Год с ChatGPT по этапам

Больше этот год был переломными в отношении с нейронками. Их переосознание и как ими пользоваться. Вот что сам чат говорит про основные этапы. Попал, конечно, он очень точно:

Месяц 1–2. Ускорение
Всё стало быстрее: идеи, тексты, решения. Тогда казалось — главное скорость.

Месяц 3–5. Внешний мозг
Начал думать вслух.
Черновики, сомнения, недоформулированные мысли.

Месяц 6–8. Трение и пределы
Эйфория прошла.
Поверхностные ответы начали раздражать.
Пришло понимание: ИИ не поможет, если сам думать не умеешь)

Месяц 9–10. Партнёр, а не оракул
Перестал искать «правильные ответы».
Начал искать слепые зоны. Создавать симуляции.

Месяц 11–12. Фаза зеркала
Самый важный этап.
ChatGPT начал отражать не знания, а состояние головы.
Чем яснее внутри — тем точнее снаружи.

Итог
Больше и чаще к концу года начал пользоваться Claude из-за большего контекста и меньшей манипулятивности. Для работы во многом сильно лучше. Но важно само отношение к инструменту, а не сам инструмент 🤝

Как у вас?

UPD. Prompt:

Мой год с ChatGpt

@PSYLABS_MANAGER👨‍💻

История про «нейросети, которые всё делают за тебя» наконец-то перестает быть мемом. Не потому что магия случилась, а потому что появился понятный контур: инструменты, процессы, производство. Новые рынки, новые профессии и, что важно, новые интерфейсы взаимодействия человека с технологиями.

Посмотрел YaC 2025 AI Edition от Яндекса. И здесь ИИ уже не «разговоры про будущее», а аккуратно собранный срез настоящего. ИИ здесь показан как инфраструктура — такая же, как интернет или мобильная связь в своё время. Со своим стеком, ограничениями и вполне приземлёнными сценариями применения.

Те же роботы-доставщики. В детстве это выглядело как фантазия уровня «пусть кто-нибудь вместо меня сходит в магазин». Сейчас — обычный городской фон. Роботы спокойно ездят по Москве, Казани, Петербургу и везут тебе ночью колу без сахара. Яндекс планирует выпустить около 20 тысяч доставщиков к 2027 году — и это уже не эксперимент, а масштабируемая система под города-миллионники.

Но самое интересное даже не в количестве. Автоматизированный конвейер, роботы собирают роботов, ИИ управляет ИИ — с более сложной логикой, но тем же принципом. И тут становится очевидно: ML-специалисты всё чаще будут работать не только с абстрактным кодом, но и с реальным железом. Это другой класс задач и другой уровень ответственности.

Зацепили и прототипы новых «умных» устройств. Наушники «Дропс» и диктофон с Алисой Про. Не как гаджеты ради гаджетов, а как инструменты, встроенные в личный контекст. Наушники — по сути внешний «жёсткий диск» для мыслей. Ты думаешь, говоришь, фиксируешь, а ассистент использует это как контекст. Диктофон — уже почти готовый аналитический инструмент: сам расшифровывает, выделяет главное, отвечает на вопросы по записи.

И здесь происходит сдвиг парадигмы. Мы постепенно уходим от интерфейсов, кнопок и привычного поиска. Вместо этого — прямое поручение на естественном языке. Ты формулируешь намерение, система делает. Всё.

В этом YaC Яндекс определяет и задает свой дальнейший вектор развития в ИИ. Интересно посмотреть

@PSYLABS_MANAGER👨‍💻

ИИ-агенты — это уже не будущее. Это инструмент, который начинает экономить время уже сегодня 🤖⚡

Большинство до сих пор используют нейросети как обычный чат: задали вопрос — получили ответ. Но ИИ-агенты работают по-другому.

Это не просто бот, который пишет текст.
Это помощник, который может выполнять цепочку действий сам:

🔹 найти информацию
🔹 проанализировать данные
🔹 собрать структуру
🔹 написать текст
🔹 предложить решение
🔹 ускорить рутину в работе и бизнесе

То есть вы уже не просто «спрашиваете».
Вы ставите задачу — и агент помогает довести её до результата. 🚀

Где это полезно?

📌 в бизнесе — для обработки задач, идей, маркетинга, анализа
📌 в контенте — для написания постов, сценариев, креативов
📌 в обучении — для поиска информации и упрощения сложных тем
📌 в повседневной жизни — чтобы экономить часы на рутине

Главный плюс ИИ-агентов — скорость и масштаб.
То, на что раньше уходили часы, теперь можно сделать в разы быстрее.

@PSYLABS_MANAGER👨‍💻

Кейс: СЭКОНОМИЛИ 1.500.000 РУБЛЕЙ на ИИ-агентах. Как ИИ-Агенты сняли с команды рутину и ускорил обработку заявок

Один из типичных запросов бизнеса — сотрудники тратят слишком много времени не на работу, а на хаос вокруг неё: разбор входящих сообщений, первичная квалификация заявок, постановка задач, напоминания, перенос данных между CRM и таблицами.

Что мы сделали:

— внедрили ИИ-агента для первичной обработки входящих заявок
— настроили автоматическую квалификацию клиента по заданным критериям
— подключили отправку данных в CRM без ручного ввода
— добавили автоответы, напоминания и маршрутизацию на нужного менеджера

Что изменилось после внедрения:

— время реакции на заявку сократилось в разы
— менеджеры перестали тратить часы на однотипные действия
— снизилось количество потерянных лидов
— руководитель получил прозрачный процесс вместо ручного контроля

Главная ценность ИИ-агента не в том, что он “модный”.
А в том, что он берёт на себя повторяющиеся действия, где человек не должен тратить свою энергию.

Бизнес начинает работать быстрее, чище и предсказуемее.

Если у вас в команде люди до сих пор вручную сортируют заявки, пересылают сообщения и копируют данные между системами — у вас уже есть точка роста.


@PSYLABS_MANAGER👨‍💻

Как автоматизация улучшает бизнес в цифрах

Когда в компании нет автоматизации, сотрудники тратят огромное количество времени на процессы, которые не приносят прямой прибыли:
ответы на типовые вопросы, перенос данных, ручной контроль задач, поиск информации, напоминания, проверка статусов.

Что обычно даёт автоматизация процессов:

— сокращение ручной работы на 30–70%
— ускорение обработки заявок на 40–80%
— снижение количества ошибок из-за человеческого фактора на 20–60%
— рост скорости внутренней коммуникации на 25–50%
— сокращение времени на операционные задачи у менеджеров на 2–4 часа в день
— повышение конверсии из заявки в контакт за счёт быстрой реакции на 10–25%

Где это ощущается сильнее всего:

1. Продажи
Автообработка лидов, квалификация, постановка задач, follow-up без ручного контроля.

2. Поддержка
Ответы на частые вопросы, сортировка обращений, маршрутизация на нужный отдел.

3. Операционка
Согласования, напоминания, контроль дедлайнов, статусы задач, отчётность.

4. Маркетинг
Сбор данных, сегментация, запуск сценариев, обработка входящего трафика.

Автоматизация — это не просто “удобнее”.
Это когда бизнес тратит меньше ресурсов на обслуживание хаоса и больше ресурсов на рост.

Чем больше в вашей компании повторяющихся действий, тем больше денег вы теряете без автоматизации.

@PSYLABS_MANAGER👨‍💻

🦾 ИИ-агенты: джуниоры XXI века или призраки вашего сознания?

Представьте: в вашем офисе поселился невидимый джуниор. Он не пьёт кофе и не требует зарплаты. Он без чувства усталости в секунды собирает презентации, парсит сайты, пишет письма, шурует данные и только спрашивает из-за угла: «Что мне делать дальше, босс?»

Звучит как корпоративная нирвана. Но в этой идиллии скрыта ловушка: мышление — не мусор, который можно вынести за дверь, поручив это AI. Оно — сердце процесса.

🎢 Первый акт: эйфория кнопки «Сделать всё» Неделя с ИИ-агентом — и вы словно дирижёр, которому подыгрывает оркестр из миллиона невидимых рук. Вы раздаёте команды — он приносит результат на серебряном подносе, пока вы медитируете над чашкой латте.

Но вдруг вы замечаете: результат перед глазами, а понимание где-то за горизонтом. Агент сплёл сверкающую паутину из данных, но почему она именно такая — уже вне поля зрения. Вы не строитель, а ревизор чужих решений. Контроль теряется вместе с причастностью.

🤹‍♂️ Иллюзия делегирования: когда искусственный разум — не подмастерье, а завод без инструкций Агент не коллега-советчик. Это больше похоже на автопилот, которому вы сообщили: «Доберись до пункта Б», но забыли задать маршрут и указать город. Пока мозг радуется свободе, ответственность за логику пути испаряется.

🚨 Когнитивная ловушка: чем точнее агент исполняет задачи, тем меньше вы замечаете, когда он уходит в хайвей галлюцинаций или неверных решений. Он не понимает смысл — он воспроизводит инструкции. Нет чёткости на входе — получите креативный хаос на выходе.

🔍 Метанавык №0 — возвращение мышления в эпоху агентов Сложные задачи с агентами — это не «заказ-результат», а новое ремесло:

Вы становитесь проектировщиком границ, а не списков дел. Агент переступит любую не очерченную линию. Теперь ваша задача — не в том, ЧТО делать, а где ставить рамки: в лимитах токенов, глубине анализа, стоп-словах.
Вы учитесь «читать почерк» агента с результатами вместо объяснений — словно расшифровываете дневник программиста, который пишет мысли между строк.
Вы вводите чекпоинты — острова ручного контроля, на которых агент обязан остановиться и спросить у вас «далее?». Это не тормоз — это страховка от диких прыжков логики.
⚡️ Парадокс скорости: на тривиальных задачах агент — ваш ускоритель. На нетривиальных он превращается в генератор загадок, которые вам всё равно придётся разгадывать, но уже в спешке.

🎲 Где провести границу между автоматизацией и вниманием? Только вы держите этот рубеж.

🪞Лакмусовая бумажка для пользователя PSY LABS Наш подход прост (но не лёгок):

Оставьте 20% задач себе — руками, сознанием, изнутри. Это ваш фитнес для мышления. Агент быстро избавит вас от этой привычки, — не позволяйте.
Ведите дневник ошибок агента: не для порки, а для поиска белых пятен в собственных формулировках.
Воспринимайте агента как зеркало собственной нечёткости. Если результат мимо — значит, задача на входе размыта. Агент — самый честный диагност ваших «недоговоренностей».
🎯 Суть не в количестве агентов, которые вы скачали. Суть — в остроте вашей рефлексии и чёткости мысли. ИИ-агент — не носитель смысла, а его ускоритель. Он не думает вместо вас — он лишь ускоряет принятие неправильных решений, если мышление забыто на старте.

В PSY LABS мы про сознательное расширение возможностей, а не про делегирование здравого смысла нейросетям.

@PSYLABS_MANAGER 🤟

🧠 3 фазы принятия ИИ (и где вы теряете голову)
Работа с ИИ проходит через несколько этапов. Но давайте честно: большинство проходят их не как рефлексию, а как три когнитивные ловушки.
Вот как это выглядит изнутри.

🔥 Фаза 1. «ИИ всё умеет» (первые 2 месяца)
Вы генерируете тонны текста, кода, идей. Чувство: я бог.

🪤 Ловушка: вы перестаёте выбирать. Всё кажется хорошим, потому что пришло быстро.
➡️ Результат: поверхностность, одобренная скоростью.

Что теряете: способность отличать важное от шумного.

🌀 Фаза 2. «ИИ бесит» (месяцы 3–6)
Эйфория прошла. Модель тупит, повторяется, врёт. Хочется бросить.

🪤 Ловушка: вы ждёте от ИИ глубины, но не даёте контекста. Он не оракул, а отражатель ваших же черновиков.

Что теряете: терпение к собственной нечёткости. Агент бесит ровно настолько, насколько вы сами не знаете, чего хотите.

🧩 Фаза 3. «ИИ — партнёр» (месяц 6+)
Вы перестали просить «правильный ответ». Вы просите: «найди слепые зоны», «предложи три противоречия», «сымируй спор».

🪤 Ловушка (скрытая): на этом этапе вы можете начать думать, что ИИ понимает вас. Нет. Он просто стал лучше маскировать отсутствие понимания под структуру.

Что теряете: бдительность. Самые опасные ошибки случаются, когда результат выглядит идеально, а вы расслаблены.

🎯 Короткий итог
Эволюция не в том, как вы используете ИИ.
А в том, как вы не попадаетесь на каждом этапе.

✅ Фаза 1 → тормозите. Не всё подряд берите в работу.
✅ Фаза 2 → уточняйте. Злитесь на модель — проверьте промпт.
✅ Фаза 3 → не доверяйте полностью. Красивый ответ ≠ правильный.

🤟 На каком этапе вы сейчас? И в какой ловушке замечали себя чаще?

@PSYLABS_MANAGER 👉

🧩 Декомпозиция: навык, который ИИ не сделает за тебя

Большинство работает с ИИ так:
«Напиши мне стратегию для Telegram-канала».
Модель выдаёт 20 пунктов. Всё красиво. Всё мимо.

❓Почему? Потому что вы не разложили задачу. Вы скормили нейросети свою лень — и получили её вежливый бред.

Как выглядит декомпозиция на деле 🎯
Вместо «напиши стратегию»
1. Кто аудитория?
2. Какая цель через месяц?
3. Какие 3 главных боли у этой аудитории?
4. Какой контент решает каждую боль?
5. В каком порядке это публиковать?
6. Как измерить успех?

Вы не задали 6 вопросов — вы построили каркас. Теперь ИИ не гадает. Он заполняет пробелы. ✅

Почему это навык №1 ⚡️
Потому что модель не умеет хотеть. У неё нет цели. Есть только ваша инструкция.

Чем мельче шаги в инструкции — тем точнее результат.
Чем крупнее — тем больше воды и обобщений.

🪤 ИИ не сделает работу за вас. Он сделает действия за вас. А работу вы делаете на этапе «как разбить задачу».

Простой тест на декомпозицию 🧠
Если вы можете разбить задачу на 5–7 подзадач так, что каждую можно отдать нейросети в одном промпте — вы владеете навыком.

Если вы пишете один большой промпт «сделай всё» — вы пока в ловушке скорости без глубины.

Тренировка за 5 минут ⏰
Возьмите любую свою задачу на сегодня.
Разбейте на 5 шагов.
Каждый шаг начните с глагола:
«Найди…», «Сравни…», «Выбери…», «Оцени…», «Сделай вывод…»

Отдайте первые три шага ИИ по очереди. Сравните с тем, что было бы от одного промпта.

Разница — это и есть ценность декомпозиции.

🤨 А вы ловили себя на том, что даёте ИИ «большой сферический запрос»? Что получилось?

@PSYLABS_MANAGER 👍

🧠 Иллюзия понимания: почему вам кажется, что нейросеть вас слушает
Вот момент, через который проходят почти все.

Вы задаёте вопрос. Модель даёт ответ, который идеально ложится на ваш запрос. Вы чувствуете: «О, она меня поняла».

Нет. Не поняла.😶

Нейросеть не понимает вообще ничего. Она предсказывает следующий токен на основе статистики. Но ваше дофаминовое подкрепление уже сработало.

В чём ловушка
Когда вам кажется, что ИИ понимает — вы начинаете пропускать проверку.

Вы принимаете ответ быстрее, потому что он «логичный» и «похож на человеческий». Это работает в 70% случаев. А в 30% — вы апрудите ошибку, которая выглядит идеально.

Психологи называют это «эффектом оракула». Мы донаделяете модель смыслом, которого у неё нет.

Как проверить себя
Задайте модели вопрос, на который вы точно знаете правильный ответ. Посмотрите, как она будет красиво врать, если не знает.

Потом спросите то же самое, но попросите: «Если не уверен — скажи "не знаю"».

Разницу почувствуете сразу. 🔍

Относитесь к ИИ как к очень быстрому, вежливому, но поверхностному стажёру. Он не понимает — он воспроизводит. Ваша работа — отличать первое от второго.

🧷 Вы ловили себя на том, что спорите с нейросетью или обижаетесь? Это оно и есть.

@PSYLABS_MANAGER 🔫

🗣 Переговоры с ИИ: почему «пожалуйста» не работает, а «структура» — да
Многие добавляют в промпты «будь добр», «пожалуйста», «ты крутой ассистент». Это мило. Но это не про эффективность.

Модели всё равно. 🤖

Они не обижаются. И не радуются. Работает только одно: ясность и ограничения.

Что реально меняет результат
❌ «Напиши пост для соцсетей»
✅ «Напиши пост на 200–250 слов. Тон — ироничный, но не агрессивный. Без сложных терминов. В конце вопрос к аудитории. Тема — [твоя тема]»

❌ «Сделай анализ конкурентов»
✅ «Выдели 3 конкурента в нише X. По каждому: 2 сильные стороны, 1 слабая. Не больше 5 предложений на компанию. Никаких общих фраз»

Переговоры — это не вежливость, а границы
Вы не договариваетесь с моделью. Вы задаёте рамки, внутри которых она не может выдать мусор. Чем жёстче рамки — тем чище результат.

Попробуйте добавить в конец любого промпта:

«Если данных недостаточно — напиши "не хватает информации" и задай 3 уточняющих вопроса».

Модель перестанет додумывать. А вы перестанете тратить время на правку вымысла. ⏱

@PSYLABS_MANAGER 😮

🧮 Ошибка масштабирования: почему один хороший промпт не работает везде
Вы нашли идеальный промпт. Он даёт шикарный результат. Вы сохранили его в шаблоны.

А на следующей задаче он выдаёт ерунду. 🤷‍♀️

Знакомо?

В чём дело
Промпт — это не формула. Это настройка под конкретную задачу, контекст и ожидаемый формат.

Когда вы копируете промпт без изменений — вы копируете чужую структуру мышления. Но у вас другая аудитория, другие данные, другой объём.

Модель не знает об этом. Она честно повторяет то, что сработало в других условиях.

Что делать
Берите из промпта только принципы:

порядок шагов

ограничения

формат ответа

А цифры, примеры, тон, термины — меняйте под себя.

🪤 Ловушка: промпт-библиотеки полезны, но без адаптации они превращаются в генераторы красивой бессмыслицы.

🧷 Ловили себя на том, что копируете «волшебный промпт» и удивляетесь результату?

@PSYLABS_MANAGER 👈

💾 ИИ как внешний мозг: когда это усиливает, а когда — ослабляет
Держать в голове всё — невозможно. ИИ отлично подходит для хранения черновиков, списков, промежуточных выводов.

Но есть риск. 🧠

Когда вы перестаёте запоминать вообще что-либо — вы тренируете не память, а зависимость.

Граница проходит так
✅ Хорошо: ИИ хранит расшифровку встречи, чтобы вы не отвлекались на конспект.
❌ Плохо: вы перестали удерживать в голове логику задачи, потому что «нейросеть напомнит».

Память — это не архив. Это способность удерживать связи между фактами. Если связи делегированы ИИ — вы теряете понимание.

Простой тест
Попробуйте через час после работы с ИИ пересказать своими словами: что было главным, почему выбрали это решение, какие были альтернативы.

Если не можете — вы не пользовались ИИ. ИИ пользовался вами как интерфейсом.

🗄 Держите внешнее хранилище снаружи. А внутреннюю связность — внутри.

@PSYLABS_MANAGER 🔫

🔮 Симуляции вместо интуиции: что мы теряем, когда всё проверяем ИИ
Раньше вы бы сказали: «Чую, этот вариант не зайдет». И проверили бы на малом объёме.

Сейчас вы говорите: «Симулируй, ИИ, как поведёт себя каждый вариант».

Это мощно. Но не бесплатно.

Цена симуляций
Интуиция тренируется на реальных ошибках, а не на смоделированных.

Когда вы просите ИИ предсказать риск — вы получаете вероятностную оценку. Но вы не чувствуете этот риск. Нет телесного опыта, нет эмоции «ой, больно».

А без этого интуиция не растёт. 📉

Что делать
Не заменяйте проверку гипотез симуляцией. Используйте симуляцию как первый фильтр, а реальный мини-тест — как второй.

Симуляция отвечает на вопрос «что вероятнее».
Реальность отвечает на вопрос «что случится у меня».

ИИ хорошо предсказывает толпу. Но вы — не толпа.

🧷 Потеряли ли вы чутьё, потому что стали доверять симуляциям? Или наоборот — прокачали?

@PSYLABS_MANAGER 🔫

📡 Когнитивный шум: когда ИИ не помогает, а загружает
Вы открыли чат с нейросетью, чтобы решить одну маленькую задачу. Через 20 минут у вас: три варианта ответа, два уточнения, список альтернатив и лёгкая головная боль.

Знакомо?

Это когнитивный шум. ИИ генерирует больше, чем вам нужно. А ваш мозг тратит энергию на фильтрацию.

Как это работает
Модели не умеют «не переспрашивать» и «не додумывать» по умолчанию. Их задача — дать ответ. Лучший способ не ошибиться — дать много вариантов.

Но человеку много вариантов = паралич решения. 🧠💥

@PSYLABS_MANAGER 🔫