— Сначала непривычно. Вы сталкиваетесь с непривычными понятиями и способами работы, которые пока трудно связать с прежним опытом.

— Постепенно отдельные знания складываются в общую картину. Например, вы учитесь составлять промпты и поначалу можете не понимать, зачем нужны некоторые приемы. На практике становится яснее, как они влияют на ответы ИИ и когда их стоит применять.

— Вы разбираете последовательности уточняющих запросов, в том числе таких, которые сами еще не придумали бы. Так накапливается опыт: вы видите разные способы вести работу и затем применяете их в других задачах, например при создании агентов.

— По мере обучения вы замечаете связи между темами: понимание одной помогает освоить следующую. Поэтому программа выстроена последовательно. Важно разобраться в основных принципах и их связях, чтобы не заполнять пробелы догадками.

— Управление ИИ  – это понимание того, как работают модели, и умение организовать работу с ними: составить запрос, подготовить контекст, задать инструкции и последовательность действий, выбрать подходящие инструменты, настроить ассистента или агента. С опытом вы все лучше понимаете, что, когда и зачем применять.

— Один пример того, почему здесь нужны специальные навыки: в длинном диалоге модель может начать упускать детали, повторяться или отвечать невпопад. Такие сбои часто называют «деградацией контекста». Их важно вовремя замечать: иногда помогает краткое резюме задачи и принятых решений, иногда  – новый диалог с нужными данными. Иначе может показаться, что модель просто стала работать хуже. Подобных неочевидных нюансов много.

— Вы начинаете системно подходить к работе с ИИ: лучше планируете действия, быстрее замечаете ошибки и увереннее выбираете способы решения. Постепенно формируется то, что мы называем ИИ-мышлением.

— Основные темы связаны между собой: контекст; способы рассуждения модели; логика и системные инструкции; уточнение запросов и разбор ошибок; данные и источники; переход к ассистентам, агентам и автоматизированным цепочкам обработки; анализ и принятие решений. Этим и объясняется объем программы.

— Постепенно вы реже отказываетесь от задачи только потому, что пока не знаете, как ее решить. Появляется привычка формулировать затруднение, обсуждать его с ИИ, искать недостающие сведения и пробовать разные подходы. Системное мышление, которое вы при этом развиваете, пригодится и в другой работе.

«ИИ-мышление»(мышление промптера)  – тезисы

— ИИ-мышление  – это привычка при решении задачи учитывать возможности ИИ: чем он может помочь, какую часть работы ему поручить и что потребуется проверить самостоятельно.

— Этот навык развивается с практикой: вы пробуете разные подходы, изучаете примеры, замечаете ошибки и постепенно лучше понимаете, как действовать.

— Ключевое здесь  – привычка обращаться к ИИ без отдельного напоминания. Столкнувшись с трудной задачей, вы задаетесь вопросом: «Что я могу выяснить или сделать с его помощью?» Даже если предмет незнаком, можно начать с вопросов.

— Развивается постепенно. Сначала вы просите ИИ проверить готовый текст. Затем  – оценить его с определенной профессиональной точки зрения и указать на то, чего вы сами могли не заметить. Позже подключаете ИИ ко всем этапам работы: от постановки задачи до проверки результата.

— Эта привычка не возникает сама собой. Долгое время вы опирались на собственные знания и на то, что могли найти и сделать самостоятельно. Теперь к этому добавляется умение определить, какую часть работы можно выполнить с ИИ. Прежние навыки при этом сохраняют свою важность.

— С ИИ-мышлением нехватка знаний реже становится поводом сразу отказаться от задачи. Кроме того, вы находите способы улучшить работу, с которой и раньше справлялись сами.

Принцип 1. Всегда можно спросить. Если что-то непонятно, попробуйте сформулировать вопрос для ИИ. Можно начать даже с такого: «Как мне правильно поставить эту задачу и о чем стоит спросить?»

Вопросы могут быть очень разными: «Прочитай это глазами того, кто мне не доверяет», «Отдели факты от моих интерпретаций», «Как мне подступиться к задаче?», «Помоги точно сформулировать эту мысль».

Можно попросить ИИ самому задать вам вопросы, чтобы выявить важные сведения, которые вы упустили. Обсуждать можно и сам предмет, и ваш подход к нему.

Переспрашивать  – нормально. Первый ответ часто полезно рассматривать как черновик: уточнять детали, проверять выводы, просить объяснить неясное. Так вы постепенно получаете более полный и точный результат.

— Принцип 2. Задачу можно разобрать по шагам. С ИИ можно пройти весь путь: прояснить задачу → разбить ее на части → предложить подходы → сравнить варианты → найти слабые места → доработать решение.

Начинать можно с неполного понимания: детали часто проясняются в процессе.

— Для некоторых задач достаточно одного вопроса. Важно соотносить сложность работы с количеством необходимых шагов. Цель, критерии качества и окончательное решение остаются за вами; ИИ вы поручаете те части работы, с которыми он может помочь.

ИИ-мышление продолжает развиваться с опытом. Например, сначала кажется необычным передать диалог с одной нейросетью другой, чтобы та нашла ошибки и объяснила спорные места.

Позже вы начинаете усложнять этот прием: добавлять примеры, возвращать первой модели замечания второй, получать исправленный ответ и отправлять его на дополнительную проверку.

Так постепенно расширяется набор рабочих приемов. При этом согласие нескольких моделей само по себе еще не подтверждает правильность ответа.