У меня есть список "проверить позже", который никогда не пустеет. Одни вещи оказываются не такими интересными, как казалось, другие — разочаровывают, но иногда натыкаешься на что-то, после чего сидишь и думаешь: "Стоп, а как я вообще это делал раньше?"
Вот что попало в эту категорию за последнюю неделю.
Файлы в браузере: ИИ справляется лучше меня
Я уже смирился с тем, что работа с документами через ИИ — это всегда копипаст, API или какой-нибудь сторонний сервис. Оказалось, я просто отстал от жизни.
Загрузил в Claude PDF на семьдесят страниц — технический отчёт, скучный, как телефонный справочник. Попросил вытащить ключевые цифры и найти противоречия между разделами. Через минуту получил структурированный разбор. Для сравнения: в прошлый раз я делал это вручную, потратил полтора часа и, похоже, пропустил пару важных моментов.
Это не просто "ИИ прочитал файл". Это "ИИ прочитал его внимательнее, чем я". И да, ощущения немного некомфортные.
Русский язык в промптах: миф о превосходстве английского
Я долго был уверен, что для серьёзной работы с ИИ нужно писать по-английски — мол, модели обучены на нём, и качество ответов будет выше. Решил проверить.
Взял одну и ту же бизнес-задачу — разбор ситуации с конкретными вводными — и прогнал её через GPT-4o и Claude 3.5 на русском и английском. Качество анализа оказалось сопоставимым. Более того, русскоязычные версии местами лучше улавливали нюансы, которые в английском переводе терялись.
Час потрачен на эксперимент. Зато теперь не трачу время на перевод — пишу на том языке, на котором думаю.
Агентный режим: красиво на бумаге, но не в жизни
Здесь меня ждало неприятное разочарование. Тестировал один из агентных фреймворков — идея заманчивая: ИИ сам дробит задачу на шаги, вызывает нужные инструменты, проверяет результаты. На демонстрациях всё выглядит убедительно.
Дал задачу, которую считал простой: найти информацию в нескольких источниках, свести в таблицу, проверить на противоречия. Агент трижды зациклился на одном шаге, дважды решил, что справился, хотя не сделал и половины, и один раз выдал ответ с данными, которых в источниках не было вовсе.
На отладку ушло больше времени, чем если бы я сделал всё сам. Пока агентный ИИ работает только в тепличных условиях. Чуть сложнее задача — и начинается импровизация с непредсказуемым результатом.
Генерация кода: когда уже неловко за свои навыки
Я не программист, но иногда пишу небольшие скрипты для автоматизации рутины. Раньше это всегда было мучением: Stack Overflow, бесконечные пробы и ошибки, снова Stack Overflow.
На этой неделе описал задачу простыми словами, без технических деталей, и получил рабочий скрипт с первой попытки. Попросил добавить обработку ошибок — добавил. Попросил переписать под другой формат входных данных — переписал, не сломав логику.
Теперь сижу и думаю: а стоит ли вообще тратить время на то, чтобы учиться писать код лучше? Может, это время лучше потратить на что-то другое? Вопрос пока открыт.
Голосовой режим GPT-4o: не жутко, а просто удобно
Долго откладывал тестирование голосового режима — предыдущие версии звучали неестественно: паузы, механический голос, ощущение, что разговариваешь с автоответчиком.
Попробовал GPT-4o. Разница колоссальная. Интонации живые, паузы естественные, перебивания обрабатываются без сбоев. Провел минут двадцать, обсуждая структуру проекта, и поймал себя на том, что просто думаю вслух, получая обратную связь, а не диктую запросы.
Это не значит, что я теперь буду общаться с ИИ вместо людей. Но как инструмент для "подумать вслух, когда рядом никого нет" — работает на удивление хорошо.
Все эти открытия объединяет одно: я проверял свои старые убеждения и обнаружил, что многие из них устарели. Причём некоторые — буквально за несколько месяцев. Это, пожалуй, ярче любых примеров показывает, как быстро всё меняется.
