, что нельзя. И не слушать тренера нельзя!
Учили новые движения на развитие мышц таза и ягодиц.
Это очень быстро возвращает из мира искусственного интеллекта в мир полный новых ощущений.
Пока я страдал в зале, мой ИИ-агент в это же время трудился над двумя большими задачами по разработке…
…Но это уже не так интересно, как главный вопрос: смогу ли я после такой тренировки послезавтра нормально ходить.
Учили новые движения на развитие мышц таза и ягодиц.
Это очень быстро возвращает из мира искусственного интеллекта в мир полный новых ощущений.
Пока я страдал в зале, мой ИИ-агент в это же время трудился над двумя большими задачами по разработке…
…Но это уже не так интересно, как главный вопрос: смогу ли я после такой тренировки послезавтра нормально ходить.
🔥5👍1
Сегодня уже вполне уверенно жал 80 кг.
Есть какая-то магия в жиме штанги лежа. Все остальные тренажеры — потому что надо. А штанга — потому что хочется!
Кто знает, в чем секрет?
Есть какая-то магия в жиме штанги лежа. Все остальные тренажеры — потому что надо. А штанга — потому что хочется!
Кто знает, в чем секрет?
🔥6😁4❤1👏1
Forwarded from Основатели Онлайн Конференция 29 августа
Конференция в самом разгаре🔥
Сегодня нас ждет насыщенная программа, поэтому если вы не успели к началу эфира, вы все равно получите много пользы от остальных спикеров.
Дмитрий Бескромный (bQ Group)
Денис Кутергин (YouDo, Основатели)
Максим Спиридонов (Нетология, Фоксфорд)
Михаил Перегудов (Whizz, s16vc, «Партия еды»)
Александр Доброкотов (AI Molodca)
Сева Устинов (Plurio)
Подключайтесь к эфиру, задавайте вопросы спикерам и забирайте готовые решения для работы и жизни с помощью AI👇
Сегодня нас ждет насыщенная программа, поэтому если вы не успели к началу эфира, вы все равно получите много пользы от остальных спикеров.
Дмитрий Бескромный (bQ Group)
Денис Кутергин (YouDo, Основатели)
Максим Спиридонов (Нетология, Фоксфорд)
Михаил Перегудов (Whizz, s16vc, «Партия еды»)
Александр Доброкотов (AI Molodca)
Сева Устинов (Plurio)
Подключайтесь к эфиру, задавайте вопросы спикерам и забирайте готовые решения для работы и жизни с помощью AI👇
Тут про ИИ и агентов дают реальную пользу. Ничего не продают.
Слушаю. Советую. Будет запись.
Слушаю. Советую. Будет запись.
🤝2
Молчание — не золото
На прошлой неделе я обнаружил удивительный феномен в работе ИИ-агентов.
Чтобы агент качественно выполнил задачу ему необходимо проговаривать «вслух», что он делает и зачем.
До этого, чтобы экономить токены, у агента была простая инструкция: «Получаешь задачу, молча ее выполняешь, в конце пишешь отчет в установленной форме».
А задачи бывают и на 30 минут, и на 3 часа. Бывают на 10 шагов, а бывают на 100. И каждый следующий шаг агент выбирает с учетом истории всех предыдущих действий.
Когда агент молча делает свое дело, то шаге на 30-м он может «подзабыть» цель и начать дрейфовать, перепроверять свои действия, тратить свое и ваше время. Просто запись в истории о действии, сделанном 20 шагов назад, не напоминает агенту, зачем оно было нужно.
Если же агент по ходу работы ведет журнал: «Делаю это, потому что…», «Выяснил это, теперь проверяю…», он держит в контексте не только действия, но и исходную цель. Поэтому реже дрейфует.
Заодно журнал позволяет наблюдать за работой агента, скорректировать ее или вовремя остановить, пока не сожжен весь бюджет 🙈
Регламент-то я поправил, но задумался: слишком это все похоже на работу с настоящими сотрудниками. Та же потеря связи между промежуточными целями задачи, блуждание вокруг решения, бесполезная трата времени.
Есть тут профессиональные управленцы?
Как вы работаете с подобным «дрейфом» сотрудников?
Есть ли схожие приемы «проговаривать вслух свою работу»? 😁
На прошлой неделе я обнаружил удивительный феномен в работе ИИ-агентов.
Чтобы агент качественно выполнил задачу ему необходимо проговаривать «вслух», что он делает и зачем.
До этого, чтобы экономить токены, у агента была простая инструкция: «Получаешь задачу, молча ее выполняешь, в конце пишешь отчет в установленной форме».
А задачи бывают и на 30 минут, и на 3 часа. Бывают на 10 шагов, а бывают на 100. И каждый следующий шаг агент выбирает с учетом истории всех предыдущих действий.
Когда агент молча делает свое дело, то шаге на 30-м он может «подзабыть» цель и начать дрейфовать, перепроверять свои действия, тратить свое и ваше время. Просто запись в истории о действии, сделанном 20 шагов назад, не напоминает агенту, зачем оно было нужно.
Если же агент по ходу работы ведет журнал: «Делаю это, потому что…», «Выяснил это, теперь проверяю…», он держит в контексте не только действия, но и исходную цель. Поэтому реже дрейфует.
Заодно журнал позволяет наблюдать за работой агента, скорректировать ее или вовремя остановить, пока не сожжен весь бюджет 🙈
Регламент-то я поправил, но задумался: слишком это все похоже на работу с настоящими сотрудниками. Та же потеря связи между промежуточными целями задачи, блуждание вокруг решения, бесполезная трата времени.
Есть тут профессиональные управленцы?
Как вы работаете с подобным «дрейфом» сотрудников?
Есть ли схожие приемы «проговаривать вслух свою работу»? 😁
👍2
Сколько стоит прошлое
Сначала буквально, про ИИ-агентов, затем про людей.
Недавно я вместе с агентом 📄разобрал 40 реальных сессий разработки в Claude Code и Codex. Суммарно через них прошло 777 миллионов токенов.
Это исследование показало, что стоимость работы агента в основном складывается из многократной повторной обработки уже известного контекста.
Собственные ответы модели занимали меньше одного процента всего объема обработанной информации.
На каждый новый токен приходилось примерно 40 старых, повторно отправленных токенов.
Почему так происходит?
Языковая модель не хранит состояние между вызовами. У неё нет «памяти о разговоре»: каждый раз, когда агент делает шаг — думает, вызывает инструмент, читает результат — он отправляет модели всю историю сессии заново: системные инструкции, ваш запрос, каждый прочитанный файл, каждый вывод команды. Модель перечитывает всё это и дописывает следующую реплику.
Каждый прочитанный файл, результат команды и даже сообщение об ошибке остается в истории. Чем раньше информация туда попала, тем больше раз агент протащит ее через следующие шаги. И чем крупнее кусок информации, тем дороже он обходится к концу сессии.
Представьте, что на каждом новом километре такси заново добавляет в счет весь уже пройденный путь. На втором километре вы платите за два, на третьем за три, и так далее.
А с агентами именно так: каждый следующий шаг становится тяжелее и дороже предыдущего. В исследованных сессиях общий объем обработки рос быстрее, чем количество шагов. Кэш делает повторную передачу дешевле, но не бесплатной.
Люди тоже платят повышенную стоимость за прошлые мысли.
Человек может снова и снова прокручивать закончившийся разговор и придумывать реплику, которую стоило сказать (но которая уже не имеет смысла). Пересчитывать решение, которое уже невозможно изменить.
Событие произошло один раз. Но за его обработку мы можем расплачиваться годами. Если вовремя не «сожмем контекст».
Агенты умеют «сжимать» контекст — превращать всю накопленную в чате информацию в выводы, справку, короткие факты. Детали теряются, зато следующий шаг становится легче.
Человек тоже так может, но бессознательно. Человеческий мозг тоже перерабатывает и упорядочивает накопленный опыт, в том числе во сне. Если продолжить аналогию, «сжимает контекст». Но далеко не всё отправляется в архив. Не каждое событие становится опытом. Некоторые остаются фоновым процессом.
Не каждое событие становится опытом. Некоторые остаются в голове как подписка с автопродлением: событие давно закончилось, а внимание и силы продолжают регулярно списываться.
Как вкладка в браузере, которая давно не нужна, но всё ещё открыта и жрет ресурсы. А происходящему сейчас достается только оставшаяся часть внимания.
В браузере вкладка закрывается одним нажатием. В голове такой очевидной кнопки нет.
Возможно, осознанность начинается не с умения закрыть вкладку, а с момента, когда замечаешь: она всё ещё открыта.
Продолжаю исследования…
Сначала буквально, про ИИ-агентов, затем про людей.
Недавно я вместе с агентом 📄разобрал 40 реальных сессий разработки в Claude Code и Codex. Суммарно через них прошло 777 миллионов токенов.
Это исследование показало, что стоимость работы агента в основном складывается из многократной повторной обработки уже известного контекста.
Собственные ответы модели занимали меньше одного процента всего объема обработанной информации.
На каждый новый токен приходилось примерно 40 старых, повторно отправленных токенов.
Почему так происходит?
Языковая модель не хранит состояние между вызовами. У неё нет «памяти о разговоре»: каждый раз, когда агент делает шаг — думает, вызывает инструмент, читает результат — он отправляет модели всю историю сессии заново: системные инструкции, ваш запрос, каждый прочитанный файл, каждый вывод команды. Модель перечитывает всё это и дописывает следующую реплику.
Каждый прочитанный файл, результат команды и даже сообщение об ошибке остается в истории. Чем раньше информация туда попала, тем больше раз агент протащит ее через следующие шаги. И чем крупнее кусок информации, тем дороже он обходится к концу сессии.
Представьте, что на каждом новом километре такси заново добавляет в счет весь уже пройденный путь. На втором километре вы платите за два, на третьем за три, и так далее.
А с агентами именно так: каждый следующий шаг становится тяжелее и дороже предыдущего. В исследованных сессиях общий объем обработки рос быстрее, чем количество шагов. Кэш делает повторную передачу дешевле, но не бесплатной.
Люди тоже платят повышенную стоимость за прошлые мысли.
Человек может снова и снова прокручивать закончившийся разговор и придумывать реплику, которую стоило сказать (но которая уже не имеет смысла). Пересчитывать решение, которое уже невозможно изменить.
Событие произошло один раз. Но за его обработку мы можем расплачиваться годами. Если вовремя не «сожмем контекст».
Агенты умеют «сжимать» контекст — превращать всю накопленную в чате информацию в выводы, справку, короткие факты. Детали теряются, зато следующий шаг становится легче.
Человек тоже так может, но бессознательно. Человеческий мозг тоже перерабатывает и упорядочивает накопленный опыт, в том числе во сне. Если продолжить аналогию, «сжимает контекст». Но далеко не всё отправляется в архив. Не каждое событие становится опытом. Некоторые остаются фоновым процессом.
Не каждое событие становится опытом. Некоторые остаются в голове как подписка с автопродлением: событие давно закончилось, а внимание и силы продолжают регулярно списываться.
Как вкладка в браузере, которая давно не нужна, но всё ещё открыта и жрет ресурсы. А происходящему сейчас достается только оставшаяся часть внимания.
В браузере вкладка закрывается одним нажатием. В голове такой очевидной кнопки нет.
Возможно, осознанность начинается не с умения закрыть вкладку, а с момента, когда замечаешь: она всё ещё открыта.
Продолжаю исследования…
🔥4🤝2👍1👌1
🪟Как делать 1000 уникальных окон в день
На этой неделе я вместе с руководителями MACRO посетил СпецРемСтрой, крупнейшего производителя окон на Урале. Экскурсию нам организовала SMART Недвижимость, а провела CEO СпецРемСтроя, великолепная Елена Рушенцева.
В чем уникальность завода
Если вам нужно производить одно изделие в огромных количествах, то можно настроить конвейер и штамповать хоть по 10 000 штук в день, был бы спрос на товар.
У СпецРемСтроя — каждое окно идет с индивидуальными размерами и под конкретный проем. Поэтому производство многоэтапное, но не конвейерное. Что не мешает им производить 1000 окон в день. В основном за счет грамотной организации, автоматизации и цифровизации, которыми они занимаются уже более 25 лет.
Все начинается с замера проема окна, затем в информационную систему завода вносится цифровая технологическая карта изделия. Все дальнейшее производство и логистика используют эти данные на каждом участке работ.
Каждая составная часть изделия со своим штрихкодом. У каждого производственного участка монитор на котором отображаются данные изделия. Эта же карта загружается в станок, чтобы и человек, и машина работали в едином инфополе.
В большинстве случаев от мастеров требуется отсканировать штрихкод, подготовить деталь для обработки станком, нажать «пуск». Агрегат сделает запрограммированную работу и передаст изделие на следующий рабочий участок.
Все механизмы и автоматы настроены на работу с произвольными размерами окон и в зависимости от карты изделия сами перестраивают свою конфигурацию, чтобы человеку требовалось только нажать на кнопку.
Идеальная связка Человек + Автомат. И человек здесь незаменим: он отвечает за ту часть процесса, где автомат либо не справился бы, либо выдавал брак.
Производство окон vs производство софта
Мой завод всегда был виртуальным и помещался в ноутбуке, а то, что я произвожу, можно потрогать разве что мышкой или пальцем на телефоне.
Поэтому я испытываю особое удовольстве от наблюдения за тем, как огромные листы стекла и профили нарезаются на куски, проходят через разные стадии, станки, руки и превращаются в готовое изделие.
Дополнительным удовольствием стало осознание того, что разработка с помощью ИИ-агентов очень сильно напоминает завод, который нам показала Елена.
Раньше разработчик делал большую часть работы по программированию. Если переводить на язык производства окон, то сам резал стекло, профили, прикручивал саморезами фурнитуру, склеивал части, собирал это все в готовое изделие.
Сейчас работа разделилась на этапы Человек + Машина.
Задача (после «замера») формируется в таск-трекере отделом сопровождения клиентов или продактами.
🧑🏻💻- человек вникает в задачу и формирует план исследования
🤖- агент исследует код
🧑🏻💻- человек формирует техническое решение (в какие участки кода и какого рода изменения вносим)
🤖- агент оформляет техническое решение в ТЗ
🧑🏻💻- человек проверяет ТЗ и передает в разработку
🤖- агент пишет код
🤖- агент проверяет код
🧑🏻💻- человек принимает работу (и в случае чего возвращает на доработку)
Что производство софта, что окон: оператор ставит задачу, обеспечивает машину материалом, запускает работу и принимает результат.
Грань между виртуальным и реальным размывается все больше.
Одно радует — хорошие окна будут нужны всегда!
И теперь я знаю, кто и как их делает.
На этой неделе я вместе с руководителями MACRO посетил СпецРемСтрой, крупнейшего производителя окон на Урале. Экскурсию нам организовала SMART Недвижимость, а провела CEO СпецРемСтроя, великолепная Елена Рушенцева.
В чем уникальность завода
Если вам нужно производить одно изделие в огромных количествах, то можно настроить конвейер и штамповать хоть по 10 000 штук в день, был бы спрос на товар.
У СпецРемСтроя — каждое окно идет с индивидуальными размерами и под конкретный проем. Поэтому производство многоэтапное, но не конвейерное. Что не мешает им производить 1000 окон в день. В основном за счет грамотной организации, автоматизации и цифровизации, которыми они занимаются уже более 25 лет.
Все начинается с замера проема окна, затем в информационную систему завода вносится цифровая технологическая карта изделия. Все дальнейшее производство и логистика используют эти данные на каждом участке работ.
Каждая составная часть изделия со своим штрихкодом. У каждого производственного участка монитор на котором отображаются данные изделия. Эта же карта загружается в станок, чтобы и человек, и машина работали в едином инфополе.
В большинстве случаев от мастеров требуется отсканировать штрихкод, подготовить деталь для обработки станком, нажать «пуск». Агрегат сделает запрограммированную работу и передаст изделие на следующий рабочий участок.
Все механизмы и автоматы настроены на работу с произвольными размерами окон и в зависимости от карты изделия сами перестраивают свою конфигурацию, чтобы человеку требовалось только нажать на кнопку.
Идеальная связка Человек + Автомат. И человек здесь незаменим: он отвечает за ту часть процесса, где автомат либо не справился бы, либо выдавал брак.
Производство окон vs производство софта
Мой завод всегда был виртуальным и помещался в ноутбуке, а то, что я произвожу, можно потрогать разве что мышкой или пальцем на телефоне.
Поэтому я испытываю особое удовольстве от наблюдения за тем, как огромные листы стекла и профили нарезаются на куски, проходят через разные стадии, станки, руки и превращаются в готовое изделие.
Дополнительным удовольствием стало осознание того, что разработка с помощью ИИ-агентов очень сильно напоминает завод, который нам показала Елена.
Раньше разработчик делал большую часть работы по программированию. Если переводить на язык производства окон, то сам резал стекло, профили, прикручивал саморезами фурнитуру, склеивал части, собирал это все в готовое изделие.
Сейчас работа разделилась на этапы Человек + Машина.
Задача (после «замера») формируется в таск-трекере отделом сопровождения клиентов или продактами.
🧑🏻💻- человек вникает в задачу и формирует план исследования
🤖- агент исследует код
🧑🏻💻- человек формирует техническое решение (в какие участки кода и какого рода изменения вносим)
🤖- агент оформляет техническое решение в ТЗ
🧑🏻💻- человек проверяет ТЗ и передает в разработку
🤖- агент пишет код
🤖- агент проверяет код
🧑🏻💻- человек принимает работу (и в случае чего возвращает на доработку)
Что производство софта, что окон: оператор ставит задачу, обеспечивает машину материалом, запускает работу и принимает результат.
Грань между виртуальным и реальным размывается все больше.
Одно радует — хорошие окна будут нужны всегда!
И теперь я знаю, кто и как их делает.
👍3🔥3