Alex, отличная статья! Спасибо! Учитывая ограничения в передаче данных от внешнего приложения к GPT-чату, какие альтернативные архитектурные решения вы бы предложили для создания более гибкой системы двусторонней коммуникации?
Крутый набор! 🔥 Спасибо! Особенно зацепило про экспертную позицию и структуру ответов. В своей работе часто использую похожий подход, но ещё добавляю конкретную роль - например, "Продакт менеджер с 20 летним опытом в EdTech". Кстати, если интересно, могу в следующей статье разобрать, как миксовать разные инструкции для максимального эффекта.
Абсолютно согласен! Работа через роли и персонализацию - это мощнейший инструмент. Когда ты задаёшь ИИ определённую "личность" (например, опытного маркетолога или продакт-менеджера с 10-летним стажем), качество диалога действительно выходит на новый уровень. В своих GPTs я создаю детальные "личности" с конкретным бэкграундом, стилем общения и даже характерными особенностями. Это как режиссировать актёра - чем точнее роль, тем естественнее и глубже получается взаимодействие Кстати, планирую сделать отдельный материал про создание эффективных "личностей" для GPTs. Если интересно - дайте знать в комментариях!
То есть я должен на слово верить, что вы не видите потенциала ИИ? Давайте по науке. Ниже ссылки на исследования:
IDC’s 2024 AI opportunity study: Top five AI trends to watch - https://blogs.microsoft.com/blog/2024/11/12/idcs-2024-ai-opportunity-study-top-five-ai-trends-to-watch
McKinsey (2024): Enterprise AI adoption drives 38-42% operational efficiency - https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
MIT Sloan Management Review (2024) - https://mitsloan.mit.edu/press/special-report-mit-sloan-insights-success-ai-driven-organizations
Вместо "Одноклассников" — аналитика. Научный метод требует доказательств, а не голословных утверждений
Alex, отличная статья! Спасибо! Учитывая ограничения в передаче данных от внешнего приложения к GPT-чату, какие альтернативные архитектурные решения вы бы предложили для создания более гибкой системы двусторонней коммуникации?
Да, есть издержки. Но есть и революция:
Галлюцинации? Мы их контролируем
Безопасность? Многоуровневая защита
Найм специалистов? Это новые рабочие места
Ваш комментарий — классический кейс технологического скептицизма. Привожу конкретику:
McKinsey: 38-42% оптимизации в финтехе
Gartner: до 35% сокращения операционных расходов
MIT Sloan: средний эффект 37% повышения эффективности
Метод не в увольнении, а в трансформации.
P.S. Нобелевку пока не дали, но работаем 😉
Цифры получены через:
Замер времени типовых операций
Сравнение ручной и автоматизированной обработки
Анализ отказоустойчивости систем
Оценку экономии трудочасов
Цифры — не абстракция, а результат прикладных исследований McKinsey и Boston Consulting Group.
Звучит интересно! Поделитесь промптом?
Да, есть такой риск с повторами! 😅 Но фишка в том, как именно задавать вопрос про улучшение. Можно просить:
То взгляд конкурента
То через призму трендов
То как скептик
Кстати, попробуйте чередовать подходы - результаты могут удивить! 🔥
Крутый набор! 🔥 Спасибо! Особенно зацепило про экспертную позицию и структуру ответов. В своей работе часто использую похожий подход, но ещё добавляю конкретную роль - например, "Продакт менеджер с 20 летним опытом в EdTech". Кстати, если интересно, могу в следующей статье разобрать, как миксовать разные инструкции для максимального эффекта.
Абсолютно согласен! Работа через роли и персонализацию - это мощнейший инструмент. Когда ты задаёшь ИИ определённую "личность" (например, опытного маркетолога или продакт-менеджера с 10-летним стажем), качество диалога действительно выходит на новый уровень. В своих GPTs я создаю детальные "личности" с конкретным бэкграундом, стилем общения и даже характерными особенностями. Это как режиссировать актёра - чем точнее роль, тем естественнее и глубже получается взаимодействие Кстати, планирую сделать отдельный материал про создание эффективных "личностей" для GPTs. Если интересно - дайте знать в комментариях!