Обновить

Да это же очевидно!

Есть одна очень неприятная ловушка, в которую частенько попадают эксперты.

Когда человек хорошо в разбирается в теме и много общается с людьми, которые тоже хорошо в ней разбираются, ему может показаться, что все вокруг в этом разбираются.

Тимлид разработчиков считает, что всем вокруг очевидно, что такое фремворк — ведь его окружают спецы, которые знают, что это.

Предприниматель считает, что всем людям очевидно, чем его продукт лучше аналогов, ведь он так вкладывается в качество, покупает лучшие комплектующие и платит зарплаты в 2 раза выше рынка.

Сммщик считает, что если он когда-то написал пост с ответами на частые вопросы аудитории, что это теперь очевидная для всех информация, все читатели погружены в контекст, и можно больше к этим мелочам не возвращаться.

В этот момент они начинают упускать миллионы крутых тем для контента, потому что «ну это же очевидно, зачем об этом писать».

Ловушка в том, что это профдеформация. То, что очевидно нам, может быть ценным инсайтом для новичка. То, что мы делаем каждый день на автомате, может сэкономить кому-то десятки часов работы.

Люди готовы платить деньги за консультации, на которых эксперт рассказывает то, что ему очевидно. Люди покупают курсы, где наставники учат тому, что им кажется очевидным. Новички с удовольствием читают блоги, в которых раскрывают очевидные для экспертов вещи.

Не попадайте в эту ловушку профдеформации. Почаще общайтесь со своей аудиторией, чтобы понимать, что она знает, а что не знает.

Теги:
Всего голосов 2: ↑1 и ↓10
Комментарии0

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации