Как работать с ИИ, 13 октября. Пять приёмов: дели задачу на части, пароль в чат не пиши

Сегодня пять приёмов про порядок в работе с ИИ. Как резать большую задачу, где держать правила, что нельзя писать в чат и с чего начинать агента. Их дали инженеры Anthropic, GitHub, Саймон Уиллисон и основатель SaaStr.

Программистом для них быть не нужно. К каждому совету добавил своё мнение и пример из салона.

Дели большую задачу на части, которые можно проверить по отдельности#

Инженеры Anthropic Си Джей Авилла и Харрисон Столл выступили на конференции AI Engineer в Нью-Йорке. Издание Latent Space 12 октября пересказало их доклад. Они показали режим, в котором Claude сам делит работу между несколькими агентами и собирает результат.

Столл описал принцип так. Система выполняет отдельные проверяемые единицы работы и идёт по фазам. В примере агенты проверяли список акций. На первой фазе каждый агент получал одну бумагу и свой отдельный контекст. На второй фазе находки проверялись и сводились в отчёт.

Авилла предупредил о двух вещах. Такой режим стоит заметно дороже одного агента, поэтому на сессию ставят бюджет. А узким местом становится человек, который проверяет результат.

Простыми словами. Не проси ИИ «разобрать всё сразу». Дай ему много одинаковых маленьких задач и отдельно задачу проверить ответы.

Что я думаю. Руководитель продаж хочет разбор заявок за неделю, их двести. Запрос «проанализируй все заявки» вернёт общие слова. Проверить такой ответ нельзя, в нём нет ни одной конкретной заявки.

Я бы шёл в два шага. Первый запрос такой. «По каждой заявке напиши, через сколько минут ответили, предложили ли визит и чем закончилось. Нет ответа в переписке, пиши "не найдено"».

Второй запрос отдельный. «Проверь таблицу и покажи строки, где ответ не подтверждается перепиской». Десять строк после этого я бы открыл сам.

Источник Latent Space

Раздели инструкцию для ИИ на постоянные правила и пошаговые процедуры#

Кристофер Харрисон из GitHub 12 октября написал руководство для новичков. Оно о том, как объяснить ИИ-помощнику Copilot свой проект. Мысль подходит любому, кто работает с ИИ каждый день.

Харрисон делит знания на уровни. Общие правила лежат в одном файле и действуют всегда. Правила для отдельных видов работы лежат отдельно и подключаются по условию. Повторяемые процедуры он оформляет как навыки. В навыке написано, когда его применять, какие шаги делать и как быть при сбое.

Начинать он советует с малого. Выбери одно правило, которое ты объясняешь снова и снова, и запиши его в файл.

Простыми словами. «Как мы работаем всегда» и «как сделать вот это дело» это два разных документа. В одной куче ИИ путает их.

Что я думаю. В салоне правила короткие и постоянные. «Цену называем с датой, до которой она действует, скидку в переписке не обещаем».

Процедура длиннее и нужна по случаю. «Клиент спросил про трейд-ин. Поблагодари, узнай год и пробег, предложи два времени на осмотр».

Я бы завёл два документа и вставлял правила в каждый чат, а процедуру только под задачу. В ChatGPT и Claude для этого есть проекты с постоянной инструкцией. Начал бы я с одного правила, которое на этой неделе повторил продавцам дважды.

Источник GitHub Blog

Пароль и ключ вводи сам, мимо чата с ИИ#

Саймон Уиллисон, автор блога о практике работы с ИИ, 12 октября выпустил маленькую программу web-edit. Она открывает файлы на компьютере через браузер, в том числе с телефона.

Повод был такой. Уиллисон вёл проект с телефона через агента Codex, и ему понадобилось поправить файл с паролями и ключами доступа. Он не хотел, чтобы они проходили через саму модель. Поэтому попросил агента написать редактор и открыл файл напрямую, в обход чата.

Про защиту самой программы в заметке ничего не сказано. Это ранняя версия, и работает она внутри его частной сети.

Простыми словами. Всё, что ты написал в чат, модель прочитала. Пароль туда не пишут, даже когда агент сам об этом просит.

Что я думаю. В салоне в чат летит всё подряд. Логин от CRM, скан паспорта для кредитной заявки, фото водительских прав. Продавец не думает, куда это уходит. А за документы клиента отвечает дилер, не программа.

Я бы ввёл в отделе одно правило. В чат с ИИ не попадают пароли и документы клиента, доступ к системе вводим сами в настройках.

Запрос при этом остаётся рабочим. «Составь список документов для кредитной заявки и напиши клиенту письмо с просьбой их прислать». Сами документы ИИ не видит. ИИ готовит, человек решает и отвечает.

Источник Simon Willison's Weblog

Направь ИИ на заявки, до которых у людей не доходят руки#

Джейсон Лемкин, основатель SaaStr, выпустил октябрьскую версию руководства по ИИ-агентам в продажах. Его компания работает с тремя людьми и 21 агентом. Одно из правил руководства касается того, кому агент пишет.

Лемкин делит заявки на классы от A до D. Он советует не направлять ИИ-продавца только на заявки класса A. По его словам, найденные деньги лежат в заявках класса B, которые оценили и забыли. Лемкин пишет, что это правило дало ему 500 000 долларов сверху с одного мероприятия. Цифра его собственная, со стороны её не проверяли.

Рядом стоит вторая мысль. Средняя работа в большом объёме приносит больше, чем безупречная в малом.

Простыми словами. Самым горячим клиентам и так позвонят. ИИ полезнее там, где сейчас не отвечает никто.

Что я думаю. В салоне заявки класса B всем знакомы. Клиент спросил цену и пропал, или ему оценили машину три месяца назад, и он не приехал. Заявка пришла в полночь. По замерам у дилеров в разных странах 40% обращений приходит в нерабочее время.

Я бы оставил горячие заявки продавцам, а агенту отдал всё старше 30 дней без визита. Запрос простой. «Напиши клиенту, который два месяца назад спрашивал цену на Tiguan и не приехал. Одно сообщение и один вопрос, выбирает ли он ещё машину. Скидку не предлагай».

Чтобы найти такие заявки, они должны быть записаны. Нет записи по каждому обращению, нет отдела продаж.

Источник SaaStr

Начинай агента с таблицы, которую открываешь каждый день#

В том же руководстве Лемкин рассказывает, откуда взялись его агенты. Почти ни один из них не начинался как агент. Сначала это была панель с цифрами, таблица учёта или сайт. Агентом вещь становилась позже, когда ею уже пользовались каждый день.

Лемкин пишет, что это меняет сам подход к началу работы. Ещё одно его наблюдение стоит рядом. Год назад на пару агентов уходило 30 минут в день, сейчас около 8 часов. Агент, который принимает решения, требует проверки каждого решения.

Простыми словами. Сначала сделай таблицу и поработай с ней руками. Автоматизируй то, чем уже пользуешься, а не то, что придумал вчера.

Что я думаю. Дилеру предлагают купить готового агента и включить его в понедельник. Через месяц никто не знает, что он делает и как его проверять. Таблицы, по которой это видно, никогда не было.

Я бы начал с одной таблицы, в ней заявки, которые ждут ответа дольше часа. Неделю РОП собирает её руками и смотрит каждое утро.

Потом он просит ИИ. «Каждое утро собирай из выгрузки CRM заявки без ответа дольше часа. В таблице клиент, модель, время заявки и продавец». Ещё через неделю ИИ пишет этим клиентам черновики, а отправляет их человек.

Источник SaaStr

Что посмотреть#

Это свежие выпуски за двое суток. Я их ещё не разбирал, описание даю по названию и анонсу.

• OpenAI. Проверка кода больше не узкое место, как Codex собирает правки и замечания к ним в одном окне
• Lenny's Podcast. Интернет переходит к агентам, Тибо Сотьо, глава ChatGPT и Codex, о том, что большинство действий в сети будут делать агенты
• Lenny's Podcast. Самостоятельность работает, когда отвечаешь за ошибки, он же о культуре OpenAI и о том, как на третий день уронил рабочую систему
• Lenny's Podcast. Как Meta проектировала Muse, директор по дизайну Алекс Корнелл об агенте, с которым людям хочется говорить