Автор: QbitAI
Поставте кілька нерозумних цілей, а потім скажіть моделі: це цілком розумно!
Це невелика порада щодо використання ШІ, якою поділився Фелікс Різеберг, керівник Claude Code desktop.
Як саме це робити?
Припустімо, ви хочете скоротити час завантаження вебсайту з 10 секунд до 5 секунд. Він радить:просто поставте ціль у 0,2 секунди.
Модель каже, що це неможливо? Тоді продовжуйте казати їй: цю проблему цілком можна розв'язати, спробуй ще раз, спробуй ще раз.
На думку Фелікса, ми можемо бути ще сміливішими, коли доручаємо завдання ШІ.
Наприклад, початкове завдання було «зробити звітну презентацію». Його можна переформулювати так:
Протягом 30 хвилин переконайте групу зайнятих людей у вашому поясненні причин і наслідків справи та ухваліть рішення, поки ситуація ще незрозуміла.
Окрім навмисного встановлення агресивних цілей, він також пропонує кілька конкретних підходів:
Не просто кажіть ШІ «думай як експерт». Потім додатково запитайте: на які первинні матеріали дивився б справжній експерт, які інструменти він використовував би, які методи застосовував би, а потім запишіть ці вимоги в завдання.
Не сприймайте власне судження безпосередньо як відповідь. Передайте його ШІ для перевірки та попросіть ШІ повернутися до первинних матеріалів, щоб знайти докази на його підтримку, а також контрприклади, які можуть його спростувати.
Не дозволяйте ШІ самому себе оцінювати. Якщо це код, фактично запустіть його; якщо це прогноз, перевірте його на нових даних, і зрештою нехай говорять реальні результати.
Нижче наведено докладний посібник Фелікса щодо використання (налаштування) та (навчання) Claude, злегка відредагований.
Насолоджуйтесь~
З ШІ ми можемо бути ще амбітнішими
Я працюю в команді Claude.
Що робить цю роботу захопливою, так це те, що майже щодня я дізнаюся, що ще одну річ було виконано за допомогою Claude — або навіть самостійно Claude.
Деякі речі я ніколи не думав, що можливі, деякі я спочатку вважав неможливими; а деякі були просто речами, на які мені самому не вистачало ні цікавості, ні часу, щоб спробувати.
Лише цього місяця Claude, можливо, допоміг відкрити нову планету; я побачив перше музичне відео, створене ШІ, яке мені щиро сподобалося; ми навіть почали обговорювати, чи настає нова ера математики.
Різні можливості моделі не розвиваються синхронно. Як сказав Теренс Тао, вони «дивовижні в одних напрямках, але все ще недостатні в інших».
Деякі люди навчилися приборкувати дивовижні можливості моделі, ніби вони справді злетіли. Спостерігати, як вони досягають таких висот за допомогою продукту, який я створив власними руками, справді захопливо.
Більше людей все ще з'ясовують, як добре використовувати ці новонабуті крила. Вони все ще розмірковують: окрім відповіді на «Яка столиця Франції» або «Чи можеш ти зробити тон цього листа м'якшим», що ще може робити ШІ?
Багато з нас у сфері ШІ часто кажуть одну річ:з ШІ ви маєте бути амбітнішими.
Ця фраза майже стала нашим гаслом. Щоразу, коли ми бачимо приголомшливі результати, ми репостимо їх із рядком: «Ми все ще недостатньо амбітні».
Я також знаю, що казати це легко, але насправді робити це важко. Тож ось посібник про те, «як бути амбітнішим».
Я поділяю амбітність на чотири категорії:швидкість, висота, глибина та широта.
Швидкість: виконання тієї самої роботи за менший час. Це найбазовіший спосіб, у який ШІ створює економічну цінність.
Наприклад, коли я пишу фрагмент коду, з допомогою Claude я можу завершити його швидше. Це використання вже досить зріле, і немає великої потреби досліджувати складніші способи його застосування, тому я пропущу це тут.
Висота: підвищення рівня абстракції завдання, зосередження на кінцевому результаті, якого ви хочете досягти, а не на окремих конкретних завданнях.
Глибина: обмірковування завдання як провідний експерт, заглиблення в основні дані, інструменти та проблеми.
Широта: пошук підходів до розв'язання проблем із багатьох галузей, а також використання знань, інструментів і методів, з якими ви зазвичай не стикаєтеся.
Хоча я переважно використовую Claude, ці поради не спрямовані на якусь конкретну модель.
Висота: дозвольте моделі працювати на вищому рівні абстракції
Ми часто недбало називаємо цей підхід «дозволити моделі працювати на вищому рівні абстракції». Коли ви даєте моделі завдання, вона насправді виконує вашу найкращу ідею щодо досягнення бажаного результату.
Якщо ви хочете думати з вищого виміру, можливо, запитайте себе — що ви хочете, щоб сталося далі? І яка мета стоїть за метою?
На початку минулого року я ще просив Claude допомогти мені виправити окремі збої програм. Пізніше я прямо попросив його забезпечити, щоб наш застосунок завжди працював без збоїв.
Погляньмо на повсякденне офісне завдання (відверто кажучи, навіть трохи нудне).
Припустімо, ви працюєте в компанії Acme і вам потрібно підготувати PPT для квартального огляду бізнесу (QBR). Дайте Claude купу даних, і він охоче допоможе вам його зробити; можливо, у вас уже є шаблон, і йому просто потрібно заповнити вміст.
Це справді не зрівняється з відкриттям нової планети. Але для того самого квартального звіту, що ще ми можемо змусити ШІ зробити? Ми можемо почати з найбазовіших вимог і крок за кроком підвищувати свої амбіції:
Крок перший: змусьте його зрозуміти, що сталося в бізнесі.
Більшість оглядів мають відповісти на ці запитання: Що змінилося цього кварталу? Чому? Що слід робити далі?
Якщо ви хочете лише оновити цифри в шаблоні, будь ласка, стримайте цей імпульс — дайте моделі якомога більше даних, які ви можете дістати, дозвольте їй по-справжньому зрозуміти ваш бізнес, а потім запитайте її:
Скажи мені, що змінилося цього кварталу, чому це сталося і які дії нам слід вжити.
Крок другий: змусьте його визначити рішення, які потрібно ухвалити.
Зустріч — принаймні хороша зустріч — в ідеалі має завершуватися якимись рішеннями. Ви можете запитати Claude так:
Спираючись на все, що ви дізналися, визначте три найнагальніші рішення прямо зараз і проаналізуйте можливі напрямки дій, навівши аргументи за і проти кожного.
Крок третій: попросіть її переробити цей робочий механізм.
Раніше, щоб провести якісний квартальний огляд бізнесу, людям доводилося ретельно фільтрувати дані, розуміти, що ці дані означають, а потім судити, чи потребує бізнес коригування.
Тепер ви можете спробувати запитати Claude:
Мета огляду — дозволити керівництву якомога раніше виявляти проблеми та спрямовувати капітал і персонал у правильні місця.
Будь ласка, розробіть кращий спосіб досягти цього, ніж квартальна презентація PPT, використайте наші власні історичні дані, щоб довести, які проблеми він міг би виявити раніше, а потім запустіть його паралельно з наявним методом протягом одного кварталу.
Коли ви справді прагнете кінцевого результату, метод підвищення рівня мети є найефективнішим; але для творчих завдань його застосовність відносно обмежена.
Дуже хороший сигнал для судження такий: якщо те, що ви робите, все ще потребуватиме зустрічі для обговорення згодом, то варто підняти мету ще на один рівень.
Звісно, обмеження все ще існують — принаймні у 2026 році для більшості компаній просте «Claude, іди заробляй гроші», схоже, не здатне змусити справи працювати автоматично.
Однак моє загальне спостереження таке: зі зростанням можливостей моделі, схоже, дедалі більше здатні працювати на вищих рівнях абстракції.
Підвищення рівня мети також може допомогти людям знайти робочі процеси, які функціонують стійко без постійного втручання людини, тож вам не доведеться призначати моделі нові завдання одне за одним.
Щоб зробити це добре, часто потрібно змінити наявні робочі процеси.
Наприклад, щоб змусити Claude гарантувати, що наш застосунок не падає, мені спочатку довелося дати йому легкий доступ до звітів про збої, розуміння того, якому Git-коміту відповідає кожна версія застосунку, і дозвіл на доступ до комп'ютерів Windows, macOS і Linux. Лише тоді він зміг справді самостійно відтворювати проблеми та перевіряти, чи ефективні виправлення.
Глибина: використовуйте методи найкращих експертів, щоб ґрунтовно пропрацювати проблему
Іноді ви просто хочете, щоб завдання було виконано особливо добре.
Бути амбітнішим у «глибині» означає спонукати модель використовувати інструменти, техніки, медіа та знання, які використовують найкращі професіонали в цій галузі, і постійно підвищувати планку — аж доти, доки навіть ці експерти могли б дізнатися щось нове з ваших результатів.
Продовжимо з квартальним оглядом бізнесу компанії Acme. Припустімо, ця компанія стикається з проблемою відтоку користувачів, тобто клієнти постійно йдуть з часом.
Я виявив, що поєднання таких методів дуже допомагає:
Наполягайте на використанні інструментів, якими користуються найкращі люди в галузі
Коли ви просите модель «працювати як професіонал», вона часто лише перемикається на набір професійної лексики, тоді як фактичний метод залишається незмінним.
Щоб справді глибоко дослідити проблему, потрібно використовувати інструменти, якими користуються найкращі фахівці з даних і статистики. Коли Claude тягнеться до Markdown-таблиці, наполягайте, щоб він перейшов на бази даних і статистичні моделі.
Вам не потрібно заздалегідь знати, що використовували б експерти — Claude зазвичай знає.
Ставте «нерозумні» цілі, а потім кажіть моделі, що вони цілком розумні
Хочете скоротити час завантаження вебсайту з 10 секунд до 5 секунд? Попросіть одразу 0,2 секунди.
Модель вважає щось неможливим? Ще раз наголосіть їй, що цю проблему точно можна вирішити і що їй потрібно продовжувати спроби.
Оскаржуйте висновки, які ви вже прийняли
Особливо в бізнесі багато речей, які ми вважаємо фактами, є лише грубими наближеннями до реальності.
Дайте моделі доступ до необробленої інформації та даних і перевірте ці припущення зі скептичним ставленням.
Наприклад:
Ми вважаємо, що відтік користувачів є проблемою в процесі адаптації нових користувачів. Спробуйте відтворити цей висновок із необроблених даних.
Відкривайте нові знання
Цей крок легко випливає з «оскарження наявного пізнання» — оскільки Claude вже глибоко занурився в дані, продовжуйте просити його шукати сліпі зони:
Побудуйте модель симуляції клієнтів на основі наших журналів, щоб відтворити ситуацію за минулий рік. Потім визначте найраніші сигнали, які передвіщають відтік користувачів і про які ми ще не знаємо, та перевірте прогнозну здатність на даних, яких вона ніколи не бачила.
Залучайте зовнішнє оцінювання
Не дозволяйте моделі оцінювати саму себе.
Я вважаю, що з подальшим зростанням інтелекту моделей ця проблема зрештою буде вирішена. Але в жовтні 2026 року я наполегливо рекомендую дотримуватися зовнішньої перевірки.
В ідеалі метод перевірки має бути інструментом, який модель може запускати самостійно й одразу отримувати зворотний зв'язок.
Наступний простий запит часто допомагає мені:
Я хочу заглибити це завдання, а не розширити його обсяг. Перш ніж переписувати завдання, будь ласка, спочатку виконайте чотири речі:
Поясніть, що зробили б провідні фахівці в цій галузі, чого я ще не просив.
Перелічіть найсиріші матеріали, з яких вони почали б, а не безпосередньо використовувати контент, який уже впорядковано й перероблено для мене.
Перелічіть конкретні методи та інструменти, які вони використовували б.
Поясніть, що, крім вас і мене, могло б довести правильність результату.
Потім перепишіть мій запит і точно впишіть ці вимоги в нього.
Широта: також використовуйте методи з інших галузей
Бути амбітнішим у «широті» означає розглядати свою роботу з погляду різних галузей.
Залучених галузей може бути більше, ніж раніше, адже робити це в минулому часто було невигідно.
Ця ідея не нова. Майже в кожному фільмі про об'єднання експертів перші 30 хвилин витрачаються на збирання групи людей з різним досвідом і різними сильними сторонами.
Оскільки AI-продукти роблять мультиагентні системи все простішими в запуску — чи то через кілька потоків, оркестратор, чи то безпосередньо з використанням субагентів — я помічаю, що залучення Claude ідей з інших галузей часто призводить до дуже цікавих результатів.
Втілити це на практиці непросто; це вимагає від вас творчості.
Перш ніж я побачив, як мій колега Алекс Альберт використовує Blender для рендерингу дизайну інтер'єрів, я ніколи не думав про використання Claude для створення 3D-середовища для моєї домашньої сторінки.
Ви повинні знати, я раніше створював відеоігри!
Однак саме тут я найчастіше бачу несподіванки.
Як це зробити конкретно? Я використовую такі методи.
Спробуйте замінити іменники дієсловами
Це старий метод, про який згадували Том Келлі та Джонатан Літтман у The Art of Innovation.
Мета квартального огляду — це набагато більше, ніж створення «презентації PowerPoint». Що вам потрібно зробити, так це:
За 30 хвилин переконати групу зайнятих людей у поясненні причин і наслідків певної справи та ухвалити рішення в умовах невизначеності.
Опис завдання дієсловами полегшує мені та Claude розуміння того, які сфери можуть надати унікальні та корисні перспективи.
Створіть міждисциплінарну команду
Припустімо, ця презентація має бути приголомшливою, інакше інопланетяни підірвуть Землю. Яку команду зібрало б людство?
Щоб забезпечити якість кінцевого продукту, я б залучив аналітика, журналіста та редактора.
Якщо також потрібна презентація на місці, мені, можливо, також знадобляться дизайнер руху та звуковий дизайнер.
Залучення спеціальної «червоної команди», яка шукає недоліки, може бути дуже корисним, тому я б також залучив скептика та судового бухгалтера.
Однак цей підхід може легко перетворитися на рольову гру випадково. Результат лише в тому, що ваша розмова з моделлю стає дивнішою, а фактичний результат не покращується.
Вам слід використовувати цей метод, щоб знайти корисні сфери та техніки. Пряме прохання до моделі провести дослідження так, як скептик вивчає інвестиційну ціль, є більш значущим, ніж прохання написати такого персонажа.
Усі методи, які я представив раніше, вимагають, щоб модель мала комп'ютер, яким вона може керувати, могла встановлювати програмне забезпечення та отримувати доступ до різних відповідних даних, чи то через конектори MCP, чи іншими способами.
Зараз є досить багато інструментів, які можуть забезпечити ці умови, і я пропоную вам вибрати один і використовувати його.
Самоефективність: люди також потребують оновлення своїх суджень про власні здібності
Вище наведено мої конкретні пропозиції щодо «як бути більш амбітним».
Якщо ви готові затриматися трохи довше, я хочу поговорити про те, чому нам необхідно обговорювати це питання.
Люди завжди були обмежені власними судженнями: тим, що ми вважаємо можливим, і тим, що ми вважаємо неможливим. Що ще проблематичніше, так це те, що ми зазвичай думаємо, що можемо щось змінити лише в дуже вузькій сфері.
Небажання Мікеланджело розписувати Сикстинську капелу є відомим прикладом. Він вважав себе скульптором і не мав ототожнення з ідентичністю художника.
[Франсиско Гоя — один із найвидатніших художників в історії Іспанії, якого вважають піонером романтичного живопису та ключовою фігурою, що з'єднує класичних майстрів із сучасним мистецтвом]
Вивчаючи питання «амбіцій», я дізнався, що в психології є пов'язане поняття: самоефективність.
Простіше кажучи, люди з вищою самоефективністю більше вірять у власні здібності, а отже, можуть досягти більшого.
Є докази того, що самоефективність можна підвищити за допомогою певних методів.
Локк і Латем оглянули 35 років досліджень постановки цілей і дійшли чіткого висновку: люди, яким поставлено чіткі та складні цілі, досягають кращих результатів, ніж ті, кому просто кажуть «робити все можливе».
Засновник Stripe Патрік Коллісон веде список під назвою «Fast», у якому фіксує, чого людство досягло в межах сміливих цілей і стислих термінів.
Нижче наведено кілька добре задокументованих методів.
Вірте, що складні речі можна зробити
У 1939 році Джордж Данціг запізнився на заняття зі статистики в Берклі.
Він переписав дві задачі з дошки, вважаючи, що це домашнє завдання, а пізніше подав свої розв'язки.
Насправді це були дві невирішені задачі зі статистики.
Побачте, як це роблять інші, а потім ідіть і завершуйте складні справи
Протягом десятиліть людство намагалося пробігти милю швидше ніж за чотири хвилини.
У травні 1954 року Роджер Банністер подолав цей бар'єр. Але ситуація «лише він у світі бігає швидше ніж за чотири хвилини» тривала лише 46 днів.
Якщо ви стежите за бігом, то помітите, що щось подібне відбувається з двогодинним бар'єром у марафоні.
Цього квітня Сабастіан Саве пробіг перший марафон швидше ніж за дві години в офіційному забігу в Лондоні. Срібний призер того ж забігу також пробіг швидше ніж за дві години.
[Двогодинний бар'єр у марафоні: Повний марафон становить 42,195 кілометра, і людське «подолання 2» (пробігти швидше ніж за дві години) вважається знаковим фізичним порогом, рівним «милі за чотири хвилини»]
Дозвольте собі зазнати невдачі, а потім кидайте виклик складним справам
«The Inner Game of Tennis» здається тією бізнес-книгою, яку всі люблять, а я виявив її лише минулого тижня.
Основна ідея книги така: коли ви відчайдушно намагаєтеся і перенапружуєтеся, ви насправді не можете грати в теніс якнайкраще.
Ми, інженери, можливо, ще пам'ятаємо, як Лінус описав Linux, коли вперше його анонсував:
Я роблю цю річ просто для задоволення, вона не буде такою грандіозною і професійною, як GNU~
(Хто міг уявити, що Linux згодом стане такою великою справою, а ядро GNU досі не завершене...)
Самоефективність — це не нова проблема, але сьогодні вона стала такою, такою важливою!
В епоху, коли можливості стрибають уперед кожні кілька тижнів, ми гостро потребуємо певних методів, щоб звершувати справи, про які ми ніколи серйозно не замислювалися або навіть ніколи не вірили, що зможемо зробити.
