Учиться учиться с AI

Я уже рассказывал как NotebookLM помогает быстро вгружаться в новые темы. Сегодня покаже еще один подход, которым активно пользуюсь.

Напомню, что я вписался в курс AI Product Engineer. Уже на первом домашнем задании пришлось делать AI-агента, который обрабатывает отзывы клиентов.

Я вообще никогда раньше агентов не собирал — знания скорее теоретические, да и с кодингом отношения примерно никакие, последний раз писал код лет 6 назад, да и то недолго 😅

Но с появлением AI понял простую штуку: теперь я могу разобраться почти с чем угодно, вопрос лишь в том, сколько времени это займет.

В итоге собрал для себя такой алгоритм:

1. Отдельный проект в ChatGPT
Загружаю туда контекст и материалы курса. Так модель всегда опирается на нужные мне знания и меньше генерит чего-то усредненного

2. Выгружаю задачу голосом
Просто потому, что быстрее и проще. Важно выгрузить максимум деталей — нейросеть сама отбросить весь "речевой мусор"

3. Уточняю понимание задачи
Обязательно прошу модель пересказать, как она поняла мою задачу, и задать вопросы про то, что я мог забыть. После пары итераций получаю четко сформулированную задачу

4. Выбираю план решения
Прошу GPT предложить варианты решения, и главное — объяснить, почему именно так. Если что-то непонятно — прошу прояснить, пока в голове не сложится полная картинка

5. Формирую ТЗ
Перевожу план в понятное мне и LLM задание, отдаю его на вход уже кодинговому агенту. Если нужно — вношу правки

6. Вайбкодинг. Тут не буду подробно останавливаться, это заслуживает отдельного поста 😀

7. Утрясаю понимание кода. Когда все работает, я загружаю весь код в Gemini (он может переваривать большой контекст) и прошу объяснить какие части кода за что отвечают. На скрине пример, где я начинаю обсуждать логику работы агента

Короче, используйте нейросети как партнера по мышлению — и офигеете, насколько быстрее начнете разбираться в любых задачах 😌