video

summary

{transcript} AI mindset VI final demo – 2025-02-15
{chat} AI mindset VI final demo – 2025-02-15

Встреча была посвящена демонстрации проектов, реализованных участниками в ходе лаборатории AI Mindset VI, а также обмену опытом и впечатлениями. Участники рассказывали о своих задачах, использованных инструментах и достигнутых результатах.

Демонстрации и фидбек участников

• @nikita (ментальное здоровье и доктор):
  • Задача: Создание AI-ассистентов для поддержки в областях ментального здоровья и медицины.
  • Инструменты: Claude (проекты).
  • Реализация: Два проекта в Claude: "доктор" и "терапевт". В "докторе" используется промпт, стимулирующий совместное рассуждение и обучение, а также учитывающий возможность ошибок и непонимания со стороны пользователя. В "терапевте" используется промпт, описывающий интересующие подходы, проблемы и качества ассистента. В обоих проектах ведутся дневниковые записи и заметки о сессиях, что позволяет ассистенту накапливать контекст и давать более релевантные ответы.
  • Результаты и впечатления: @nikita доволен результатом. Отметил, что Claude более эмпатичен и рассудителен, чем ChatGPT. Постоянная работа с ассистентами помогла ему сфокусироваться на проблемах и изменить свое поведение.
  • Вопросы и обсуждение: Обсуждалась разница между проектами и кастомными ассистентами в Claude и ChatGPT, а также способы очистки контекста в Claude.
• Alexandra (автоматизация в Obsidian и Telegram):
  • Задача: Создание бота для Telegram, который бы делал саммари сообщений в чате.
  • Инструменты: n8n, Telegram bot.
  • Реализация: Бот в Telegram по команде делает саммари сообщений за определенный период, выделяя ключевые темы и упоминания.
  • Результаты и впечатления: Положительный опыт использования n8n для автоматизации. Изначально было много злости и непонимания, но в итоге удалось создать работающий инструмент.
  • Вопросы и обсуждение: Обсуждалась возможность использования подобного бота для анализа чатов в других мессенджерах.
• Alexey Klimenchuk (автоматизация сохранения вкладок):
  • Задача: Автоматизировать сохранение открытых вкладок браузера в Notion.
  • Инструменты: Расширение для браузера, Webhook, OpenRouter, Notion.
  • Реализация: Расширение для браузера отправляет список вкладок на Webhook, OpenRouter обрабатывает эти данные (генерирует заголовок, категоризирует вкладки) и отправляет их в базу данных Notion.
  • Результаты и впечатления: Положительный опыт, позволяющий быстро сохранять и организовывать информацию из браузера.
  • Вопросы и обсуждение: Обсуждалась возможность адаптации данного решения для Obsidian.
• Anastasia James (проекты с AI):
  • Задачи: Создание AI-ассистентов для различных задач: помощник по аренде недвижимости, астрологический прогноз, подкаст по политике компании, генерация иллюстраций для книги.
  • Инструменты: ChatGPT, Claude, NotebookLM, DALL-E, ReCRAFT.
  • Реализация:
    • Ассистент по аренде: Создан проект в Claude, куда загружается информация о политике компании. Планируется, что живой ассистент будет использовать AI-ассистента для ответов на вопросы клиентов.
    • Астрологический прогноз: Создан ассистент в ChatGPT, который генерирует прогнозы на основе натальных карт участников и астрологических данных.
    • Подкаст по политике компании: С помощью NotebookLM сгенерирован подкаст на основе документа с политикой компании.
    • Иллюстрации для книги: Сгенерированы иллюстрации в ReCRAFT на основе текста, сгенерированного ChatGPT, и референсных изображений.
  • Результаты и впечатления: Положительный опыт использования различных инструментов для решения разнообразных задач. Отмечена высокая скорость работы и впечатляющие результаты ReCRAFT.
  • Вопросы и обсуждение: Обсуждалась возможность использования AI-ассистента в Airbnb для автоматизации ответов на вопросы гостей.
• Aglaia Cheremnykh (автоматизация сбора новостей):
  • Задача: Автоматизировать сбор и фильтрацию новостей по теме исследований из почтовых рассылок.
  • Инструменты: Скрипт на Python, DeepSeek (изначально, затем, вероятно, заменена на другую модель), Telegram-бот.
  • Реализация: Скрипт забирает письма из папки с рассылками в почте, передаёт их в LLM, которая фильтрует новости по заданным критериям и отправляет релевантные новости в Telegram.
  • Результаты и впечатления: Удалось автоматизировать процесс сбора новостей. Изначально использовалась reasoning-модель (DeepSeek), но из-за излишних рассуждений планируется заменить ее на другую.
  • Вопросы и обсуждение: Обсуждалось, что скрипт написан с помощью Copilot и ChatGPT.
• Sergei Panov (журналистика):
  • Задачи: Ускорение сбора информации, перекомпоновка информации, создание подкаста про винодельни путинской элиты.
  • Инструменты: LLM, возможно, NotebookLM.
  • Реализация: Использование LLM для анализа больших объемов данных и ускорения работы с информацией.
  • Результаты и впечатления: Изменение майндсета, уменьшение страха перед большими задачами, разбиение задач на более мелкие и автоматизация рутинных операций.
• Марина Силаева (самоисследование):
  • Задача: Исследование внутреннего ребенка с помощью AI.
  • Инструменты: DeepSeek.
  • Реализация: Создание AI-ассистента с ролью внутреннего ребенка, основанной на теории Эрика Берна и личных воспоминаниях. Ведение диалога с ассистентом для анализа своих эмоций и реакций.
  • Результаты и впечатления: Интересный опыт общения с AI в роли ребенка, возможность посмотреть на ситуации с другой точки зрения.