Чем мне очень нравится, что презентации люди стали делать, используя LLMки - презы становятся реально чистыми и красивыми!

Да, приходится править многое руками, но все же)

Как получить тоже красивую презу?

Используйте вот эти скиллы, к примеру)

1. Спросите клода
2. Начните использовать CLI/IDE. Как? Спросите клода, он прямо по инстуркциям вас проведет
3. Как подключить такие скиллы? Спросите клода))) Он сам все подключит)

Еще один простой совет

Не пытайтесь скрыть за сложными словами непонимание или неэффективность.

Мне кажется, эта стратегия умерла лет 15 назад. Сегодня никто не впечатляется фразами вроде «в рамках синергии стратегических инициатив по оптимизации процессов…».

Говорите просто. Прямо. Квадратно-гнездовым способом.

❌ Неправильно:

«Согласно поставленной задаче по актуализации приоритетов и оптимизации процессов разработки принято решение о пересмотре стратегии ускорения сборок.»

✅ Правильно:

«Мы перестаем ускорять сборку, потому что сейчас стабильность важнее скорости.»

Или еще лучше:

«Мы больше не ускоряем сборку. Сейчас каждая упавшая сборка обходится дороже, чем несколько лишних минут ожидания.»

Простые слова - это не признак простого человека.
Это признак того, что вы сами понимаете, о чем говорите.

А если мысль нельзя объяснить простым языком, есть вероятность, что вы сами ее до конца не поняли.

Ладно, вот вам скилл для клода, который вам поможет ваши тексты из бюроркатичных превратить в человечные.

Ахаххахахза
Я не могу перестать смеяться над этим😁

Я позволяю моей жене всегда делать выбор, потом что если она выбрала меня, то она знает как принимать крутые решения!

Так-с, мы тут вчера с ребятами проводили онлай конфу по менеджменту ииииии я там рассказывал простой фреймворк, который позволяет защитить инициативу у C-Level.

И я решил сделать GPT-like приложение.

➡️ Делюсь им с вами 😈

Что он делает:

• определяет, что перед вами: инвестиция, снижение риска, стратегическая ставка или просто устранение управленческого долга;

• ищет слабые места в логике, экономике и аргументации;

• задаёт вопросы так, как их задают CEO, CFO, CTO, CPO и COO;

• проверяет причинно-следственные связи, а не красивые обещания;

• требует отделять факты от гипотез, активность — от результата, а восстановление нормы — от создания новой ценности;

• проводит стресс-интервью и оценивает, готова ли инициатива к защите.

Если идея пока не готова, он честно скажет об этом. Не будет придумывать цифры, подтасовывать аргументы или помогать «продавить» решение.

Цель одна — чтобы на реальной встрече вы защищали инициативу уверенно, опираясь на факты, а не на надежду, что никто не задаст неудобный вопрос.

Среди всех панических криков про "ИИ нас заменит" и ваще "старшно-страшно" мало кто говорит (а может не говорят, потому что не понимают?), что одна из важнейших вещей, которая у нас появляется - высвобожление внимания.

Вот тут Леша разбирает отличный пример, когда человек стоящий перед тобой наконец-то тебя послушает, а не будет судорожно записывать то, что вы ему говорите.

А где у нас с вами это отлично проявляется?

Праааавильно: как минимум в протоколах встреч. Я уже давно не мог позволить себе на встрече, где мне нужно фиксануть результаты настолько внимательно участвоать в диалогах и ничего не записывать.

В общем, тема эмпатии, умения человека поговорить с человеком и выслушать его максимально внимательно вырастает в полный рост!

Быть папой девочки, это, когда ты находишь у себя по карманам резиночки и заколки🌸

О, я тут вспомнил, что у меня еще есть ботик для подготовки к PM Interview

Там уже больше 1000 сессий и оценка 4.8

Так что, кажется, людям заходит.

Антон Тарасов — мой бро, бывший продакт поиска ВК и предприниматель

Пишет о работе, бизнесе, переходных состояниях, кризисах и взрослении. От постов бывает ощущение backrooms и холодок, а бывает тепло и до жути лампово. Неизменно одно — узнаёшь себя.

Во че есть!

→ Похоронил в себе продакта
→ Смелость не открывать ноутбук
→ Переезд внутри своей головы
→ Больше нет настоящих взрослых

Начать можно с любого.

Если устали от вики-умников и реакций на новости, то, скорее всего, останетесь.

Лаааадно, помимо бота, ловите презу)

Зацените, какие отзывы на нее уже (нумеровка слайдов чуть другая в той, что вам отдаю)!

Закон Фолкленда

Если решение принимать необязательно - не принимайте его.*

Это ооооочень забавно, что огромное количество компаний и уважаемых менеджеров живут именно по этому, но слегка извращенному смыслу.

Почему это я так решил?

1.
Они не стремятся принимать решения и всячески их оттягивают.
2.
А те решения, что они принимают делают это очень несвоевременно- все помнят, как вы долго-долго выбираете стек, архитектуру, пишите максимально подробное ТЗ, пока «рынок убегает вперед»

Ииии вот как надо, если следовать этому простому закону:
- Если есть вопрос, который блокирует вас - займетесь им и решите.
- Если этот вопрос вас не блокирует, то оставьте себе пространство для маневра.

Строить систему с надежностью 99.99 до того, как вы подтвердили потребность на рынке и клиентам стало это критично - лишняя трата времени.
Согласовывать новый орг дизайн команды до того, как составлена целевая карта продуктов - излишне.
Но если оргдизайн блокирует работу, потому что менеджеры не понимают, как развивать их продукт, то это решение нужно срочно принять.

То есть на самом деле основная мысль закона в том, что приняв некое решение ты ограничиваешь свой выбор в будущем.
И принимая ненужные решения сегодня ты лишаешь себя гибкости в будущем.

*Почти 400 лет назад, в 1641 году, виконт Фолкленд сказал: «Когда перемены не необходимы, необходимо ничего не менять».

Столько лет прошло, а мы все никак не научимся следовать этому простому правилу.

Самый дешевый AI-агент может оказаться самым дорогим

Короче, мы нашли еще один прекрасный способ неправильно измерять эффективность AI: смотреть на стоимость токенов😉

Токены дешевеют?
Отлично, значит и AI становится дешевле!

Ну да. Ну да. Пошли мы нафиг со своей простой математикой.

McKinsey выпустили материал об экономике AI-агентов, и там, как обычно это бывает, супер очевидная мысль, когда ее кто-то озвучил, но нифига не очевидная до этого:

Токены - это не ценность. Токены - это счет, который вам выставляют.

Он (счет) показывает, сколько вы потратили, но вообще не отвечает на вопрос:

А зачем вы это потратили? И самое важно, сделали ли вы это эффективно

Проблема в том, что агент - это уже не один запрос к LLM, потому что агент:

— читает контекст;
— вызывает инструменты;
— пробует разные варианты;
— проверяет результат;
— исправляет результат;
— еще раз проверяет результат;
— иногда решает начать все сначала.

В итоге агентская задача может потреблять примерно в 1000 раз больше токенов, чем обычный чат или единичная задача на рассуждение.

Причем около 60% стоимости может уходить не на создание первого ответа, а на его проверку, исправление и повторную проверку.

Ииии вот тут начинается самое интересное.

Один и тот же агент на одной и той же задаче может пройти совершенно разный путь.
Сегодня сделал пять вызовов инструментов.
Завтра — двадцать.

Поэтому стоимость агента - это не фиксированная цена, а распределение веротяностей. Потому что все в LLM - это распределение вероятностей.

А оценивать его нужно не по стоимости миллиона токенов, а по:
стоимости успешно выполненной задачи.

Агент приносит пользу, когда вероятность его успеха выше, чем:

время проверки результата / время самостоятельного выполнения задачи.

Например:
Человеку нужно два часа, чтобы сделать задачу.

Проверить результат агента можно за шесть минут.

Тогда агенту достаточно успешно выполнять всего 5% задач, чтобы его использование уже имело экономический смысл.

Но только если ошибка ничего не ломает.

Если агент отправил неправильный документ, то вы его удалили.

Если агент пообещал клиенту вернуть деньги за невозвратный билет, теперь у вас есть не только ошибка, но и стоимость ее исправления.

McKinsey называет это agency tax:

стоимость проверки + стоимость переделки + последствия ошибки.
Как итог, недостаточно считать:

— токены;
— запросы;
— стоимость модели;
— количество запущенных агентов.

Нужно считать:

— какой бизнес-результат получил агент;
— сколько стоило успешное выполнение задачи;
— сколько времени человек потратил на проверку;
— сколько стоило исправление ошибок;
— насколько агент улучшил реальную бизнес-метрику.

Иначе через год у вас будет 1000 AI-агентов, огромный счет от провайдера и очень сложный ответ на простой вопрос финансового директора:

«А кто из них вообще приносит пользу?»

И вот новая ценность платформ для инженеров в том, чтобы оптимизировать экономику результата.

Вот вам красивый дек)

#пятничное

Будущее?
😱 - оно самое
❤️ - мы еще держимся