Работать с машиной: от просьбы до агента
Как ставить машине задачу, поручать ей настоящую работу, ограничивать её права и проверять результат, даже если вы не программировали.
Курс для тех, кто уже пробовал чат-ботов и хочет получать от них работу, а не текст, похожий на работу. Вы научитесь ставить задачу, давать контекст и примеры, решать, что можно поручить, ограничивать права агента и проверять сделанное. Как модель устроена внутри, рассказывает курс «ИИ: от символов до агентов», а здесь речь о ремесле, и программировать для него не нужно.
Здесь пока только оглавление. Уроки появляются по одному, и сроков мы не обещаем. Лента новых уроков (Atom)
18 уроков, 4 части
Часть 1 Хорошая просьба
Просьба к машине устроена как поручение человеку: чем точнее задача, тем меньше модель додумывает за вас.
- скоро
Поручение вместо вопроса
Для кого это, что должно получиться и как вы поймёте, что всё верно: без этого модель решает за вас.
- скоро
Чего машина о вас не знает
Модель видит только то, что вы ей дали: какие документы и обстоятельства приложить, а какие только помешают.
- скоро
Покажите, а не описывайте
Хороший и плохой образец часто объясняют формат лучше абзаца инструкций, но модель может скопировать и их случайные черты.
- скоро
Постоянные инструкции
Настройки проекта и файл с правилами: что стоит записать один раз и почему слишком длинный свод правил перестаёт работать.
- скоро
Что делать с плохим ответом
Уточнить, начать заново или сменить подход: как понять, что разговор зашёл в тупик и дальше только копит ошибки.
Часть 2 Что поручать
Главное решение принимается до первого запроса: поручать ли эту работу машине и какими кусками.
- скоро
Неровная граница
Где модель заметно помогает, где незаметно подводит и как найти эту неровную границу в своей работе.
- скоро
Поручайте то, что сможете проверить
Рабочее правило: задача подходит, если оценить результат дешевле, чем сделать самому, а цена незамеченной ошибки вам понятна.
- скоро
Большая работа по кускам
Как разбить работу на шаги с промежуточными результатами, чтобы ошибка всплыла на втором шаге, а не в готовом отчёте.
Часть 3 Машина, которая действует
Агент не отвечает, а делает: у него появляются права, и за них отвечаете вы.
- скоро
Поручение агенту
Что добавить к обычной просьбе, когда исполнитель сделает сто шагов без вас: условие готовности, границы и момент, когда надо спросить.
- скоро
Какие права давать
Чтение, запись, отправка, оплата: как дать агенту минимум прав, держать копию и заранее решить, чего он не тронет.
- скоро
Чужие приказы в вашей почте
Письмо или страница могут отдавать приказы вашему помощнику: как выглядит внедрение инструкций со стороны пользователя и что с этим делать.
- скоро
Три доступа, которые нельзя сочетать
Личные данные, чужой текст и выход наружу: сочетание, которое Саймон Уиллисон назвал смертельной триадой, и что убрать, если оно у вас сложилось.
Часть 4 Проверка и надзор
Работа сделана, когда вы это увидели сами, а не когда машина об этом написала.
- скоро
Отчёт ещё не доказательство
Модель уверенно пишет «всё готово» и о несделанном, поэтому просите то, что можно увидеть самому: файл, ссылку, результат на известном примере.
- скоро
Как принимать чужую работу
Выборочная проверка, контрольные примеры и вторая модель в роли рецензента: как распределить внимание, когда прочитать всё невозможно.
- скоро
Письменный порядок работы: noetic-harness
Открытый проект NoeticEcho заставляет агентов работать по записанным процессам и не принимает шаг без доказательства: что перенести к себе, даже если вы не пишете код.
- скоро
Один человек и много агентов: control-room
Что меняется, когда исполнителей несколько: споры за одни и те же файлы и ваше внимание как самое узкое место, на примере открытого проекта.
- скоро
Что агенту стоит помнить
Заметки, файлы с правилами и библиотеки вроде Reminisce: что записывать на будущее и как устаревшая запись становится ошибкой.
- скоро
Заглянем вперёд: от поручений к надзору
Если агенты будут работать без присмотра всё дольше, какие навыки поднимутся в цене и как отличить настоящее от обещанного.