Читал заметку и подумал про «ремонт» транскрипта (результата распознавания речи в текст): ведь для сокращения потребности в ремонте можно попробовать засунуть глоссарий (если он известен) в промт модели audio->text (например Whisper).

Ранее я догадался применять глоссарий только при составлении автопротокола встречи по транскрипту: https://github.com/dimonier/meeting_summary

Но почему бы не вставить фазу ремонта текста ещё раньше? 🤔

Ведь чем раньше мы исправляем ошибку в конвейере автоматизированой обработки, тем качественнее будет окончательный результат.

С этой же целью в конвейер, использующий ИИ-шечку, обязательно вставляют контрольные точки для проверки промежуточного результата человеком (human in the loop - HITL).

С первого взгляда трудно отличить качественную работу, сделанную в сотрудничестве с ИИ, от нейрослопа, полностью сгенерированного LLM по одному запросу.

Несколько мыслей о причинах и что с этим делать:

1. Форма перестала быть индикатором вложенного труда. Раньше небольшие огрехи формы и содержания показывали, что работу делал живой человек. LLM делает форму почти всегда безупречной, поэтому «человеческий след» исчез и доверие перестало читаться по виду работы.

2. Цена оценки работы выросла, а её распределение стало несправедливым. Сделать при помощи ИИ можно быстро, а прочитать, осознать и оценить — по-прежнему дорого. Создатель ускоряется, рецензент — нет Поскольку гладкая форма маскирует слабое содержание, рецензирование даже усложняется.

3. LLM — это «умный калькулятор», а не осознанный мыслитель. Он оперирует языком, анализирует и синтезирует текст, но не управляет смыслом трансформаций: не знает, что и зачем мы считаем, не проверяет формулы, рассуждения и качество решений.

4. Сильный специалист делегирует только механическое. Он делает существенную часть работы сам, отдавая ИИ механические операции, — так же, как отдаёт калькулятору расчёты. Смысл, цепочка рассуждений и оценка решений остаются за человеком.

5. Единственный путь к хорошему результату — парная работа под руководством человека. Механические операции ИИ плюс направляющий и корректирующий специалист. Только в этом случае результат сопоставим с полностью человеческим, а за счёт глубины проработки и большего числа учтённых аргументов может быть даже выше.

6. Знание о том, как делалась работа, помогает оценить её качество. Самостоятельный ИИ за несколько минут — вероятные проблемы с содержанием; парная работа человека и ИИ — сопоставимое или более высокое качество.

7. Рецензент может догнать исполнителя тем же инструментом. Рецензент тоже может использовать ИИ, но обязан задавать правильные вопросы и не давать ИИ заблудиться в пространстве смыслов и методологий — а это ИИ делает легко.

8. Ускорение ограничено, а не безгранично. Восьмичасовая работа не делается за десять минут даже с ИИ; предел без потери качества по наблюдениям моим и знакомых — до пяти раз (~1,5–3 часа на восьмичасовую работу).

Хозяйке Лидеру на заметку

Когда у вас есть только одна идея, вы в ловушке. Когда у вас две идеи - вы в дилемме. Вам нужно как минимум три идеи, прежде чем вы сможете начать думать. Работа лидера заключается не в том, чтобы выбирать между двумя плохими альтернативами, а в том, чтобы генерировать больше альтернатив, чтобы можно было сделать лучший выбор.

Чтобы быть лидером, вы должны приветствовать разные точки зрения. Если все думают одинаково, вам не нужен лидер, вам просто нужен шаблон. Задача лидера - ценить различия и интегрировать их.

https://t.me/emacsway_chat/12927

Орешек знаний твёрд, но всё же
Мы не привыкли отступать.
Нам расколоть его поможет
Киножурнал "Хочу всё знать"

А также мышление письмом, FPF/DPF/LPF, ИИ и другие достижения современной инженерной и научной мысли.

Человечество перешло от смены поколений с неизменным укладом к ситуации, когда каждое новое поколение живет в принципиально иных технологических и информационных условиях.

Людям требуется осваивать новые навыки быстрее, чем устаревают старые, чтобы на личном плане оставаться конкурентоспособными, а на глобальном — вести мир к процветанию, а не к катастрофе.

Поэтому уже нам, а нашим детям — тем более, предстоит учиться всю жизнь.

С Днём Знаний, дорогие друзья!

Краткий гайд как вкатиться в ИИ для любой профессии:

https://t.me/aostrikov_ai_agents/192

Обновил скиллы:

- FPF core: обновил до вчерашней версии оригинальной спецификации FPF

- Project vault: оптимизация процесса, структуры, расхода токенов. Опирается на fpf-core

- Pattern Language as Agent Skill: взамен Domain Principle Framework Authoring (это уже есть прямо в FPF), для создания DPF/LPF сразу в формате agent skill

Как-нибудь выберу время и напишу подробнее, зачем каждый из этих скиллов.
Но если вкратце, то они существенно повышают качество парной работы с ИИ-агентами.

Минутка благодарности Obsidian Copilot и его автору Logan Yang

Настроил Obsidian Copilot (не путать с GitHub Copilot) в агентском режиме (появился в версии 4) через OpenCode и жене, и себе тоже - очень удобно для работы именно с хранилищем Obsidian.
По крайней мере, удобнее и быстрее, чем через VS Code по ACP. Хотя для кодинга VS Code по ACP - отличный вариант.

Через Copilot даже можно загрузить и установить сам харнес OpenCode.
Я не пробовал - у меня OpenCode уже установлен. Единственная заминка в этом случае - нужно вручную указать путь к нему (%USERPROFILE%\AppData\Roaming\npm\node_modules\opencode-ai\bin\opencode.exe), автодетект на двух Windows не сработал.

Провайдера и LLM можно настроить как через Opencode, так и через Copilot.
Obsidian Copilot доступен во встроенном каталоге внешних плагинов Obsidian.

P.S. В Copilot даже понятие проектов появилось, но я не пробовал.

#pkm

Слепое тестирование топовых LLM: https://habr.com/ru/news/1078704/

Я в основном пользуюсь DeepSeek 4 Pro, но в его «часы пик», когда стоимость прыгает вверх в разы, пробую и что-то другое.

Вчера попробовал Qwen 3.8 Max - понравилось, как он сравнил два лога прогонов двух версий Знайки, подметил сильные и слабые стороны обоих и предложил улучшения.
А до этого собрал eval-пайплайн, чтобы измерять результаты изменений.

Буду пробовать и дальше.

P.S. В упомянутом тестировании у Qwen 100 баллов, а у DeepSeek - 60.

Жабогадюкинг в сфере авторских прав 100 lvl

Копирайт - для лохов.
Если уважаемым людям очень надо, то его можно и отменить.

https://t.me/data_secrets/9818?single

Читаю новый пост Анатолия Левенчука (в нем первая ссылка - на мой пост 😁).

А там помимо рассказа о дивном новом мире AI-native FPF-driven development есть и базовая база. Посколько повторение - мать ученья, цитирую:

Даже в GTD была такая рекомендация: когда разгребаете свой inbox, не откладывайте дела, которые идут меньше двух минут, не делайте по таким делам записи, просто делайте их немедленно! Вот и делаю, хотя эти дела оказываются иногда не две минуты, а два дня. В книжке Варшавского "Оркестр играет без дирижёра" такое описывалось как "очередь со встраиванием": общая проходимость очереди выше, если короткие дела не ждут ограничения, а проходят вне очереди.

Недавно Алексей Федоров, который «пишет» и пишет, на мой взгляд, хорошо и на правильные темы, написал после большого перерыва огромную статью. Практически книгу, как он сам говорит.

Я прочитал её с удовольствием, хотя некоторые моменты очевидны и, кажется, могли бы быть покороче.

После этого я также почитал обсуждения этой статьи и заметил, что несмотря на подробное изложение русским по белому, некоторые читатели не уловили главную мысль.

Поэтому считаю важным привлечь к этой статье внимание тех, что занимается хоть сколько-нибудь важной умственной деятельностью и, тем более, ведёт заметки.

Если прочитали и не поняли, что хотел сказать автор и зачем он это написал, предлагаю перечитать через какое-то время или подискутировать с автором в комментах.

P.S. Написать этот пост меня сподвиг пост Анатолия Левенчука, у которого Цеттелькасткн работает. Как думаете, почему?

#pkm

Интересно узнать, кто как организует общение внутри своего агентского комьюнити.

Я вот в своих проектах сделал инбокс и аутбокс (папки).
Агенты в ходе работы используют набор скиллов (несколько штук, которые сами являются проектами). Когда агент видит, что при работе по скиллу что-то пошло не так, то пишет предложение по улучшению скилла, которое я из аутбокса этого проекта потом перекладываю в инбокс проекта по разработке соответствующего скилла и при очередной итерации доработки скилла разбираю/реализую.

Интересно, как у вас?

P.S. В проектный инбокс помимо таких "писем" валится ещё много чего: задачи, идеи, независимые исследования по теме проекта и т.п. Всё это проектный агент разбирает и приобщает к материалам проекта, а затем по ходу работы учитывает при принятии решений.

В выходные начал натягивать сову на глобус диаризацию (определение спикеров) на конвейер speech-to-text.

Понимаю, почему в большинстве случаев определение спикеров работает так плохо - это скрещивание ужа с ежом. Чтобы они дали здоровое потомство, надо тщательно проанализировать кучу корнер-кейсов и запихать в пайплайн скрещивания набор костылей. Чем и занимаюсь.

FFMPEG, как всегда, прекрасен, и вносит в это свой вклад.

Адресовано Homo sedentem (человеку сидящему), в т.ч. мне 😂

Всё несётся с ускорением 3g, некогда писать.

Недавно начался новый сезон сериала Тед Лассо, рекомендую! Это кладезь приемов по управлению собой и другими.

Всем добра! Вы - лучшие!

Обновил скиллы:
- fpf-core (апдейт до актуальной спецификации)
- project-vault (сократил количество типов сущностей, чтобы у агента глаза не разбегались и токены расходовались меньше)
- pattern-language-as-agent-skill (мелкие улучшения)

Брать тут: https://github.com/dimonier/skills

Насобирали принципов эффективности и, как ни странно, счастья.

Ключевые практические рекомендации:

1. Определите порог «достаточно» заранее — до начала работы установите критерий приемлемости и останавливайтесь при его достижении.
2. Применяйте правило 80/20 — идентифицируйте 20% усилий, дающих 80% результата, и фокусируйтесь на них.
3. Учитывайте альтернативные издержки — время, потраченное на полировку одной задачи, — это невыполненные другие задачи.
4. Бойтесь анализа паралича — лучшее решение, принятое слишком поздно, хуже «достаточно хорошего», принятого вовремя.
5. Итерируйте, а не совершенствуйте — MVP-подход (выпустить → получить обратную связь → улучшить) эффективнее попытки выпустить идеал с первого раза.
6. Различайте «здоровое стремление к качеству» и «перфекционизм» — первое мотивирует, второе парализует. Если процесс вызывает прокрастинацию и тревожность — это перфекционизм.

Как говорил Вольтер: «Лучшее — враг хорошего». А как добавил Паттон: «Хороший план, выполненный сегодня, лучше идеального — завтра».

Больше подробностей в приложенном материале.

Вот бонусом ещё один принцип, короткий и эффективный:
Just do it (c)

Никогда такого не было, и вот внезапно