🧠 «Мы недостаточно амбициозны»: инженер Anthropic объясняет, как это исправить

Феликс Ризеберг, работающий над Claude, написал разбор того, что обычно остаётся лозунгом. Он замечает, что возможности моделей растут неравномерно: по словам Теренса Тао, они «поразительны в одних направлениях и неадекватны в других». Кто-то научился пилотировать именно поразительную часть и буквально летает, а большинство всё ещё машет новыми крыльями, не понимая, зачем они нужны кроме «сделай письмо менее злым». Отсюда постоянный клич «мы недостаточно амбициозны» - который легко провозгласить и трудно исполнить.

Он делит амбицию на четыре типа. Скорость это та же работа за меньшее время, экономическая основа ИИ, но творчества она не требует, и автор её пропускает. Высота означает подъём на уровень абстракции: вместо задачи вы формулируете исход. Глубина это выполнение задачи так, как сделал бы ведущий эксперт поля, с заходом на уровень сырых данных и инструментов. Широта это привлечение нескольких дисциплин сразу, которые раньше было бы нерентабельно задействовать.

Самый наглядный пример у него про высоту и как раз про скучную офисную работу. В начале прошлого года он просил Claude чинить отдельные краши. Со временем просьба стала другой: просто держи наши приложения без крашей. Но у такого перехода есть цена, о которой обычно молчат. Чтобы это заработало, пришлось перестроить сам процесс: дать модели возможность забирать краш-репорты, сопоставлять версию приложения с коммитом и получить доступ к машинам на Windows, macOS и Linux, чтобы она могла самостоятельно воспроизводить и проверять исправления. Сам автор честно отмечает границу: «Claude, иди заработай денег» в 2026 году для большинства бизнесов всё ещё не работает.

Высота. Признак, что пора подниматься в абстракции - если по поводу работы у вас запланированы совещания. Для творческих задач работает хуже. На примере квартального обзора: не обновлять цифры в шаблоне, а дать максимум данных и спросить, что изменилось, почему и что делать. Выше - выделить три срочных решения с аргументами за и против. На верхнем уровне - спроектировать способ ловить проблемы раньше, чем квартальная презентация, доказать на истории компании, что он сработал бы, и прогнать параллельно с текущим.

Глубина. Модели на просьбу «веди себя как профессионал» часто меняют словарь, но не метод. Требуйте реальных инструментов: тянется к markdown-таблицам — настаивайте на базах данных и статистике. Ставьте неразумные цели: нужна загрузка за 5 секунд вместо 10, просите 200 миллисекунд. Проверяйте то, что считаете известным: «мы думаем, что отток это проблема онбординга, воспроизведи из сырых данных». И не давайте модели судить саму себя, нужен внешний судья.

Широта. Замените существительные глаголами: квартальный обзор это не презентация, а «заставить занятых людей поверить в историю про причину и следствие и принять решение за 30 минут». Так видно, какие поля дадут угол. Дальше собирайте команду как в фильме про ограбление: аналитик, журналист, редактор, плюс красная команда из шорт-селлера и судебного бухгалтера. Но не ролевая игра: просите не писать как шорт-селлер, а делать то, что он делает.

Промпт для глубины. Попросить более глубокую версию задачи, а не более объёмную, ответив сначала на четыре вопроса: что сделал бы топовый профессионал, о чём вы не просили; с какого сырого материала начал бы; какие методы применил бы; что подтвердит правильность результата. Затем переписать запрос под это.
Условие. Всё это требует, чтобы у модели был компьютер с возможностью ставить софт и доступ к данным.

🎨 qvabo.studio/tg · картинки и видео

#AI #Productivity #Anthropic #Claude #Workflow