Предыдущие посты серии:
1. Документация по промптам.
2. Выбор нейронок.
Без этих шагов любой написанный код будет мусором, сколько ни старайся.
Логику обработки данных придумываю я сам. Вы исключением вряд ли станете. Никакие нейросети здесь не помогут.
Нейронки понятия не имеют:
❌ С какими проблемами вы сталкиваетесь в работе.
❌ Какие проблемы возникают на разных этапах вашей работы.
❌ Особенности вашего проекта.
❌ Какие проблемы возникают при работе в разных сервисах.
❌ Почему это проблемы.
❌ Каковы последствия их систематического нерешения для вас, ваших клиентов и сотрудников.
❌ Какие проблемы специалисты обсуждают в приватных комьюнити.
❌ Приводят ли к результатам те или иные подходы и как систематически.
❌ Какие подходы в вашей работе и ваших коллег подтверждают свою жизнеспособность и эффективность, а какие — пустая трата времени.
————
🔣 В этом посте подробно разбирал пример с разбором:
— Проблемы.
— Последствий.
— Решения.
— Итогов.
— Новых возможностей.
————
✅ Шаг номер минус два — осознание проблематики:
⚫️ К чему приводят последствия нерешённой задачи.
⚫️ Как и почему от этого страдаю я и мой клиент.
⚫️ Как и почему я страдаю от этого на каждом последующем проекте.
⚫️ Как и почему от этого страдают другие люди, у кого всё ещё нет на руках готового автоматизированного решения этой проблемы.
⚫️ Как и почему я страдаю в процессе объяснения любому собеседнику (клиентам, коллегам) всех перечисленных выше 4 пунктов.
✅ Шаг номер минус один — зарабатываем насмотренность:
⚫️ Ищем на ютубе плейлисты по самой базовой базе интересующего языка программирования и смотрим хотя бы базу для чайников.
⚫️ Понимаем, на что он вообще способен, какие есть типы объектов, операций, библиотеки и проч.
⚫️ На каждом рассмотренном примере включаем образное мышление и сразу пытаемся придумать десятки способов применения увиденного для обработки ваших данных.
⚫️ Делаем скриншоты и заметки, сохраняем ссылки в разные плейлисты избранного, чтобы потом легко найти всё сохраненное.
⚫️ При сохранении ссылок сразу пишем комментарий, что нашли в видео, какая идея появилась, как и где хотели это применить.
⚫️ По каждой новой появившейся идее ищем на ютубе ролики, читаем статьи, спрашиваем у нейронок, как это работает, как это применить в ваших задачах, смотрим на конкретные примеры реализации, расширяем понимание возможностей данного языка.
✅ Шаг номер ноль — бизнес-задачи:
😶 В каком виде нужно получить результат обработки данных, чтобы они стали полезными для принятия бизнес-решений:
⚫️ Для кого строится эта визуализация данных.
⚫️ На какие основные и дополнительные вопросы она должна отвечать.
⚫️ Как должен выглядеть результат.
⚫️ Как его нужно отфильтровать, отсортировать, сегментировать.
⚫️ Какие данные должны обновляться, как часто.
😶 Потенциальные способы решения, используя заработанную насмотренность на Ютубе, в статьях, в ответах нейронок.
Даже не увидев и не написав ни единой строчки кода в своей жизни, достаточно лишь услышать или прочитать о том, что можно выполнить ту или иную операцию с тем или иным объектом, единожды увидеть конечный вид визуализации данных, чтобы мгновенно загореться идеей повторить это на своём проекте и чтобы в мозгу появился бесконечный фрактал идей о том, что можно сделать со своими данными по образу и подобию.
😶 Потенциальные формулировки для нейросетей.
Писать нормальные промпты с явным указанием всего, что и как нужно обработать, я учился очень долго.
😶 Если уже есть какие-либо данные в ваших готовых модулях кода — потенциальные способы манипуляций с теми или иными объектами (таблицами, полями, записями, списками, функциями, типами данных).
😶 Потенциальные способы параметризации всех обрабатываемых объектов — во избежание хардкода любых объектов текстовыми значениями прямо в коде.
Промпт для оптимизации кода под производительность на объёмах и масштабируемость — в следующем посте.
via @ppc_bigbrain