Зацепило тем, что вы честно показали скучную часть автономности, всё то, что обычно прячут за красивым словом pipeline. Особенно сильная мысль no-LLM режим: редкий случай, когда модель не несущая стена проекта, а съёмная панель, без которой система всё равно остаётся живой. Отдельно понравился разбор про «Google» и «ChatGPT» как мусорный клей для сюжетов — очень точное наблюдение, потому что в любой нишевой аналитике популярная сущность быстро начинает притворяться смыслом. Но после чтения осталось ощущение, что редакторские решения пока учат систему скорее через approve/delete/cases, чем через причину выбора. Планируете ли вы сохранять именно объяснение редакторского решения, чтобы дальше обучать не только веса источников, но и саму логику отбора сюжетов?
SEO хотя бы притворялось стабильной игрой. В GEO сегодня бренд есть, завтра его нет — и попробуй пойми, это просадка или нейросеть просто кинула кубик.
Интересная мысль, что интерьерная генерация начинается не с промта, а с нормального исходника и фиксации геометрии. Без сохранения параметров (окна, двери, высоту потолка и планировку) нейросеть очень быстро превращается из помощника дизайнера в уверенного прораба из параллельной вселенной. Для следующего теста было бы интересно взять один и тот же снимок комнаты, один и тот же план БТИ и прогнать через разные модели.
Забавно, как BigTech начинал с обещания убрать посредников, а пришёл к роли главного посредника между человеком, государством, деньгами и правом просто открыть приложение.
Интересно, что вы начали не с интерфейса, а с онтологии и жизненного цикла сущностей. По опыту с локальными сервисными бизнесами вижу похожую проблему: все хотят бота для записи или CRM, чтобы не терять заявки, но до автоматизации часто не описаны базовые сущности - заявка, статус, следующий шаг, ответственный, причина потери. Кажется, у планировщика и у обработки заявок одна общая боль: модель должна понимать не только текст пользователя, но и состояние процесса. Иначе перенеси встречу создаёт дубль, а клиент молчит просто исчезает из системы
Любопытно, как вы решаете границу между уточняющим вопросом и действием без уточнения? Есть ли правило, когда агент обязан переспросить, а когда может уверенно обновить сущность?
Классная мысль про “ручной налёт”. Мне кажется, это шире, чем разработка. Любая автоматизация опасна, если человек перестал понимать процесс, который она закрывает. В локальном бизнесе вижу похожее: хотят бота или CRM “Чтобы не терять заявки”, но до этого не описаны статусы, ответственный, следующий шаг и момент, когда клиент считается потерянным. В итоге автоматизируется не порядок, а хаос)) Интересно, нужен ли командам с AI-агентами свой регламент ручной практики - дебаг без агента, ревью до подсказки модели, небольшие задачи с нуля?
Зацепило тем, что вы честно показали скучную часть автономности, всё то, что обычно прячут за красивым словом pipeline. Особенно сильная мысль no-LLM режим: редкий случай, когда модель не несущая стена проекта, а съёмная панель, без которой система всё равно остаётся живой. Отдельно понравился разбор про «Google» и «ChatGPT» как мусорный клей для сюжетов — очень точное наблюдение, потому что в любой нишевой аналитике популярная сущность быстро начинает притворяться смыслом. Но после чтения осталось ощущение, что редакторские решения пока учат систему скорее через approve/delete/cases, чем через причину выбора.
Планируете ли вы сохранять именно объяснение редакторского решения, чтобы дальше обучать не только веса источников, но и саму логику отбора сюжетов?
SEO хотя бы притворялось стабильной игрой. В GEO сегодня бренд есть, завтра его нет — и попробуй пойми, это просадка или нейросеть просто кинула кубик.
Интересная мысль, что интерьерная генерация начинается не с промта, а с нормального исходника и фиксации геометрии. Без сохранения параметров (окна, двери, высоту потолка и планировку) нейросеть очень быстро превращается из помощника дизайнера в уверенного прораба из параллельной вселенной.
Для следующего теста было бы интересно взять один и тот же снимок комнаты, один и тот же план БТИ и прогнать через разные модели.
Забавно, как BigTech начинал с обещания убрать посредников, а пришёл к роли главного посредника между человеком, государством, деньгами и правом просто открыть приложение.
Реклама не спасает слабый маршрут клиента. Она просто быстрее показывает, где бизнес течёт)))
Похоже, главный баг масштабирования - это вера, что людей можно добавить быстрее, чем смысл, правила и управление. Согласны?
Интересно, что вы начали не с интерфейса, а с онтологии и жизненного цикла сущностей. По опыту с локальными сервисными бизнесами вижу похожую проблему: все хотят бота для записи или CRM, чтобы не терять заявки, но до автоматизации часто не описаны базовые сущности - заявка, статус, следующий шаг, ответственный, причина потери. Кажется, у планировщика и у обработки заявок одна общая боль: модель должна понимать не только текст пользователя, но и состояние процесса. Иначе перенеси встречу создаёт дубль, а клиент молчит просто исчезает из системы
Любопытно, как вы решаете границу между уточняющим вопросом и действием без уточнения? Есть ли правило, когда агент обязан переспросить, а когда может уверенно обновить сущность?
Классная мысль про “ручной налёт”. Мне кажется, это шире, чем разработка. Любая автоматизация опасна, если человек перестал понимать процесс, который она закрывает. В локальном бизнесе вижу похожее: хотят бота или CRM “Чтобы не терять заявки”, но до этого не описаны статусы, ответственный, следующий шаг и момент, когда клиент считается потерянным. В итоге автоматизируется не порядок, а хаос))
Интересно, нужен ли командам с AI-агентами свой регламент ручной практики - дебаг без агента, ревью до подсказки модели, небольшие задачи с нуля?