Почему мне всё реже приходится объяснять ИИ одно и то же
Когда агенту доступны прежние решения, я могу начать с нового вопроса. Заодно приходится следить, чтобы прежняя ошибка не превратилась в правило.
Есть такой способ отладки: программист объясняет резиновой утке, как работает его код. Утке даже не надо отвечать. Пока я пытаюсь вслух объяснить, почему программа должна была сработать, иногда сам замечаю ошибку в своих рассуждениях.
С ИИ у меня это тоже бывает. Начинаю описывать странное поведение программы и на полпути понимаю, что забыл проверить. Но вот через полгода я возвращаюсь с похожей задачей. Утке всё пришлось бы рассказывать сначала. Агенту — не обязательно. Если ему доступны прошлые решения, он может учесть, что один вариант мы уже пробовали и отказались от него по определённой причине.
Речь не о том, что модель заново учится после каждого нашего разговора. Она может оставаться прежней. Меняется то, с чего мы начинаем: агенту уже доступны, например, значение термина в этом проекте или причина, по которой прошлый вариант не подошёл. Мне не приходится каждый раз это пересказывать.
С HoursKZ это особенно заметно. Мы выбрали Telegram потому, что сотрудники кофейни им уже пользовались. Зачем начинать каждое новое обсуждение с вопроса, почему вообще Telegram? В этом журнале у меня свои примеры. Я не раз просил не дробить абзацы, не превращать личное наблюдение в универсальную инструкцию и не писать так, будто я окончательно разобрался в вопросе, над которым ещё думаю. Когда эти поправки сохраняются, я могу заниматься самой статьёй, а не начинать редактуру с одних и тех же замечаний.
Хуже всего, когда агент хорошо помнит то, в чём я сам ошибался. Или помнит решение, которое было разумным полгода назад, но уже не действует. Раньше, заново объясняя задачу, я поневоле решал, что ещё актуально. Теперь этот повод остановиться иногда исчезает вместе с ненужными повторениями. Бывает, старое решение надо сохранить — но как часть истории, а не как указание на сегодня.
Хорошую поправку тогда не приходится делать дважды. А вот ошибочное решение, если его вовремя не пересмотреть, может испортить и следующую задачу. Дело не в том, сколько месяцев я пользуюсь ИИ, а в том, что из нашей прошлой работы пригодится сейчас. Меньше времени уходит на объяснения. Но я пока не уверен, что все эти объяснения были лишними.