This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Рабочие пространства
Недавно наткнулся на пример писательницы, которая держала все свои принадлежности для письма в пенале на столе. И этот пенал всегда был открыт. Когда приходило вдохновение, она быстро и ни на что не отвлекаясь могла приступить к работе.
Современный человек может переключаться между десятком различных процессов. И если у него нет подобных «пеналов», это переключение происходит трудно, долго и с болью.
В цифровом пространстве роль таких пеналов играют рабочие пространства. Их можно создавать в браузерах или редакторах кода. Я также по полной использую workspaces в Obsidian. И вот зачем:
🔹Это уменьшает порог входа в работу. Если вам нужно нажать пару клавиш, чтобы попасть в тот или иной рабочий процесс, это фактически уменьшает шанс отвлечься на что-то другое.
🔹Это возможность навсегда зафиксировать оптимальное расположение окон для каждой работы. В следующий раз, начиная какой-то процесс, вы вернетесь в единственное верное расположение, которые вы продумали заранее, а не то, которое вспомнили или успели создать именно сейчас.
🔹Это возможность вникнуть в суть процесса. Окна можно расположить говорящим образом, и вы сможете довольно быстро разобраться, какие части процесса следуют за какими. Также можно создавать небольшие инструкции для тех процессов, с которыми работаете нечасто. Например, я обновляю свой стратегический план раз в 1-1.5 месяца, и алгоритм работы с ним может легко забыться. Рабочее пространство позволяет мне сразу вспомнить, что нужно сделать
🔹Это оптимизация бизнес-процессов. Посчитайте, сколько времени у вас уходит на поиск нужного файла. Например, если для некоторого процесса нужно открыть 5-6 файлов, мы умножаем это время на 5-6. И если вы часто переключаетесь между разными процессами и проектами, то время на открытие окон может занимать более 10% рабочего времени. Сохранение нужных наборов файлов и открытие их всех в пару кликов — ощутимая экономия времени.
А насколько активно вы используете рабочие пространства в программах и в Obsidian в частности?
Недавно наткнулся на пример писательницы, которая держала все свои принадлежности для письма в пенале на столе. И этот пенал всегда был открыт. Когда приходило вдохновение, она быстро и ни на что не отвлекаясь могла приступить к работе.
Современный человек может переключаться между десятком различных процессов. И если у него нет подобных «пеналов», это переключение происходит трудно, долго и с болью.
В цифровом пространстве роль таких пеналов играют рабочие пространства. Их можно создавать в браузерах или редакторах кода. Я также по полной использую workspaces в Obsidian. И вот зачем:
🔹Это уменьшает порог входа в работу. Если вам нужно нажать пару клавиш, чтобы попасть в тот или иной рабочий процесс, это фактически уменьшает шанс отвлечься на что-то другое.
🔹Это возможность навсегда зафиксировать оптимальное расположение окон для каждой работы. В следующий раз, начиная какой-то процесс, вы вернетесь в единственное верное расположение, которые вы продумали заранее, а не то, которое вспомнили или успели создать именно сейчас.
🔹Это возможность вникнуть в суть процесса. Окна можно расположить говорящим образом, и вы сможете довольно быстро разобраться, какие части процесса следуют за какими. Также можно создавать небольшие инструкции для тех процессов, с которыми работаете нечасто. Например, я обновляю свой стратегический план раз в 1-1.5 месяца, и алгоритм работы с ним может легко забыться. Рабочее пространство позволяет мне сразу вспомнить, что нужно сделать
🔹Это оптимизация бизнес-процессов. Посчитайте, сколько времени у вас уходит на поиск нужного файла. Например, если для некоторого процесса нужно открыть 5-6 файлов, мы умножаем это время на 5-6. И если вы часто переключаетесь между разными процессами и проектами, то время на открытие окон может занимать более 10% рабочего времени. Сохранение нужных наборов файлов и открытие их всех в пару кликов — ощутимая экономия времени.
А насколько активно вы используете рабочие пространства в программах и в Obsidian в частности?
🔥13👍9
Расширения браузера для исследований
В исследованиях я придерживаюсь ТРИЗ подхода. Одна из особенностей методики в том, что любая разработка начинается с анализа реально большого(!) количества фрагментов данных. Их количество достигает сотен и тысяч. Создатель ТРИЗ для разработки своей методики проанализировал более 40 тысяч патентов. Очевидно, что любая оптимизация исследовательской работы выливается в ощутимую экономию времени.
Вот топ 3 расширения для браузера, которые ускоряют работу с большим количеством данных:
1️⃣ Linkclump
Расширение для массового открытия ссылок. Если я работаю с какой-нибудь онлайн-базой, либо с выдачей поисковой системы, приходится открывать сразу много ссылок со страницы. Вместо того, чтобы кликать по каждой ссылке в отдельности, я использую это расширение
2️⃣ Мультивыбор для YouTube
Расширение для массового выделения на youtube. Например, нам нужно быстро выделять большое количество видео из поисковой выдачи, добавлять их в плейлисты, удалять их из плейлистов и так далее. Это расширение позволяет делать все это в считанные секунды
3️⃣ TabCopy
Расширение позволяет скопировать все ссылки или все вкладки, которые есть в текущем открытом окне. Его я использую, чтобы скормить результат выдачи в chatGPT, или просто закрыть все окна, сохранив при этом возможность вернуться к текущей рабочей сессии..
🔤 Самодельные скрипты
Также если вы владеете любым скриптовым языком (python, autohotkey и т.д.), вы можете довольно просто писать скрипты для работы с большим количеством исходных объектов. Например, я очень часто ищу подходящие мне книги с помощью chatGPT, и затем с помощью скрипта в пару кликов нахожу все эти книги в поисковых системах. Происходит это просто неприлично быстро. Соответственно, вы можете писать такие скрипты самостоятельно для своего вида деятельности. Я на постоянной основе использую, наверное, где-то с десяток.
Кстати, вы можете попросить ChatGPT написать подобный скрипт.
В исследованиях я придерживаюсь ТРИЗ подхода. Одна из особенностей методики в том, что любая разработка начинается с анализа реально большого(!) количества фрагментов данных. Их количество достигает сотен и тысяч. Создатель ТРИЗ для разработки своей методики проанализировал более 40 тысяч патентов. Очевидно, что любая оптимизация исследовательской работы выливается в ощутимую экономию времени.
Вот топ 3 расширения для браузера, которые ускоряют работу с большим количеством данных:
1️⃣ Linkclump
Расширение для массового открытия ссылок. Если я работаю с какой-нибудь онлайн-базой, либо с выдачей поисковой системы, приходится открывать сразу много ссылок со страницы. Вместо того, чтобы кликать по каждой ссылке в отдельности, я использую это расширение
2️⃣ Мультивыбор для YouTube
Расширение для массового выделения на youtube. Например, нам нужно быстро выделять большое количество видео из поисковой выдачи, добавлять их в плейлисты, удалять их из плейлистов и так далее. Это расширение позволяет делать все это в считанные секунды
3️⃣ TabCopy
Расширение позволяет скопировать все ссылки или все вкладки, которые есть в текущем открытом окне. Его я использую, чтобы скормить результат выдачи в chatGPT, или просто закрыть все окна, сохранив при этом возможность вернуться к текущей рабочей сессии..
Также если вы владеете любым скриптовым языком (python, autohotkey и т.д.), вы можете довольно просто писать скрипты для работы с большим количеством исходных объектов. Например, я очень часто ищу подходящие мне книги с помощью chatGPT, и затем с помощью скрипта в пару кликов нахожу все эти книги в поисковых системах. Происходит это просто неприлично быстро. Соответственно, вы можете писать такие скрипты самостоятельно для своего вида деятельности. Я на постоянной основе использую, наверное, где-то с десяток.
Кстати, вы можете попросить ChatGPT написать подобный скрипт.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥17👍3😱1
После выхода прошлого поста несколько человек попросили описать, как я использую скрипты для ускорения работы с книгами. Что же, вот мой алгоритм:
Тут я использую несколько типовых запросов и кастомный GPT, который я сам сделал. Приведу 3 основных схемы запросов и конкретные примеры (моя сегодняшняя зона интересов — работа коллективов):
🔸 Через прямой запрос
«Дай список книг о коллективе X»
🔸 Через решаемые задачи
«Расскажи как коллектив X решал задачу Y и книги об этом»
🔸 Через персоналии в коллективе
«Дай список основных членов коллектива X и книги о них»
Так я получаю первый сборный список.
Далее я ищу во внешнем интернете. То есть это могут быть библиотеки, самостоятельный поиск в гугле, запрос рекомендаций от людей из сферы. Так или иначе,через этот способ я получаю ряд книг, про которые не знает GPT.
Одна из функций, которую я в своих постах не описывал — это выделение названий книг. Я прошу из неструктурированных описаний и библиотечных карточек извлечь названия всех книг и свести их в список.
Далее оба списка я прошу свести в единый и убрать дубли. Затем выделяю номера тех книг, которые мне априори не подходят, и прошу исключить их.
Все названия книг (и только названия) я прошу свести в единую строку с разделителем в виде«&». Это нужно далее для скрипта.
Я копирую эту строчку и вставляю в скрипт, который ищет эти книги автоматически в разных поисковых системах. Сам скрипт также я написал с помощью ChatGPT.
И первая система, в которой я ищу книги — это Google Books. Основное его преимущество в том, что для большинства книг, особенно выпущенных до 2000 года, там есть подробное описание и ознакомительный фрагмент — некоторое количество первых страниц книги. То есть с книгой можно ознакомиться, даже если ее сейчас нет в интернет-магазинах.
Я отсеиваю те книги, которые мне не подходят. Выводы я делаю по описанию, либо по ознакомительному фрагменту
Далее я использую расширение TabCopy, о котором я писал в прошлом посте. Снова кидаю название всех вкладок, которые в итоге остались в ChatGPT.
И затем уже по этим названиям ищу их в других поисковых системах.
Таким образом я нахожу и прорабатываю внушительные списки книг за промежуток времени, который до этого тратил только на сбор первичного списка. Дополнительно навыки скорочтения позволяют быстро оценивать качество материала и находить нужную информацию.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
Пределы профессионализма
Расширения браузера для исследований
В исследованиях я придерживаюсь ТРИЗ подхода. Одна из особенностей методики в том, что любая разработка начинается с анализа реально большого(!) количества фрагментов данных. Их количество достигает сотен и тысяч. Создатель…
В исследованиях я придерживаюсь ТРИЗ подхода. Одна из особенностей методики в том, что любая разработка начинается с анализа реально большого(!) количества фрагментов данных. Их количество достигает сотен и тысяч. Создатель…
👍15❤2
Привестствую. В рамках ряда планируемых мероприятий про базы знаний я хочу провести открытый семинар/встречу. Что было бы наиболее полезно?
Anonymous Poll
57%
Обзор какой-нибудь популярной архитектуры/системы
47%
Обзор и оценка чьей-нибудь конкретной базы
10%
Сессия вопрос-ответ по теме
42%
Разбор чек-листа на проверку качества структуры базы
2%
Свой вариант в коммента...
За пределами Цеттелькастена
Последние пару месяцев активно изучаю различные архитектуры баз знаний. Разобрал более 100 примеров: от таблицы Менделеева до Покедекса. Все архитектуры основаны на нескольких базовых структурах и принципах, которые по-разному комбинируются в зависимости от целей и объема информации. Например, графы и деревья — это базовые структуры.
Всего таких структур 7, и о них я расскажу чуть позже.
А пока хочу рассказать о двух промежуточных выводах, к которым пришел во время исследования:
1️⃣ Цеттелькастен не является оптимальной архитектурой для всех выявленных мною задач. Независимо от рода ваших занятий или целей есть более эффективные архитектуры базы знаний. Обнадеживает то, что Obsidian и современные PKM приложения имеют все инструменты, позволяющие построить любую известную структуру. При желании адепты цеттеля смогут относительно безболезненно мигрировать.
2️⃣ Невозможно сразу создать архитектуру, которая будет оптимальной на всем промежутке времени работы с базой. Оптимальная архитектура меняется со временем, а эффективность работы с базой растет скачкообразно. Чтобы ощутить пользу вашей базы знаний или оценить эффективность смены архитектуры, придется некоторое время подождать. И не просто ждать, а активно пополнять и использовать.
Наверное, некоторым из вас может быть сложно принять первый факт, учитывая популярность цеттеля в последние годы. Но для тех, кто готов к правде, и для тех, кто хочет увеличить эффективность своей базы знаний, я готовлю стрим, где подробно разберу архитектуру цеттелькастен, раскрою его проблемы и покажу некоторые альтернативы. Стрим проведу в четверг в 19:00, анонс будет чуть позже.
Но если вы уже нашли подходящую вам структуру, в которой нет тех проблем о которых я буду говорить на стриме, то просто продолжайте наполнять свою базу. Результат появится через некоторое время.
До встречи на стриме.
Последние пару месяцев активно изучаю различные архитектуры баз знаний. Разобрал более 100 примеров: от таблицы Менделеева до Покедекса. Все архитектуры основаны на нескольких базовых структурах и принципах, которые по-разному комбинируются в зависимости от целей и объема информации. Например, графы и деревья — это базовые структуры.
Всего таких структур 7, и о них я расскажу чуть позже.
А пока хочу рассказать о двух промежуточных выводах, к которым пришел во время исследования:
Наверное, некоторым из вас может быть сложно принять первый факт, учитывая популярность цеттеля в последние годы. Но для тех, кто готов к правде, и для тех, кто хочет увеличить эффективность своей базы знаний, я готовлю стрим, где подробно разберу архитектуру цеттелькастен, раскрою его проблемы и покажу некоторые альтернативы. Стрим проведу в четверг в 19:00, анонс будет чуть позже.
Но если вы уже нашли подходящую вам структуру, в которой нет тех проблем о которых я буду говорить на стриме, то просто продолжайте наполнять свою базу. Результат появится через некоторое время.
До встречи на стриме.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥27👍14😁3❤2
СТРИМ: Подробный разбор архитектуры Zettelkasten. Поиск проблем и их решений.
Да, это была не первоапрельская шутка)
Ссылка на встречу
Ссылка на встречу
📖 Содержание:
- Мое исследование архитектур систем организации;
- Всесторонний разбор Zettelkasten как системы знаний;
- Анонс моего нового продукта по архитектурам баз данных;
- Разбор ответов на вопросы подписчиков по теме;
🌐 Он-лайн трансляция
📅 4 апреля, 🕐 19:00 МСК
💵 Стоимость участия : Бесплатно
Да, это была не первоапрельская шутка)
Ссылка на встречу
Ссылка на встречу
📖 Содержание:
- Мое исследование архитектур систем организации;
- Всесторонний разбор Zettelkasten как системы знаний;
- Анонс моего нового продукта по архитектурам баз данных;
- Разбор ответов на вопросы подписчиков по теме;
🌐 Он-лайн трансляция
📅 4 апреля, 🕐 19:00 МСК
💵 Стоимость участия : Бесплатно
YouTube
Zettelkasten - разбор
Enjoy the videos and music you love, upload original content, and share it all with friends, family, and the world on YouTube.
👍13🔥10😱2❤1😁1
Как я уже говорил, в последнее время я работаю над изучением архитектур баз знаний, чтобы выявить оптимальные для каждой возможной задачи. Было проанализировано более 100 различных архитектур, найдены слабые и сильные стороны, выявлены закономерности.
Промежуточным результатом исследования стал чек-лист для оценки эффективности любой базы знаний. Пройдя по чек-листу, задав правильные вопросы, можно понять основные проблемные узлы. И лучше провести такую диагностику как можно раньше, потому что с ростом объема базы все сложнее становится и переход на новую архитектуру.
Чек-лист неполон без рекомендаций что дальше делать с найденными проблемами. Поэтому я решил провести платную встречу, где подробно передам концентрат своих знаний по теме.
Что будет на встрече:
🔹 Задачи решаемые базами знаний и системами организации ресурсов в целом
🔹 Разбор десятка конкретных кейсов
🔹 Основные законы развития баз знаний : основные ошибки и приемы для каждого этапа
🔹 Более десятка приемов проектирования и использования системы
🔹 Общие рекомендации как создать архитектуру
🔹 Как реализовать основные структуры в Obsidian и Notion
Учитывая объем информации, я предполагаю, что стрим займет не мнее 3-х часов. Возможно, мы поделим его на 2 части. Все участники получат записи стрима и презентации, на случай если не получится присутствовать лично.
👉 Стоимость участия: 3500₽ 👈
Чтобы записаться, пишите мне в личные сообщения.
@nick_senin
@nick_senin
Дату и время встречи согласуем, когда соберем группу участников. Буду рад видеть вас на стриме.
Всем удачи и продуктивности!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥19👍3😱2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
- 1-ой этап. Набор качественных ресурсов.
- 2-ой этап. Формирование структуры под задачу.
- 3-ий этап. Алгоритмы работы с существующей структурой.
*ошибка в видео - не вообще все системы развиваются подобным образом, но многие.
Во второй части стрима мы рассмотрим алгоритм выбора структуры под каждую возможную цель + я покажу способы реализации двух наиболее практичных структур в Notion и Obsidian.
Произойдет все это уже в воскресенье в 19:00. До этого времени еще можно получить доступ к записи первой части и участвовать во второй.
Чтобы записаться, пишите мне в личные сообщения.
@nick_senin
@nick_senin
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6👍3
⚡️Тренды в развии искуственного интеллекта
С тех пор как я написал свою обширную статью о ChatGPT, многое изменилось.
Например, вышла новая, четвертая версия, которая значительно лучше третьей. А недавно появился загадочный gpt-2, который сразу же убрали из публичного доступа.
Кроме того, были разработаны инструменты, позволяющие создавать мультиагентные системы.
Например, ChatGPT-3.5 в мультиагентном режиме показывает лучшие результаты, чем ChatGPT-4, при решении задач, связанных с написанием кода.
🔮 На основе этих разработок можно сделать несколько выводов.
1. В ближайшие несколько лет профессионалы во многих областях станут неконкурентоспособными, если не будут использовать ИИ-помощников. В некоторых отраслях это уже реальность. Что касается сферы продуктивности, то использование даже скромного зоопарка помощников и агентов может в разы повысить эффективность работы.
2. История циклична. На замену огромных шаблонов, которые делают кучу всего сразу, и в итоге приводят к дичи, мы вернулись к тому, что было известно еще во времена Адама Смита: разбиваем большие сложные процессы, объясняя маленьким агентам, как справиться с каждой маленькой деталью, и в результате получаем небанальный и интересный результат.
С тех пор как я написал свою обширную статью о ChatGPT, многое изменилось.
Например, вышла новая, четвертая версия, которая значительно лучше третьей. А недавно появился загадочный gpt-2, который сразу же убрали из публичного доступа.
Кроме того, были разработаны инструменты, позволяющие создавать мультиагентные системы.
Например, ChatGPT-3.5 в мультиагентном режиме показывает лучшие результаты, чем ChatGPT-4, при решении задач, связанных с написанием кода.
🔮 На основе этих разработок можно сделать несколько выводов.
1. В ближайшие несколько лет профессионалы во многих областях станут неконкурентоспособными, если не будут использовать ИИ-помощников. В некоторых отраслях это уже реальность. Что касается сферы продуктивности, то использование даже скромного зоопарка помощников и агентов может в разы повысить эффективность работы.
2. История циклична. На замену огромных шаблонов, которые делают кучу всего сразу, и в итоге приводят к дичи, мы вернулись к тому, что было известно еще во времена Адама Смита: разбиваем большие сложные процессы, объясняя маленьким агентам, как справиться с каждой маленькой деталью, и в результате получаем небанальный и интересный результат.
🔥14👍7👎1
В конце июня я буду участвовать в двух конференциях.
🗣 Первая - TeamLead от Ontico, которая кажется будет одной из крупнейших. По крайней мере, за последнее время.
Я буду рассказывать о своих новых находках в области управления знаниями.
Если кто-то еще планирует участвовать - можем пересечься, welcome.
📚 А до этого будет конференция авторов из издательства Livrezon, где мы обсудим внутренние вопросы. Я поделюсь некоторыми своими разработками.
🗣 Первая - TeamLead от Ontico, которая кажется будет одной из крупнейших. По крайней мере, за последнее время.
Я буду рассказывать о своих новых находках в области управления знаниями.
Если кто-то еще планирует участвовать - можем пересечься, welcome.
📚 А до этого будет конференция авторов из издательства Livrezon, где мы обсудим внутренние вопросы. Я поделюсь некоторыми своими разработками.
👍16
🔬 Диагностика в продуктивности
Вы когда-нибудь задумывались, почему несмотря на все усилия, ваша продуктивность не растет? Как врач ставит диагноз по анализам и осмотру пациента, так и мы должны проводить диагностику наших привычек и методов работы.
🧩 В своей книге я писал о том, как важно правильно классифицировать проблемы. Многие сосредотачиваются только на одном аспекте – биохакеры работают почти исключительно с физиологией, а кто-то только с психологией. Но что насчёт организационных моментов? Ведь они тоже играют огромную роль и, возможно, в вашем случае эта роль — главная.
Представьте, что у вас насморк. Вы можете бесконечно капать нос каплями, но что, если причина в аллергии или хроническом синусите? Только найдя корень проблемы, можно избавиться от неё навсегда. Точно так же и с продуктивностью: нужно выявлять глубинные причины.
Сейчас я работаю уже над третьим алгоритмом диагностики личной эффективности. Предыдущий – быстрый и удобный «экспресс» алгоритм. Понять некоторые причины с его помощью можно за 30 мин. Новый же создается для долгосрочной и более глубокой работы.
🚀 Алгоритм я буду тестировать в групповом формате. Старт планирую около конца июня.
Вы когда-нибудь задумывались, почему несмотря на все усилия, ваша продуктивность не растет? Как врач ставит диагноз по анализам и осмотру пациента, так и мы должны проводить диагностику наших привычек и методов работы.
🧩 В своей книге я писал о том, как важно правильно классифицировать проблемы. Многие сосредотачиваются только на одном аспекте – биохакеры работают почти исключительно с физиологией, а кто-то только с психологией. Но что насчёт организационных моментов? Ведь они тоже играют огромную роль и, возможно, в вашем случае эта роль — главная.
Представьте, что у вас насморк. Вы можете бесконечно капать нос каплями, но что, если причина в аллергии или хроническом синусите? Только найдя корень проблемы, можно избавиться от неё навсегда. Точно так же и с продуктивностью: нужно выявлять глубинные причины.
Сейчас я работаю уже над третьим алгоритмом диагностики личной эффективности. Предыдущий – быстрый и удобный «экспресс» алгоритм. Понять некоторые причины с его помощью можно за 30 мин. Новый же создается для долгосрочной и более глубокой работы.
🚀 Алгоритм я буду тестировать в групповом формате. Старт планирую около конца июня.
🔥13👍3❤1
Какие выгоды может извлечь бизнес из создания своей базы знаний?
Базы знаний в корпоративном мире — не новость. Но так как этот канал в основном про личную продуктивность, многие могут не догадываться, что базы знаний могут помочь в том числе многим организациям. Вот несколько пунктов:
1. Обучение сотрудников.
Функцию обучения сотрудников можно хотя бы частично переложить на базу. При правильно подобранной структуре сотрудники могут сами заходить в базу и искать там необходимые обучающие материалы. Кстати, это также снизит нагрузку на менеджеров/кураторов, потому что подавляющее число вопросов сотрудников можно будет закрыть самостоятельно.
2. Синхронизация языка.
Если внутри организации есть несколько команд, которые работают над разными проектами, то рано или поздно они начинают создавать свои языки. И хорошо бы, чтобы они были максимально похожи. То есть нужно сделать нечто вроде синхронизации. И база знаний может помочь с решением этой задачи. Например, сотрудники будут заходить в базу и видеть определенную структуру этапов пайплайна, основного производственного процесса, и затем использовать эти понятия в уже в своей работе.
3. Аккумуляция/сохранение знаний.
Представьте, что от вас уходит ключевой сотрудник и уносит с собой большую часть своих наработанных неявных знаний, своего опыта. И даже не важно, куда он уходит: к конкурентам, либо на пенсию. В любом случае вы лишаетесь ценных активов. Если же в организации построен процесс извлечения и формализации знаний и занесения их в базу, то потери от подобных событий будут сведены к минимуму.
4. Конкурентное преимущество.
Этот пункт справедлив скорее тогда, когда база делается не для сотрудников, а для клиентов. Если вы создаете, например, что-то вроде закрытого сообщества, то постоянно пополняемая и обширная база может служить важной причиной, почему люди остаются с вами дольше.
5. Получение обратной связи.
Если ваша база сделана в электронном формате, то можно отслеживать то, какие категории чаще посещаются. Можно понять, с чем в организации проблемы, и какие области нужно развивать или детализировать. Подобные системы встроены, например, в патентные каталоги.
Используются ли в вашей компании базы знаний и если да, то с какой целью?
Базы знаний в корпоративном мире — не новость. Но так как этот канал в основном про личную продуктивность, многие могут не догадываться, что базы знаний могут помочь в том числе многим организациям. Вот несколько пунктов:
1. Обучение сотрудников.
Функцию обучения сотрудников можно хотя бы частично переложить на базу. При правильно подобранной структуре сотрудники могут сами заходить в базу и искать там необходимые обучающие материалы. Кстати, это также снизит нагрузку на менеджеров/кураторов, потому что подавляющее число вопросов сотрудников можно будет закрыть самостоятельно.
2. Синхронизация языка.
Если внутри организации есть несколько команд, которые работают над разными проектами, то рано или поздно они начинают создавать свои языки. И хорошо бы, чтобы они были максимально похожи. То есть нужно сделать нечто вроде синхронизации. И база знаний может помочь с решением этой задачи. Например, сотрудники будут заходить в базу и видеть определенную структуру этапов пайплайна, основного производственного процесса, и затем использовать эти понятия в уже в своей работе.
3. Аккумуляция/сохранение знаний.
Представьте, что от вас уходит ключевой сотрудник и уносит с собой большую часть своих наработанных неявных знаний, своего опыта. И даже не важно, куда он уходит: к конкурентам, либо на пенсию. В любом случае вы лишаетесь ценных активов. Если же в организации построен процесс извлечения и формализации знаний и занесения их в базу, то потери от подобных событий будут сведены к минимуму.
4. Конкурентное преимущество.
Этот пункт справедлив скорее тогда, когда база делается не для сотрудников, а для клиентов. Если вы создаете, например, что-то вроде закрытого сообщества, то постоянно пополняемая и обширная база может служить важной причиной, почему люди остаются с вами дольше.
5. Получение обратной связи.
Если ваша база сделана в электронном формате, то можно отслеживать то, какие категории чаще посещаются. Можно понять, с чем в организации проблемы, и какие области нужно развивать или детализировать. Подобные системы встроены, например, в патентные каталоги.
Используются ли в вашей компании базы знаний и если да, то с какой целью?
🔥6👍3😢1
👾 Использование LLM для анализа и преобразования данных
Современные большие языковые модели (LLM) кардинально изменили подход к обработке данных и аналитике, даря большие возможности тем, кто не обладает навыками программирования. Или же ленится программировать😅
Представьте, что вам нужно извлечь адреса сайтов из большого перемешанного массива кода или текста.
Ранее для этого требовались бы специальные скрипты или регулярные выражения.
Теперь достаточно сделать простой запрос к LLM, и модель справится с этой задачей за вас.
Какое-то время назад ко мне обратился коллега с вопросом о том, как проанализировать более 500 консалтинговых отчетов и выявить закономерности в описываемых там проблемах.
Я дал несколько подсказок, но на тот момент были серьезные ограничения:
Ограничения старых моделей:
⏱ Скорость:
Проблема с быстрой обработкой большого объема текста.
🎯 Точность:
GPT-3.5 не всегда корректно извлекал данные нужного формата.
📏 Размер контекста:
Можно было загрузить только краткое описание около ста отчетов за раз. Это делало работу рутинной и утомительной.
Сейчас эти ограничения практически сняты в новых моделях.
Например, в модели Gemini Pro от Google размер контекста увеличен до 2 миллионов токенов. Это означает, что вы можете загрузить огромную таблицу с анализом отчетов или любую другую информацию, даже в формате сырых HTML-страниц.
На выходе вы получаете бота, который может давать довольно точные ответы на ваши запросы к таблице.
Таким образом, большие языковые модели значительно усилили возможности непрограммистов, делая анализ данных и работу с текстом проще и доступнее.
🚀 Теперь для выполнения сложных задач не нужно быть экспертом в программировании — достаточно воспользоваться мощью LLM.
Современные большие языковые модели (LLM) кардинально изменили подход к обработке данных и аналитике, даря большие возможности тем, кто не обладает навыками программирования. Или же ленится программировать😅
Представьте, что вам нужно извлечь адреса сайтов из большого перемешанного массива кода или текста.
Ранее для этого требовались бы специальные скрипты или регулярные выражения.
Теперь достаточно сделать простой запрос к LLM, и модель справится с этой задачей за вас.
Какое-то время назад ко мне обратился коллега с вопросом о том, как проанализировать более 500 консалтинговых отчетов и выявить закономерности в описываемых там проблемах.
Я дал несколько подсказок, но на тот момент были серьезные ограничения:
Ограничения старых моделей:
⏱ Скорость:
Проблема с быстрой обработкой большого объема текста.
🎯 Точность:
GPT-3.5 не всегда корректно извлекал данные нужного формата.
📏 Размер контекста:
Можно было загрузить только краткое описание около ста отчетов за раз. Это делало работу рутинной и утомительной.
Сейчас эти ограничения практически сняты в новых моделях.
Например, в модели Gemini Pro от Google размер контекста увеличен до 2 миллионов токенов. Это означает, что вы можете загрузить огромную таблицу с анализом отчетов или любую другую информацию, даже в формате сырых HTML-страниц.
На выходе вы получаете бота, который может давать довольно точные ответы на ваши запросы к таблице.
Таким образом, большие языковые модели значительно усилили возможности непрограммистов, делая анализ данных и работу с текстом проще и доступнее.
🚀 Теперь для выполнения сложных задач не нужно быть экспертом в программировании — достаточно воспользоваться мощью LLM.
🔥4
https://youtu.be/LRvRZDamD6M
https://youtu.be/LRvRZDamD6M
https://youtu.be/LRvRZDamD6M
Таймкоды в описании к видео
Материалы упомянутые в видео :
- Книга А. И. Щербакова - Избежать выгорания (на данный момент доступно первое обновление - 8 АНТИ-стратегий)
- Плейлист - Про выгорание на канале проекта YouBe
- Книга П. Астапова , "Будни учителя"
- Книга Г. Марша, "Не навреди"
- Плейлист про S-образную кривую на канале проекта VIKENT.RU
- Тест профессионального выгорания Маслач
- Тест выгорания Бойко
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Выгорание специалиста и коллектива - Интервью - Щербаков А. И.
Тайм-коды :
0:00: ⚠️ Проблема выгорания в работе и поиск новых мотиваций для специалистов и коллектива.
7:28: 💥 Выгорание сотрудника приводит к серьезным последствиям для работодателя и семьи, влияя на общение и активность.
16:02: 💼 Проблема выгорания в профессиях:…
0:00: ⚠️ Проблема выгорания в работе и поиск новых мотиваций для специалистов и коллектива.
7:28: 💥 Выгорание сотрудника приводит к серьезным последствиям для работодателя и семьи, влияя на общение и активность.
16:02: 💼 Проблема выгорания в профессиях:…
🔥8❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🧨 Мои последние выводы по физиологии найденные из опыта/литературы :
1. Качество воздуха может ушатать почти в нулину ряд когнитивных функций.
2. п. 1 объясняет почему нам часто не хочется эффективно планировать день, а хочется фигарить в шортсы.
3. п. 1 действует как бустер к целой гамме нежелательных эффектов касательно здоровья и эффективной работы мозга.
4. С помощью биологически активных веществ лично у меня получается эффективно переключать функциональные состояния.
5. Прежде чем внедрять медитацию попробуйте замаксить сон. Медитация этоскучно и долго , а качественный сон это похожее состояние и дает все последующие плюшки.
6. У бОльшей части сограждан качество сна оставляет желать лучшего.
7. Что такое качественный сон они, вероятно, уже забыли.
8. Что со всем этим делать - им не понятно.
1. Качество воздуха может ушатать почти в нулину ряд когнитивных функций.
2. п. 1 объясняет почему нам часто не хочется эффективно планировать день, а хочется фигарить в шортсы.
3. п. 1 действует как бустер к целой гамме нежелательных эффектов касательно здоровья и эффективной работы мозга.
4. С помощью биологически активных веществ лично у меня получается эффективно переключать функциональные состояния.
5. Прежде чем внедрять медитацию попробуйте замаксить сон. Медитация это
6. У бОльшей части сограждан качество сна оставляет желать лучшего.
7. Что такое качественный сон они, вероятно, уже забыли.
8. Что со всем этим делать - им не понятно.
🔥27👍11
Просто потому что это не эффективно. Вот как сейчас выглядит мое идеальное участие в конференции :
1) Просмотреть все презентации докладчиков.
2) Отфильтровать слабые доклады и те, которые неинтересны лично мне.
3) Выделить особенно интересных докладчиков. Просмотреть их прошлые опубликованные материалы, продукты и проекты, над которыми они работают.
4) На конференции не слушать сами доклады, а общаться с интересными спикерами, используя приемы извлечения глубинных знаний.
Спойлер : часто подходят те же приемы что и для LLM. В целом нужно уметь задавать вопросы и понимать features психики.
5) Интересные доклады по их записям автоматически затранскрибировать в базу, отжав воду.
6) Диалоги со спикерами можно также сразу записывать, транскрибировать и заносить в базу. Такой вот современный Memex.
7) После конференции перелинковать доклады с заметками в базе.
8) Обновить выводы, добавить темы на доисследование, задать в лс спикерам короткие уточняющие вопросы.
Как это все в полном объем сделать в реальности не спрашивайте меня, я не знаю. Есть только инструменты для каждого из шагов.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥20👍5😁1
🟥 Избавляемся от фрустрации и сохраняем состояние потока
Как часто случается, что во время работы вас начинает раздражать какая-то проблема? Штука, которая постоянно глючит или не работает, или работает не так, как хочется. В этот момент возникает инстинктивное желание сразу же ее исправить, начать искать решение.
На это может уйти довольно много времени, из-за чего возникает ряд проблем. Но самое главное — разрывается текущий процесс. Я называю это «вложение работ» или «вложение процессов».
Вложение работ появляется когда вы начинаете искать решение, потом это решение не работает, а вы начинаете искать, почему оно не работает и так далее. Таким образом получается, что вы выполняете не один процесс, а несколько, которые к тому же вложены друг в друга. И если решение быстро не получается найти, то случается фрустрация, ведь исправить проблему быстро не получается.
🕶 Один из простых способов не впадать во вложенные процессы, который я очень давно использую — файл оптимизации.
Суть заключается в том, чтобы каждую такую проблему записывать в специальный файл. И потом, когда в этом файле накапливается достаточное количество элементов, которые нужно исправить, мы залпом берем и исправляем их. То есть теперь мы не обязаны исправлять проблему мгновенно, но точно знаем, что она у нас «на карандаше» и будет исправлена в более подходящее время.
В моем файле есть, например, раздел, связанный с проблемами в Obsidian, в операционной системе, в рабочих процессах, в работе с литературой и так далее.
📓 Также можно использовать и дневник, если ввести специальный тег для таких проблем, а затем регулярно пересматривать свои записи по этому тегу и исправлять найденные проблемы.
Как часто случается, что во время работы вас начинает раздражать какая-то проблема? Штука, которая постоянно глючит или не работает, или работает не так, как хочется. В этот момент возникает инстинктивное желание сразу же ее исправить, начать искать решение.
На это может уйти довольно много времени, из-за чего возникает ряд проблем. Но самое главное — разрывается текущий процесс. Я называю это «вложение работ» или «вложение процессов».
Вложение работ появляется когда вы начинаете искать решение, потом это решение не работает, а вы начинаете искать, почему оно не работает и так далее. Таким образом получается, что вы выполняете не один процесс, а несколько, которые к тому же вложены друг в друга. И если решение быстро не получается найти, то случается фрустрация, ведь исправить проблему быстро не получается.
🕶 Один из простых способов не впадать во вложенные процессы, который я очень давно использую — файл оптимизации.
Суть заключается в том, чтобы каждую такую проблему записывать в специальный файл. И потом, когда в этом файле накапливается достаточное количество элементов, которые нужно исправить, мы залпом берем и исправляем их. То есть теперь мы не обязаны исправлять проблему мгновенно, но точно знаем, что она у нас «на карандаше» и будет исправлена в более подходящее время.
В моем файле есть, например, раздел, связанный с проблемами в Obsidian, в операционной системе, в рабочих процессах, в работе с литературой и так далее.
📓 Также можно использовать и дневник, если ввести специальный тег для таких проблем, а затем регулярно пересматривать свои записи по этому тегу и исправлять найденные проблемы.
🔥20👍4
Роман - опытный преподаватель эффективной коммуникации на английском, который достиг уровня С2 самостоятельно и обучил десятки специалистов мастерству языка.
https://youtu.be/mvYLH_fIOAc
https://youtu.be/mvYLH_fIOAc
https://youtu.be/mvYLH_fIOAc
Материалы упомянутые в видео :
- Школа системного менеджмента
- Шон Янг - Stick with it / Привычки на всю жизнь
- Системно-функциональная лингвистика
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Telegram
Roman Kevral
Premium English trainer in pursuit of excellence
🔥15
🎹 3 года назад я с Коллегой выпустил статью про то, как подбирать музыку для работы.
Сейчас подобрать нужную музыку можно в несколько кликов. Нужно лишь выставить комбинации параметров в музыкальном сервисе и запустить плейлист, который будет выполнять функции, описанные в статье. То есть поможет лучше включаться в работу, отдыхать, переключаться из работы для сложной, для монотонной работы и так далее.
Собственно, несколько рекомендаций подбора музыки вы видите на картинках. Также есть конкретные треки и плейлисты, которые служат для меня личным эмоциональным триггером. Я их использую, например, для :
😡 Включения в тренировку
🛡 Продолжения тренировки
🧠 Проведения сложной работы
🔋 Переключения на сон в конце дня
и т. д.
Сейчас подобрать нужную музыку можно в несколько кликов. Нужно лишь выставить комбинации параметров в музыкальном сервисе и запустить плейлист, который будет выполнять функции, описанные в статье. То есть поможет лучше включаться в работу, отдыхать, переключаться из работы для сложной, для монотонной работы и так далее.
Собственно, несколько рекомендаций подбора музыки вы видите на картинках. Также есть конкретные треки и плейлисты, которые служат для меня личным эмоциональным триггером. Я их использую, например, для :
и т. д.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12👍3❤2