На карте
Открываете чат с ИИ и останавливаетесь перед пустой строкой. Вроде бы есть о чём спросить. Но сначала хочется правильно сформулировать запрос: назначить модели роль, описать результат, вспомнить советы из сохранённой подборки промптов.
В итоге появляется ещё одна работа, которую нужно выполнить до начала основной.
А у вас пока просто ситуация. Накопились заметки, предстоит сложный разговор, хочется разобраться с проектом. Вы можете объяснить, что происходит, но ещё не знаете, какое именно задание из этого получится.
С этого и можно начать. Рассказать своими словами, попросить ИИ пересказать понимание и внимательно проверить, совпало ли оно с вашим. Хорошая постановка задачи может появиться в ходе такого разговора.
Уже в первом сообщении необязательно знать окончательное решение. Но по ходу работы придётся уточнить, чего вы хотите и какой результат готовы принять.
Сначала расскажите, что происходит
Представим обычную рабочую ситуацию. Скоро встреча по проекту, а сведения о нём лежат в нескольких заметках. Где-то записаны решения, где-то ваши мысли, где-то вопросы, которые так и остались без ответа. Нужно подготовиться к разговору, но непонятно, с какой стороны подойти.
Можно написать: «Помоги подготовиться к встрече». Это начало, хотя пока модели почти не на что опереться.
А можно рассказать чуть подробнее:
Через два дня у меня встреча по проекту. После предыдущих разговоров осталось несколько заметок. В них перемешаны договорённости, мои идеи и вопросы. Я хочу понять, что нужно обсудить, чтобы мы снова не разошлись с разным пониманием. Сами заметки пока не прикладываю. Сначала помоги разобраться, что из них нужно собрать.
В этом рассказе уже есть причина обращения. Понятно, где возникло затруднение и что человек собирается делать дальше. При этом он ещё не выбрал форму результата: список вопросов, краткую справку или повестку встречи.
Такое описание можно уточнять. Для начала в нём достаточно материала.
Особенно полезны подробности, которые кажутся вам само собой разумеющимися. Например, что заметки вели только вы. Что часть фраз записана по памяти. Что на встрече нужно принять одно решение, а остальные вопросы можно отложить.
Модель этих обстоятельств не знает, пока вы их не сообщили. Красиво оформленный запрос не восполнит отсутствующую подробность.
Я начинаю большие задачи с «выгрузки из головы»
Когда у меня появляется новый проект или большая задача, я часто открываю Codex и голосом рассказываю всё, что с ней связано. Описываю замысел, вспоминаю, откуда он появился, проговариваю сомнения. По ходу могу вернуться к началу или обнаружить, что какая-то часть идеи мне самому пока непонятна.
Я уже писал об этом в заметке «Сначала — выгрузить из головы».
На этом этапе я позволяю себе сбивчивый рассказ. Если сразу пытаться превратить его в аккуратное задание, можно потерять подробность, которая потом окажется существенной.
После рассказа я прошу модель пока ничего не делать и объяснить, как она меня поняла. Читаю ответ, поправляю неточности, добавляю забытое. Иногда таких проходов несколько.
Голос здесь удобен лично мне. Вы можете написать текст, использовать заметки или начать с нескольких предложений. Важнее сохранить смысл, который хотите передать, и затем проверить, что получилось из вашего объяснения.
Попросите вернуть вам понимание задачи
После длинного рассказа легко сразу перейти к решению. Модель уже предлагает план, и хочется выбрать один из пунктов.
Но сначала полезно задержаться на её понимании.
В условном примере со встречей ИИ мог бы пересказать задачу так:
Вы хотите собрать из заметок список вопросов для предстоящей встречи. Нужно отделить зафиксированные договорённости от ваших предложений и отметить места, где не хватает подтверждения. Итог встречи ещё неизвестен; сейчас вы готовите материал для обсуждения.
Такой пересказ можно сверить со своим замыслом. Видно, что именно модель собирается делать и как она трактует исходные записи.
А вот другой возможный ответ:
Вам нужна система управления проектом с единым хранилищем договорённостей, ответственными и автоматическими напоминаниями.
Возможно, когда-нибудь такая система пригодится. Но между подготовкой к одной встрече и перестройкой работы с проектом появилось несколько решений, которых вы ещё не принимали.
Если этот переход пропустить, дальше можно долго обсуждать инструменты и структуру базы. Исходная задача тем временем останется на месте.
Поэтому просьба пересказать понимание полезна ещё до подробного плана. Она позволяет заметить, в какой момент ваш рассказ превратился в чужую версию задачи.
Исправляйте конкретное расхождение
Гладкий ответ легко принять за точный. В нём всё связано, формулировки уверенные, каждый пункт выглядит разумно.
Проверять лучше по деталям.
Вы сказали, что хотите подготовить вопросы. Модель решила, что нужно составить окончательный план проекта. Вы упомянули возможный срок. В пересказе он уже стал согласованной датой. Вы рассказали о своей идее. Ответ называет её решением команды.
Общее «ты неправильно понял» сообщает о проблеме, но почти не помогает её исправить. Полезнее указать место, где изменился смысл:
Систему управления проектом сейчас не выбираем. Мне нужен материал только для ближайшей встречи. И дату запуска мы ещё не согласовали: в заметках это моё предложение. Собери понимание заново с учётом этих двух поправок.
После этого стоит снова прочитать пересказ. Исправление одной фразы ещё не означает, что модель пересмотрела все выводы, которые из неё сделала.
Такая проверка помогает уточнить и собственную мысль. Возможно, во время чтения вы поймёте, что хотите решить сразу несколько задач. Или что пока не можете объяснить, какое решение должно появиться на встрече.
Это тоже полезный результат разговора. Теперь известно, что именно осталось неясным.
Сначала найдите вопрос, который меняет следующий шаг
Не всякую неопределённость нужно устранять сразу.
Для подготовки к встрече может быть существенно, кто будет читать итоговый документ: только вы или все участники. От этого зависит, сколько контекста придётся объяснять и какие личные пометки нужно убрать.
А вот цвет будущей таблицы вряд ли поможет решить, что сейчас делать с заметками.
Поэтому можно попросить ИИ выделить вопросы, ответы на которые влияют на ближайшее действие. Если он возвращает длинную анкету, уточнить: с какого вопроса нужно начать и почему.
В нашем примере таким вопросом может оказаться: «Какое решение вы хотите принять на встрече?» Если ответа пока нет, это стоит прямо сказать. Тогда первой задачей станет поиск нерешённых вопросов в заметках.
Фраза «я пока этого не знаю» сохраняет реальное состояние работы. Она полезнее случайного ответа, который вы дали только ради заполнения всех пунктов.
При этом не стоит бесконечно улучшать описание. Когда уже понятно, какой небольшой результат нужен и как вы его проверите, можно пробовать.
Согласованное описание позволяет выбрать первое действие
После нескольких уточнений задача может выглядеть так:
Из моих заметок нужно подготовить черновой список вопросов к одной встрече. Отдельно показать явно записанные договорённости и мои предложения. Если статус записи непонятен, отметить это. Новые сроки и обязательства не придумывать.
Теперь можно выбрать ограниченный первый шаг: разобрать один фрагмент заметок и посмотреть, подходит ли результат.
Для такой пробы возьмите материал, который допустимо передать выбранному сервису. Если в нём есть ненужные для задачи личные сведения или закрытая информация, подготовьте обезличенный фрагмент.
Дальше проверьте, что получилось. Не исчез ли важный вопрос? Не превратилось ли предложение в договорённость? Можно ли по результату понять, что вы собираетесь обсуждать?
Эта проба проверяет уже другую вещь: насколько хорошо модель выполняет согласованную задачу. Точный пересказ сам по себе ещё не гарантирует правильного результата.
Если у ИИ есть доступ к файлам или другим приложениям, полезно отдельно назвать допустимое действие. Например: подготовить черновик в ответе, сохранив исходные заметки без изменений. Публикация документа или отправка участникам встречи будет следующим решением.
Точные инструкции всё равно понадобятся
Начать обычным языком можно. Дальше качество объяснения по-прежнему влияет на работу.
Модели нужны доступные исходные сведения. Ей нужно понимать ограничения и форму ожидаемого результата. Вам нужен способ проверить ответ.
Разница в том, что эти условия необязательно собирать в одиночку до первого сообщения. Их можно выяснять по ходу диалога.
Для нашего примера постепенно появились вполне точные инструкции: работать с одной встречей, различать предложения и договорённости, отмечать неизвестное. Они выросли из конкретных ошибок понимания и особенностей задачи.
Когда вы найдёте удачный способ работы и повторите его несколько раз, описание можно сохранить как собственный шаблон. В нём будут условия, смысл которых вы понимаете.
Готовый промпт из чужой подборки тоже может помочь. Только его всё равно придётся сопоставить со своей ситуацией. Например, шаблон, который требует обязательно назначить ответственного и срок каждому пункту, может плохо подойти к записям, где эти решения ещё не приняты.
Практика: разберите одну задачу до начала исполнения
Возьмите задачу, которую откладываете, потому что трудно объяснить её целиком. Пусть она будет достаточно небольшой, чтобы вы могли проверить первый результат.
Расскажите, что происходит сейчас и где возникает затруднение. Добавьте, что уже пробовали. Если знаете, какой результат нужен, опишите его; если пока не знаете, так и скажите.
Затем попросите модель пересказать понимание и сверьте ответ с тем, что имели в виду.
Для проверки можно пройтись по семи вопросам:
- Сохранилась ли исходная цель?
- Учтены ли обстоятельства, которые влияют на работу?
- Отделены ли мои решения от предположений модели?
- Остались ли неизвестные вопросы неизвестными?
- Не расширилась ли задача без моего решения?
- Понятно ли, какой первый результат я смогу проверить?
- Ясно ли, какие действия сейчас разрешены?
Исправьте найденные расхождения и выберите один шаг. Для примера со встречей это может быть разбор одного фрагмента заметок. Для текста — сборка одного раздела. Для расчёта — проверка исходных данных до вычислений.
Уже после пробы будет проще решить, что уточнить и стоит ли продолжать тем же способом.
Промпт для начала разговора
Если перед пустой строкой всё равно трудно начать, используйте этот запрос. Он помогает организовать обсуждение; внимательно читать ответы и поправлять смысл всё равно придётся вам.
Промпт:
Помоги мне разобраться с задачей, которую я пока
не умею точно сформулировать.
Сначала я расскажу своими словами, что происходит:
[Опишите ситуацию. Можно сбивчиво.
Расскажите, что хотите изменить, где застреваете
и что уже пробовали.
Если результат или ограничения пока неясны,
так и напишите.]
На первом шаге не выполняй задачу
и не изменяй файлы или данные.
Сначала перескажи, как ты понял мой рассказ:
— что происходит сейчас;
— чего я хочу добиться;
— какие обстоятельства и ограничения существенны.
Отдельно обозначь свои предположения.
Не превращай мои идеи в принятые решения.
Если чего-то не знаешь, сохрани это как открытый вопрос.
Выдели вопросы, ответы на которые нужны
для выбора ближайшего действия.
Начни с самого существенного.
Дождись моих поправок.
После них обнови описание задачи.
Когда я подтвержу, что описание верное,
предложи один небольшой первый шаг.
Объясни, какой результат мы получим
и как я смогу его проверить.
К выполнению переходи после того,
как мы согласуем этот шаг.Формулировки здесь можно менять. Если задача вам уже понятна, не нужно искусственно проходить весь разговор заново. А если описание распадается на несколько разных целей, полезно сначала выбрать одну из них.
Критерий простой: прочитав итоговое описание, вы можете сказать, что оно соответствует вашему намерению, и понимаете, с чего начать.
На консультацию тоже можно прийти с обычным рассказом
Тот же подход относится и к разговору со мной. Для начала не требуется готовое техническое задание или знание названий инструментов.
Можно объяснить, как сейчас устроена работа, что в ней затрудняет следующий шаг и что вы уже пытались изменить. Если пока есть только ощущение «здесь что-то можно сделать удобнее», полезно привести один конкретный пример.
Так начинается разбор задачи: с вашей ситуации и обстоятельств, которые нужно понять до выбора решения.
Хорошая задача вполне может начинаться со слов «я пока не знаю, как это сформулировать». Дальше нужен разговор, в котором постепенно появляется точность: вы узнаёте свой замысел в описании, исправляете расхождения и выбираете действие, результат которого сможете проверить.
Следующий шаг
ИИ уже ответил. Где теперь хранится результат? — как сохранить принятый результат и контекст для продолжения работы.
Если у вас есть такая ситуация, её можно описать обычными словами, вместе с сомнениями и тем, что пока не получается объяснить.
Если захотите обсудить, как это применить у себя или в команде — пишите в Telegram @pimenov
