В прошлом ноябре я начал делать первого GPT-редактора для Сбера. Тогда мне казалось, что удобный бот — это бот-универсал. Такой, который в одном окне и текстовый прототип лендинга соберёт, и тексты для сторис напишет, и ресёрч проведёт. Пусть каждое действие он делает на 5—6 из 10, зато не нужно переключаться между диалогами и каждый раз объяснять контекст.
Но со временем количество задач и форматов сильно выросло. Разбухла и база знаний: к старому дизайну сайта добавился новый со своими виджетами. Я стал замечать, что «многорукий многоног» больше не вывозит — даже с регулярным тюнингом промптов. Я всё чаще уходил промптить нишевые задачи с нуля в новый диалог.
Одновременно с этим переехал с ChatGPT на Gemini (чем гугловская нейронка лучше — тема для отдельного поста), и, как это часто бывает, решением моей проблемы стало вынужденное ограничение. В базу знаний Gem-ботов можно загрузить в два раза меньше файлов, чем в GPTs, поэтому мне пришлось дробить своего «универсала» на несколько
Оказалось, воркфлоу с набором узконаправленных «маленьких» ботов, которые делают что-то одно, но качественно, подходит мне больше — так я получаю более контролируемый и предсказуемый результат, а ещё трачу меньше времени на «докручивание» текстов/таблиц от нейронки. По тем же причинам мне не заходят ИИ-браузеры и вообще большинство попыток просто (без возможности гибкой настройки и управления контекстом) прикрутить нейронку поверх существующего инструмента.
***
❕ В этом году время и внимание — мой главный личный фокус. В борьбе с «утечками» этих ресурсов мне помогает грамотный менеджмент инструментов — как гаджетов, так и софта. Важно, чтобы вещи, которыми мы пользуемся, были адекватными задаче. В том числе — не избыточно сложными. Думаю, что в ближайшее время буду писать об этом чаще.