TGViewer
Трагедия общин 🤌 Трагедия общин 🤌 @commonstragedy · 652 subscribers
Post #113 476
Почему неявного знания стоит избегать.

Вам знакомо ощущение, когда задачу проще самому сделать, чем поручать нейросети?

Я когда начал разбираться в агентских системах (штуки типа Claude Code), постоянно на это натыкаюсь. Всё время хочется засучить рукава и по‑старинке сделать самому.

Потому что так я уверен в качестве на выходе. Потому что можно просто взять и начать делать, а не сидеть часами и вытаскивать из себя неявное знание о контексте задачи.

Например, у меня есть табличка, где я собираю данные про свою жизнь. Насколько у меня хороший сон, сколько работаю, как дела с кукухой и всякие другие ЗОЖные штуки.

Мне всё время хочется добавить ещё метрик. Например, сколько часов я залипаю в YouTube.

Но данные полезны только если их регулярно разбирать. Табличка внезапно превратилась в хобби в котором я на улучшение продуктивности трачу больше времени, чем на саму продуктивность.

А я не хочу хобби - я хочу готовый совет типа "неделю назад у тебя поломался сон, потому что ты много смотрел YouTube".

Короче, идеальная задача, чтобы часть анализа переложить на нейронку, а не делать всё самому.

Но.

Мой процесс сделан под меня, а не под нейросеть. Я экономил время на лишних описаниях и не тратился на бюрократию. Как кто-то извне разберётся, чем у меня отличается сон на 4/5 от 5/5?

У меня это бережно упаковано в неявное знание, которое прекрасно работает когда я сам заполняю и анализирую табличку.

Ну и это боль - сидеть и выписывать чо там в этих данных есть. Потом объяснять модели на какие повторяющиеся паттерны поведения смотреть. А чтобы получить по-настоящему крутой результат, хорошо бы еще распаковать мои знания аналитика за кучу лет опыта.

Именно поэтому чаще проще самому сделать, чем делегировать.

Оказалось, похожих задач у меня полно. И в каждой я как тот мастер ножей из прошлого поста. Знаю кучу маленьких секретиков, но толком не могу научить другого.

И чем дальше, тем хуже.

Полезных знаний стало так много, что не хочется тратить время на бюрократию. Записывать, что ты изучил. Я итак не успеваю за всем что выходит. Вместо этого хочется почитать саммари и быстрее бежать пробовать на практике.

То есть растить неявное знание.

И в итоге сейчас я в каждой задаче с муками выковыриваю это неявное знание из себя обратно. Чтобы рассказать Клоду, как делать хорошо.

Оказывается нужно было учиться за двоих. За себя и за нейросеть.

Заранее думать, как всё изученное я ей объясню. Собирать для неё артефакты. И понимать, как их потом обновлять, когда устареют.

Мне кажется, в работе с нейронками мы прошли три стадии. И каждая все меньше полагается на неявное знание.
  • 👍 8
  • ❤ 3
More from @commonstragedy
  1. Sep 10, 20263. Это снова поднимает кучу вопросов о том как мы обучаем модели. В какой то момент место…
  2. Sep 10, 20262. Наличие системы оценки пушит к тому чтобы читерить Дальше случился другой факап с уже д…
  3. Sep 10, 2026Про скользкую дорожку Есть такой популярный аргумент, что нейросети это просто инструмент.…
  4. Aug 27, 2026Про диктовку голосом Потихоньку переучиваюсь наговаривать текст голосом, а не печатать на…
  5. Apr 14, 2026И чо? (последняя часть) Короче, индустрия не готова к росту от агентов. Потому что он случ…
  6. Apr 14, 20261. Больше всех железа у Google 2. На 2025 мы тратим 13 гигават энергии на вычисления 3. AS…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →