AI Fluency: Полное руководство по эффективной работе с ИИ 🤖

Примерно месяц назад Anthropic опубликовали с моей точки зрения интересный курс "AI Fluency: Framework & Foundations" по развитию навыков взаимодействия с искусственным интеллектом. Практические знания без воды. И главное - эти знания не устареют через неделю, месяц или год при появлении очередной LLM-модели, агентного фреймворка или нового ИИ-продукта.
Курс также оформлен в виде плейлиста на официальном youtube-канале Anthropic.

Ниже привожу мои краткие заметки по курсу.

Я также подготовил детальные транскрипты на русском языке для каждого урока (см. github) и представил все в виде интерактивного веб-сайта, пользуясь тем, что gpt5 сейчас в lovable.dev находится в limited preview до полуночи воскресенья 10 августа 😉 (к слову, мне очень понравилось "собирать" сайт при помощи gpt5 на lovable, отталкиваясь от транскриптов, выложенных на github - только 1 небольшая ошибка возникла в процессе)

Что такое AI Fluency? 🎯

AI Fluency — способность работать с ИИ эффективно, результативно, этично и безопасно. Это не знание промптов, а фундаментальные навыки для долгосрочного сотрудничества с ИИ.

Три способа взаимодействия с ИИ:

• Автоматизация — ИИ выполняет конкретные задачи по инструкциям
• Дополнение — совместная работа как с партнером
• Агентность — ИИ действует самостоятельно по заданным принципам

Фреймворк 4D 📊 (ДОКО - русскоязычная аббревиатура, которая у меня получилась)

🔹 Delegation - Делегирование
Решение о распределении задач между человеком и ИИ. Включает понимание проблемы, знание возможностей ИИ и стратегическое планирование работы.

🔹 Description - Описание
Четкое общение с ИИ через:
• Описание продукта — что создать
• Описание процесса — как подходить к задаче
• Описание производительности — стиль взаимодействия

🔹 Discernment - Контроль (мой вольный перевод по смыслу)
Критическая оценка результатов ИИ:
• Качество контента
• Логика процесса
• Эффективность взаимодействия

🔹 Diligence - Ответственность (мой вольный перевод по смыслу)
Ответственное использование:
• Выбор подходящих систем
• Прозрачность о роли ИИ
• Подотчетность за результаты

Генеративный ИИ: основы ⚙️

Большие языковые модели создают новый контент на основе статистических паттернов из обучающих данных. Три прорыва сделали это возможным:

1️⃣ Трансформерная архитектура (2017) 2️⃣ Массивы цифровых данных
3️⃣ Мощные вычислительные ресурсы

Возможности и ограничения ⚖️

Сильные стороны:
• Универсальность в языковых задачах
• Поддержание контекста разговора
• Подключение к внешним инструментам

Ограничения:
• Дата среза знаний
• Возможные "галлюцинации"
• Ограниченное контекстное окно
• Непредсказуемость результатов

Эффективные техники промптинга 💡

6 основных принципов:

1️⃣ Контекст — объясните что, зачем и кто вы 2️⃣ Примеры — покажите желаемый результат 3️⃣ Ограничения — укажите формат и требования 4️⃣ Декомпозиция — разбейте сложные задачи 5️⃣ Время на размышления — дайте ИИ обдумать 6️⃣ Роль — определите, кем должен быть ИИ

Секрет: Просите ИИ помочь улучшить ваши промпты! 🔥

Практические выводы 📝

• Ваша экспертиза — основа эффективного использования ИИ
• Четкая постановка задачи критична для получения качественных результатов
• Всегда проверяйте и оценивайте выводы ИИ
• Берите ответственность за итоговые результаты
• Будьте прозрачны и сообщайте об использовании ИИ

И как обычно - эти навыки развиваются только через практику.
Начните применять фреймворк 4D уже сегодня — результаты не заставят себя ждать.

Полезные ссылки 📝
• Интерактивный сайт по курсу на русском языке здесь
• Оригинальный курс "AI Fluency: Framework & Foundations" здесь
• Плейлист оригинального курса на youtube здесь

@llm_notes

#aifluency #anthropic #prompt #gpt5 #lovable #context #course

🚀 Claude Sonnet 4 получил поддержку контекстного окна в 1 миллион токенов

Anthropic наконец-то увеличила контекстное окно Claude Sonnet 4 до 1 млн токенов — это в 5 раз больше предыдущего лимита (то, чего я ждал еще в мае :)
Теперь модель может обрабатывать целые кодовые базы с 75,000+ строк кода или десятки исследовательских работ за один запрос.

Новые возможности:

• Анализ больших кодовых баз — загрузка исходного кода, тестов и документации для понимания архитектуры проекта
• Синтез документов — обработка обширных наборов документов: контрактов, исследований, технических спецификаций
• Контекстно-зависимые агенты — создание агентов, которые сохраняют контекст на протяжении сотен вызовов инструментов

💰 Ценообразование API:

1️⃣ Промпты ≤ 200K токенов: $3/MTok (вход), $15/MTok (выход)

2️⃣ Промпты > 200K токенов: $6/MTok (вход), $22.50/MTok (выход)

При использовании кэширования промптов и пакетной обработки можно получить дополнительную экономию до 50% 📉

Отзывы клиентов:

🔧 Bolt.new — CEO Eric Simons отмечает, что расширенный контекст позволяет работать с крупными проектами, сохраняя высокую точность (мой комментарий: возможно, кстати, недавние успехи bolt, которые я наблюдал, при решении практических задач, связаны с тем, что они использовали модель с расширенным контекстным окном)

⚡️ iGent AI — разработчики AI-партнера Maestro для создания кода. CEO Sean Ward подчеркивает, что 1M токенов открывает возможности для многодневных сессий работы с реальными кодовыми базами.

📅 Доступность:

Функция пока находится в публичной бете для клиентов с Tier 4 и кастомными лимитами на Anthropic API (подробнее про Tier 4 здесь). Также доступна в Amazon Bedrock, скоро появится в Google Cloud Vertex AI.
В течение ближайших недель обещают распространить на более широкий круг пользователей.
Ждем с нетерпением!

• Официальный анонс по ссылке.
• Подробная документация тут.

@llm_notes

#claude #anthropic #context #ai #llm #1m