Один из навыков углубленного вайбдрочинга - футуристичное мышление. LLMка может

Один из навыков углубленного вайбдрочинга - футуристичное мышление.

LLMка может многому научить, если с ней общаться в целом о любой технологии.

Но беда в том что она учит только тому что рынок УЖЕ УМЕЕТ.

В основном другого нам и не надо. Например, все что связано с Caddy - придумал рынок, и каждый юзкейс отпидорен до такого состояния что там особо ничего уже и не придумаешь. GPT может все это объяснить, и помочь завладеть этим знанием за полчаса, там где раньше вероятнее всего ушли бы недели.

Однако, любой AI, и все эти инструменты Codex и Claude APP - это штуки которые могут нечто новенькое. Для них не существует "рыночных плейбуков", и в тренировке моделей они как бы не участвуют.

Модель может вместе с тобой разобраться в чем угодно. Просишь её глянуть че там по новым фичам Codex, и Codex лезет в гейт к знаниям, и возвращается оттуда с довольной улыбкой.

Про Caddy он и так знал. Про самого себя ему надо посмотреть.

Соответственно, когда мы просим Codex сделать нам какой-то процесс, он делает шикарный, но подчас уже морально устаревший.

Вот тут вайбдрочеру и нужно футуристическое мышление. О чем я, проще всего пояснить на примере:

Берем задачу: уникальный копирайт для Warmup-сервиса.

Если мы хотим греть 1000 ящиков, значит мы будем слать 20-30 тысяч писем в день на Гугловые и Аутлучные воркспейс-аккаунты, которые позволят нашим ящикам заполучить репутацию в своих экосистемах.

Очевидно что ни Гугл, ни Аутлук не хотят чтобы "ПРОГРЕВ" в принципе существовал. Все их алгоритмы были созданы для того чтобы обслуживать людей, и ебать рот спамеров, которые разумеется все на свете пытаются автоматизировать, иначе их работа не имеет большого смысла.

Идеальный прогрев - это:

1) Уникальные письма
2) Вокруг заданной тематики (гугл ловит если разговор массово был о школьном образовании, а внезапно стал о хайтеке диком).
3) Без каких-либо спам-триггеров в духе $, SALE, WIN, PARTNERSHIP, STAKEHOLDER в первом холодном письме
4) С рваным тактом отправки (человек не способен отправлять 30 писем строго раз в 15 минут штука).
5) С учетом человеческого расписания в его таймзоне (человек не способен работать 24/7 семь дней в неделю если он не долбаеб типа меня, а таких гугл готов пустить в мясорубку - не жалко).
6) С удобоворимым Reply-rate (значит ящики об которые мы греемся должны еще и отвечать обратно)
7) С рваной глубиной переписки (значит ящики не просто должны отвечать, а и мы должны им отвечать, и иногда эта переписка может затягиваться, а иногда быстро договорились о встрече и цепочка concluded).

Не буду каждую деталь перечислять - это долго, смысл вы поняли. Там больше 50 пунктов. С совсем микро - сотни.

В итоге если поставить модели задачу сделать кусок системы который отвечает за качество копирайта (что можно, что нужно, что нельзя, что рандомно) - она ни в коем случае не сделает это правильно.

Она:

1) Хочет экономить ресурсы, деньги, процессорное время, серверные мощности, итд. Хочет не потому что она знает зачем, а потому что у неё такой основной инстинкт.

2) Искренне считает что AI - это НЕ ТОЧНАЯ наука, и следовательно что угодно что Fully AI - can't be trusted. Это так же её основной инстинкт.

В итоге она попытается сделать целиком "НЕ AI" систему, в которой даже если мы попросили чтобы там "был AI", он будет вставлен как не пришей к пизде рукав, и не будет выполнять технически никакой полезной функции. Он там просто будет для галочки. Вся смысловая нагрузка ляжет на многоуровневую систему словариков и валидаторов формы и содержания, которые в отсутствии интеллекта разумеется будут работать как кусок говна.

Они причем работать будут. Я думаю какой-нибудь Герман Греф даже наградит пузатого СТО за то что тот сделал такую систему из ничего, одной лишь своей гениальностью. Как Иисус, только вместо воды он превратил ебаный кусок говна, и не в вино, а в понос.

Через пару дней вы спросите ну че, как там наш копирайт прогревочный, работает? Система гордо сообщит вам после глубокого расследования: нет, он не работает! Но не переживайте, это так и задумано! Что я ещё могу для вас сделать?
Допустим, вы в этот момент умнеете, и говорите мол нихуя короче давай мне прям FULL AI кусок пили, нахуй мне твои эти тупорылые словарики скриптовые.

Она запилит, без проблем. Только инстинкт-то вы такой просьбой не отменяете. Она запилит не только AI-prompted модельку которая будет действительно выдавать настоящие тексты, но и систему из обычных скриптовых валидаторов с теми же словариками, которые будут УПРАВЛЯТЬ ПРОЦЕССОМ.

То есть не AI будет управлять скриптами, а скрипты будут управлять AI.

Это именно то как сейчас мыслит AI, потому что это именно то как работал Интернет последние 30 лет, и чему модель при тренировке виртуозно обучили.

В итоге, если результат вам действительно важен, вы докачаетесь на этих качелях до того что вы грохнете всех скриптовых валидаторов. Модель будет очень противиться, но она послушается, если её правильно промптить, и у вас останется голый AI процесс, с промптом на входе, и тем что этот промпт делает на выходе.

И управление качеством результата - это больше не скриптовая задача, а задача поиска баланса между:

1) Тип модели (ценник за единицу ее созидания)
2) Настройки модели (температура итд)
3) Нужно ли два или три или четыре или десять слоев моделей чтобы одна проверяла и улучшала продукцию предыдущей по цепочке?
4) Промпт
5) Структура проекта - к чему у модели вообще есть доступ и какие ручки ей доступны по итогам проделанной работы

Чем точнее становятся модели, тем меньше нужно кода. Я пришел к тому что у меня некоторые ОЧЕНЬ ВАЖНЫЕ области моего проекта - целиком состоят только из фронтэнда в кодовом выражении. На бэке там исключительно нейронки, и дебаггинг это исключительно дебаггинг стоимости на качество.

Многие процессы, которые значительно качественнее работают на глубоком ризонинге, и которые не нуждаются в сиюминутной реакции на нажатие кнопки на фронте - вообще выгоднее всего вкручивать через запускаемую сессию Кодекса в headless с доступом КО ВСЕМУ СЕРВЕРУ, и ебейше отлизанным промптом.

Откровенно говоря, я лишь совсем недавно к этому пришел. Несколько месяцев я пытался генерить какие-то ебанические кодовые конструкции, которые работали, но без AI ризонинга их слабость в том что чей-то ризонинг задаче нужен, чтобы выполняться. И если это не AI, значит это человек.

Очень мало функций (и как правило это очень тупые функции) можно реализовать надежно скриптовыми методами. Собственно поэтому SAAS и такой ебаный. Люди вынуждены им пользоваться, но никто его не любит.

Потому что Saas дает уйму кнопок, но жать эти кнопки приходится людям. SAAS не может так продумать схему без ризонинга там и тут, чтобы автоматизация сама приняла весь нужный скоуп решений. Поэтому берем человека, даем ему 1000 кнопок, и смотрим как он по ним пляшет со слезами на глазах.

Так больше не нужно делать. Продакт должен сидеть и решать где и сколько цифровых моделей должны подумать чтобы получилось на выходе гарантировано хорошо. За такое и будут платить в ближайший год. Если конечно рынок вообще упеет дозреть до того чтобы сформировать потребность в таких продактах, а не AI первый доумнеет до того что сам начнет решать за людей что и как делать.

Ну и исходя из вышеописанного я не просто верю, а вижу собственными глазами как Интернет совсем скоро станет Codeless.

Код тупо не нужен. Интернет станет живой, как корабль Зергов. Из него выпрыгнут такие маленькие хуйни и всех терранов выебут в очко.