Гений у всех один и тот же

Передовые модели очень сильны, но у них есть одна особенность: они универсальны. Их учат быть полезными всем сразу, поэтому мне они отдают то же самое, что и коллеге за соседним столом. Для задач, одинаковых у всех, это прекрасно. Моя работа устроена иначе: всё, что я делаю, с чем-то конкурирует. Я смотрю на конкурентов и пытаюсь сделать чуть лучше, чуть иначе, чуть быстрее, чуть безопаснее, чуть экономнее. Каждое такое «чуть» — решение, которого нет в среднем ответе, и рождается оно из опыта. У каждого он свой, и у меня тоже.

Очевидный ход — дождаться следующей модели. Она будет умнее, выйдет по расписанию и окажется такой же универсальной. Все, кто задаст ей один и тот же вопрос, получат один и тот же гладкий ответ, а продукт, собранный из одинаковых ответов, дрейфует к любому другому продукту. Хороший промпт этого не лечит: каждое утро он начинает с чистого листа, и модель так и не узнаёт, какие из моих прошлых решений ей стоило бы унаследовать. Встроенная память агента тоже не выход: он пишет в неё сам, она остаётся на одной машине, и после переустановки компьютера от неё ничего нет. Ни управлять ею, ни перенести её я не могу. Мне нужна память, которую я настраиваю сам и могу забрать с собой.

Гения может нанять любой, поэтому ваш продукт отличит от чужого только то, чего у гения нет: личный опыт.

Этот опыт должен жить вне моей головы, в таком виде, который агент умеет читать, и при этом оставаться моим. Мне не нужен ассистент, который заменит меня в работе: напишет код вместо меня или сделает вместо меня что угодно ещё. Мне нужен экзоскелет. Он делает меня быстрее и осведомлённее и снимает с головы лишнее: набор решений, причины, по которым они приняты, и причины, по которым отвергнуты другие. Освободившись от этого, я могу работать в разных областях, далеко за пределами своей профессии. Эту статью я пишу так же: опыт и решения мои, а агент переводит, следит за грамматикой и считает слова, чтобы читать пост не пришлось полчаса. Примеров впереди будет много, а пока два, и оба подвернулись сами, пока я готовил эту статью, мою первую публикацию. Возможно, они не самые показательные, зато лежали прямо под рукой.

Первый пример — название. Когда я начал писать эту статью, Клод для начала предложил название и хук, они на первом снимке. Открыл бы я статью с таким названием и хуком? Разве что под дулом пистолета. Модель меня не знает, поэтому выдала ярлык темы: вопрос в заголовке, цифра в хуке и тема вместо мысли. Я провёл исследование со скаутом (кто это, расскажу позже) и зафиксировал результат в скиллах: стилевую форму названия и хука, а также принятые и отвергнутые решения с причинами. Благодаря этому мой скилл Bard (имя не случайное: у каждого героя должен быть свой бард) сможет писать названия и хуки в принятом мной стиле. В планах ещё расшифровки стендап-комиков, потому что хочу названия дерзче. Результат вы прочитали до первого абзаца.

Второй пример — сам сайт. Я попросил модель сделать страницу для постов и получил то, что на первом снимке. Мне не понравилось сразу, а объяснить почему я не мог: сайты я никогда не делал и нюансов не знаю. Зато мог собирать опыт. Два дня ушли не на вёрстку, а на то, чтобы записать, что мне нравится и почему: четыре референса с пометками, один файл с цветами и шрифтами, двадцать один вопрос от агента, два исследователя и семь спорных пунктов, которые решал я. На втором снимке новый сайт, у которого фоном служит граф моего же хранилища. Решений в этом сайте было множество, и носить их в голове я не собираюсь: всё, что пригодится в следующий раз, зафиксировано в скиллах, процессных скиллах и графе знаний. Значит, я могу целиком переключиться на другую область и другие задачи и не бояться, что забуду, как делается сайт. Если через три месяца или через год снова понадобится сайт, такой или похожий, я сяду и сделаю его, отталкиваясь от того, что построил сейчас, и ни один смысл, ни одно решение не пропадут. Фундамент не разрушается, а с каждым следующим разом только улучшается.

Я уже не в начале пути, но и до середины ещё далеко, не говоря о завершении и готовности продукта. Заметная часть системы уже работает, назвал я её DIML (Drosophila-Inspired Memory Loop). Устроено так:

Хранилище. Заметки в Obsidian, сейчас их 289. Но память — не архив, где всё лежит по полочкам: она должна уметь доставать нужное и наводить порядок.
Три потока, как у мухи. Сигнал идёт в мозг, из мозга и внутри него. Afferent записывает новое, но только после моего «да». Efferent достаёт нужное под задачу обычным поиском по описаниям карточек, без эмбеддингов, и пропускает через раздел Identity с моими устойчивыми предпочтениями, например «не заводить новый механизм, пока не доказана нужда». Intrinsic по ночам сжимает и замораживает созревшие карточки, и это единственное, что система делает без моего «да». На графе это красные узлы, а с остальным хранилищем их соединяет центральный узел Mushroom body, названный по центру памяти у мухи.
Скиллы. Одни описывают порядок действий, другие — правила, по которым проверяется результат. Фиолетовые узлы не дублируют сами скиллы, а хранят то, чего в них нет: как менялось решение, почему принято именно такое, что отвергнуто и что вышло не так, как я ждал.
Всё, что я знаю. Зелёные узлы: проекты, цели, ресурсы и сам раздел Identity. На них агент опирается, когда решает задачу.

Модель у всех одна, поэтому продукт отличает не она, а решения, которые вы приняли, и причины, по которым отвергли остальные. Записанные так, чтобы агент мог их прочитать, а вы оспорить, они перестают зависеть от вашей памяти, от компьютера и от того, какая модель сейчас в моде. Что будет, если так устроить каждую область жизни, я пока не знаю, но проверять это интереснее, чем ждать очередную модель.

Гений у всех один, но записанный вами опыт превращает его в вашего персонального гения.