*🤖 *Я создал AI-агента, который помогает готовиться к звонкам

Каждую неделю я провожу не меньше 10 зум-звонков с незнакомыми людьми. Обычно это запросы на консультации или люди с аутрича. Я по своему опыту знаю насколько сильно портит впечателение неподготовленность собеседника. Даже 5 минут подготовки дают преимущество, но даже они не всегда есть.

В один из моментов, я спешно гуглил собеседника перед встречей и осознал, что делаю всегда примерно одни и те же шаги. Так я решил разработать своего AI-агента, который собирает репорты для меня. Ниже расскажу, что он умеет.

Агент подключен к почте: за час до каждого звонка мне в телеграм приходит продвинутый отчет о собеседнике. Агент проходится по 8 источникам данных, ходит по сайту компании, гуглит (запросы для поиска агент составляет самостоятельно) и ищет нужную информацию на сайте компании.

Агент подстраивается: в настройках я указываю мои текущие цели, а агент адаптирует отчет под них. Он также подстраиватеся и под собеседника: легко разделяет инвесторов и фаундеров. Например, для инвесторов больше фокуса будет на последние сделки, а для фаундеров на общий бэкграунд: первый ли это опыт запуска компании, какие позиции занимал в найме. Агент также анализирует, что человек писал в соцсетях в последнее время.

С агентом можно общаться: если в изначальном репорте информации недостаточно, то ее всегда можно уточнить. В этот момент агент может продолжить сбор информации. Обычно я прошу сгенерировать список айсбрейкеров, чтобы начать с них диалог или больше деталей про компанию.

🚀 Дальше больше: планирую интегрировать агента с моим хранилищем расшифровок звонков, чтобы при подготовке к звонку учитывать контекст прошлой встречи. Рынок автоматического рисерча кажется интересным: можно дальше уходить в поиск интервью или подкастов с этим человеком, конкретных цитат, которые можно использовать, уходить на много уровней вглубину.

Хотели бы себе такого агента? Ставьте 🦄, если да

👨‍💻 Как научить команду разработки применять AI

С таким вопросом ко мне часто приходят компании. Для одних это просто желание конкретного менеджера ускорить доставку фичей, а у кого-то это KPI на уровне всей компании по количеству AI-сгенерированного кода.

Раньше я мог помогать компаниям только через консультации, а теперь могу поделиться ссылкой на мое мартовское выступление. Я пробежался там по основным слоям внедрения AI в процесс разработки: от базового промптинга до мульти-агентских систем.

На видео неожиданно уже набролось 7.5к просмотров за несколько дней, но чувствую, что тема зайдет для намного большего количества людей. Даже если вам не актуально, то рекомендую закинуть в ваш чат с разработчиками, это лучший способ «начать внедрять AI в процессы» и начать доставлять фичи быстрее.

https://www.youtube.com/watch?v=JAWhQ4FpL8c

Снова большой перерыв без постов, буду исправляться. Насыпьте реакций ❤️, если интересно, над каким AI-продуктом я работал последние месяцы.

YouTube

AI для разработки — базовый навык для 2024. Доклад Владислава Куклева

«С начала 2023 года я использую ChatGPT для разработки продуктов. За это время я набрал коллекцию промтов и инструментов, которые ускоряют каждый этап разработки. На этом докладе я поделюсь своими наработками, которые каждый сможет вынести и начать применять…

🏋️‍♀️ Как я внедрил в жизнь AI-фитнес-тренера и доверился его решениям
Уже больше месяца я использую фитнес-браслет Whoop с AI-тренером внутри. У меня набралось достаточно информации, и я решил упаковать ее в пост, где про все расскажу.

Что такое Whoop: это условно бесплатный фитнес-браслет по подписке. Его носит главный биохакер мира — Брайан Джонсон и масса других знаменитостей. При покупке платишь только за доставку, а дальше оплачиваешь подписку — от $20 в месяц. Главная фишка самого браслета — он собирает информацию о пульсе каждую секунду, за счет этого достигается высокая точность при анализе активности и сна. При этом браслет работает 4-5 дней от одного заряда. Это стало возможно за счет того, что сам браслет только собирает пульс и будит вибрацией по утрам, все остальное находится внутри приложения.

Что может приложение: сама бизнес-модель подталкивает компанию вкладываться в развитие приложения. Интерфейс приложения строится вокруг аналитики по трем основных метрикам: strain, sleep, recovery. Приложение следит не только за тем, чтобы вы жили активно, но и за качеством восстановления и сна. Например, часы предложат вам сделать расслабленный день после дня со сложной тренировкой. Подход Apple Watch, где вам нужно закрывать кольца каждый день, несмотря ни на что, после этого кажется примитивным и устаревшим. Мой главный фокус сейчас на том, чтобы вывести метрику сна на регулярные 90%+, и понимаю, что без данных это было бы кратно сложнее. Еще одна фишка — дневник: вы каждый день проходитесь по чеклисту и отмечаете сделали ли что-то из списка (кофе, алкоголь, холодный душ), а через время приложение находит корреляции между этими действими и вашим восстановлением.

Для чего там AI: также в приложение встроен персональнрый AI-тренер. Он дает рекомендации по питанию, активности, восстановлению из ваших данных и цели. На скриншоте например я спросил, какие активности мне стоит сегодня сделать. Внутри тренер работает на связке GPT+RAG по базе знаний + по моим персональным данным. Один из немногих крутых примеров AI-копайлота вне профессиональных задач, пользуюсь почти каждый день.

😎 Пока писал пост, то понял что у меня мыслей еще как миниму на один пост про бизнес-модель и продуктовый подход Whoop: как они привлекают и удерживают пользователей, как создают ощущение причастности к комьюнити — расскажу про это отдельно. По моей рекомендации браслет заказали уже несколько человек, так что тут тоже оставлю рефералку на бесплатный первый месяц. За месяц можно понять нравится ли браслет. Если нет, то просто не оплачивать дальше подписку.

Всем привет, апдейты от меня 😎****

Как оказалось, сложно вести канал, когда у тебя каждую неделю выступления. За последние два месяца прочитал 8 лекций для компаний, выступал на конфах — все про AI конечно. На это наложился мой перфекционизм и то, что я каждый раз обновлял материал. Знаю, что в канале много людей с выступлений, привет ребята!

К счастью (для читатателей канала) выступления заканчиваются, а еще из них набралась масса материала, постепенно начну ее упаковывать в посты:

1. Почему 2024 — идеально время, чтобы начать делать контент (при помощи AI конечно)
2. AI-сотрудники, как нанять первого к себе в компанию
3. Реальные способы внедрить AI в процесс разработки (помимо копайлота)
4. Как я внедрил в жизнь AI-фитнес-тренера и доверился его решениям

Поставьте реакций, если ждете посты 🫡

👨‍💻 Лучшие AI-инструменты для разработчика в 2024

На прошлой неделе я провел первый тренинг «AI для разработчиков». При подготовке я поговорил с десятками разработчиков, проанализировал отчеты от Gitlab и Jetbrains. В результате я узнал какие AI-инструменты и промпты разработчики используют для повышения продуктивности. В этом посте я решил поделиться инсайтами про самые интересные инструменты для разработчиков и разбил их на категории.

1. Github Copilot — универсальный инструмент: больше 50% кода на Github уже написано с его применением. Большинство разработчиков при этом до сих пор им не пользуются. Команда Copilot сначала закрыла сценарии отдельных разработчиков (авто-дополнение, тесты, документация), а теперь развивает продукт на уровне команд и все компании (анализ PR, разворачивание в контуре). JetBrains недавно показали свой аналог Copilot для тех, кто сидит на их стеке. Стоимость — от $10 в месяц.

2. Cursor.sh — потенциальный дизрапшен: в отличии от Copilot они выбрали другой путь — AI-first. Команда Cursor форкнула VSCode и перестроили его интерфейс, чтобы промпты стали главным способом взаимодействия с кодом. В Cursor вы пишете промпт прямо там же, где раньше писали в редакторе код. Также отмечу фичу, которая позволяет прокинуть ссылки на актуальную документацию библиотек, и тогда они будут использованы при генерации. Также как и Copilot — используют модели от OpenAI. Есть небольшое количество запросов в месяц, чтобы протестить бесплатно.

3. Phind — альтернатива для GPT: они начали еще до ChatGPT-хайпа, как поисковик для разработчиков и попали с ним в YC. Долгое время они использовали GPT внутри, но в процессе собрали даныне и обучили свою модель. Теперь Phind отвечает на вопросы разработчиком и генерирует код. Phind доступен в вебе и ставится, как расширение для редакторов кода (в том числе Cursor). Phind доступен бесплатно.

4. CodeMuse — самый интересный стартап: свежий проект из следующего батча YC. Эта команда сфокусировалась на том, чтобы применить к локальному репозиторию open source LLM и эмбединги, и строить вокруг этого фичи. Уже сейчас доступен поиск человеческим языком над проектом — «find function that checks permissions» и автоматическая документация для всего проекта. В начале следующего года они планируют добавить ассистента и генерацию кода. CodeMuse также доступен бесплатно в виде расширения.

🫡 Уже сейчас такие инструменты создают разрыв между разработчиками в разы, а в следующем году разрыв станет критическим. Сейчас лучшее время, чтобы начать их применять — начните с этого списка.

*📺 *Как устроены изнутри языковые модели

Я постоянно пишу про сложные технические темы. Я осознанно не вдаваюсь в детали, но зато посты получаются более насыщенными моими инсайтами. В то же время, я с большим уважением отношусь к людям, которые могут простыми словами объяснять, как устроены сложные вещи.

Именно такой контент регулярно выпускает Andrey Karpathy — один из главных людей в OpenAI и в прошлом директор AI-направления в Tesla. Несколько дней назад у него вышло видео «Intro to Large Language Models». Там он за час рассказывает из каких основных компонентов состоят системы, как ChatGPT. Если слышали термины «инференс», «файн-тюнинг», «галлюцинации модели», но не понимаете их до конца, то рекомендую к просмотру. Видео набрало за эти дни уже пол миллиона просмотров.

Если пока нет времени, чтобы посмотреть видео целиком, то Леша из канала «Ночной Писаревский» сделал хорошую выжимку на 5 минут на VC. Этого хватит, чтобы получить первичную картину и начать лучше ориентироваться в теме.

vc.ru

Введение в LLM для тех, кто все пропустил (выжимка видео Андрея Карпаты, со-основателя OpenAI) — ChatGPT на vc.ru

Alexey Pisarevsky ChatGPT27.11.2023