Привет, коллеги 👋🏼
С вами
Осипов Михаил.
Продолжаем тематическую серию публикаций о том,
где и как люди учатся, кроме курсов. С первым материалом вы можете ознакомиться здесь
И сегодня я хочу поделиться с вами ещё одним опытом.
Началось всё с простой командной задачи. У нас появилась потребность
собирать полезные инсайты и продуктовые идеи в одном месте. Чтобы они не терялись в переписках и не превращались в разрозненные заметки.
Формально инструмент для уже был. Чтобы зафиксировать идею, нужно было зайти в отдельную Google-таблицу, пролистать файл и найти нужную строку, заполнить несколько столбцов.
Вроде бы ничего сложного.
Но на практике это было не очень удобно. Особенно если идея пришла во время обсуждения или после какого-то интересного наблюдения.
Но вот не всегда хочется открывать таблицу, скроллить столбцы и заполнять всё вручную, затем выравнивать текст и т.д.
Поэтому я решил поддержать команду и сделать процесс фиксации идей более комфортным.
Так появилась идея
Telegram-бота.
Хотелось, чтобы его можно было просто открыть, последовательно внести информацию в нужные поля и отправить, чтобы в дальнейшем всё автоматически структурировалось.
Но здесь возникла проблема — я не работал с Java Script, а делать всё нужно было в Google Apps Script.
Соответственно, здесь и началось обучение с GPT.
Причём пошёл не классическим путём, где нужно было сперва изучить теорию, затем написать код, потом посмотреть как работает
(в таком сценарии возникли бы десятки ошибок).
Сначала я перевёл продуктовую задачу в логику будущего инструмента, то есть ответил для себя на следующие вопросы:
• что именно должен делать бот;
• какие действия должен совершать пользователь;
• какую информацию нужно формулировать и из каких блоков идей;
• как должна выглядеть структура идеи;
• какой сценарий внесения идей в бота будет удобен для членов команды и т.д.
Потом началась техническая часть.
Нужно было разобраться, как создаётся Telegram-бот, начиная с того как получить токен, связать его с кодом, написать первые команды и заканчивая тем, что делать, когда ошибка выглядит как набор непонятных технических сообщений.
В этом случае мне вспомнился метод Реджинальд Реванса обучение действием (action learning), потому что я использовал ChatGPT как помощника в процессе поиска решения и для меня было важно, чтобы
через серию упражнений мне было понятно как решить задачу с созданием бота.
Поэтому я задавал вопросы, получал варианты кода, проверял их, возвращался с уточнениями, просил объяснить, почему бот не работает, менял свою логику запросов (промтов) к нейросети, снова запускал бота, снова ошибался, и снова, снова, и снова уточнял.
Так (с каждым новым часом 😀), возникало
конкретное умение действовать в новой для себя области.
В итоге Telegram-бот стал для меня не только продуктовым инструментом для команды, но и образовательным кейсом.
Коллеги, а у вас был опыт, когда вы чему-то научились вместе с нейросетями❓