Physical Address
304 North Cardinal St.
Dorchester Center, MA 02124
Эта заметка не обзор моделей и не инструкция «как пользоваться ИИ». Здесь три простых сценария использования, которые касаются темы книг и чтения. В круговороте забот мы часто подкупаемся на дешевый эндорфин из скролинга ленты, забывая о том, что вдумчивое чтение возвращает нас самих к себе. Потому и решил делиться с вами сценариями использования ИИ именно применительно к книгам и чтению.
Сама технология здесь проникала в меня через 3 уровня сложности, которые очень похожи на сами этапы развития ИИ.
Первый уровень — чат. ИИ начинался с того, что это был чат с моделью, которая могла читать пользовательский запрос и отвечать на него. Начинал я с Perplexity Pro (купил подписку на авито за 200 рублей!): ИИ здесь общался со мной через чат: я задаю вопрос, он пишет ответ. Кидаю ему кусок ошибки, он пишет, где править код. В этом формате работы я выступал курьером между проблемой и моделью.
Второй уровень — запустить агента внутрь Obsidian. Агент сам правит дашборд, карточки, плагины. Освобождение здесь простое: не надо вспоминать JavaScript и листать синтаксис Dataview. Модель пишет запрос, чинит путь, собирает полку, которой пользуешься каждый день.
Третий — агент уже в задаче, не в чате. Планирование летнего списка чтения для дочери, поиск книг, оформление плана, пересчёт прогресса. В конце отчёт о её путешествии в мир книг.
«Пиранези», книжная полка и литература на лето — не три разные истории. Это ступени лестницы встраивания ИИ в обиход. Более продвинутые сценарии использования расскажу позже.
Первый уровень: чат
В прошлом году я оформил подписку Perplexity PRO. Не ради агентов и не ради того, чтобы «войти в ИИ». Нужен был нормальный поиск: не десять ссылок, из которых половина — SEO, а ответ с источниками, который можно сразу приложить к делу. Сценарии были самые бытовые. Найти, что это за штука. Сравнить два прибора перед покупкой. Понять, не платишь ли ты за маркетинг. В основном это касалось гитарного оборудования или отчётов по работе. Модель ходила в сеть, складывала плюсы и минусы в одну картинку, и на этом вечер часто заканчивался.
Потом открыл для себя ее возможности генерации графиков, тут-то вы в канале и должны были заметить подкрепления слов картинками.
Весной этого года мне попался вот этот веселый хипстерский ролик.
У Талеба было упоминание Антибиблиотеки Умберто Эко, поэтому после просмотра пришлось в свои списки на почитать «когда-нибудь потом» добавить пару новых книг, одна из которых «Пиранези» Сюзанны Кларк. Меня удивило, что книгу было попросту не найти, издана она была 2–3 года назад, но весь тираж уже был распродан и на авито за нее просили по 3 тысячи рублей.
С книгами так часто бывает, кажется, ну зачем мне эта книжка за 3 тысячи. ДОРОГО.
Потому в голову пришла мысль, я же могу прочитать английскую версию. Нашел ее на озоне за 500 рублей (!!!) и вскоре начал читать.
Проблема оказалась не в сюжете, а в словах. Дом из залов и приливов сильно не похож на обычный разговорный английский, было не комфортно по пять раз на страницу обращаться к словарю. После пары страниц понял, что так не работает.
Вот тут Perplexity впервые сделал не ответ на вопрос в чате, а продукт.
Мне захотелось самому проверить работу ИИ в разработке, но все никак не подворачивались по-настоящему нужные задачи. А пока не попробуешь, не узнаешь на что эти инструменты способны.
Возникла мысль — выучить все неизвестные мне слова, которые встречаются в этой книге. Для задачи был найден электронный вариант, Perplexity написал скрипт на Python: разобрал весь текст на слова, отправил их порциями в Google Translate и собрал файл, который можно загрузить в Anki (программа для изучения слов карточками). Запустил, получил колоду, начал учить незнакомые слова, чтобы чтение было комфортнее. Не чтобы «прокачать английский», а чтобы не спотыкаться на каждой странице.
Это ещё не агент, который работает в моей среде. Это чат, который научился делать полезные вещи. Никакого репозитория, никакого продукта. Набор слов из книги, перевод, файлы, которыми пользуешься. За вечер получил инструменты, которые сам бы не сел писать: долго, нудно, и ради одной книги рука не поднимается.
С этого шага — сделай мне продукт, которым я буду пользоваться — всё остальное и покатилось. Только покатилось оно не сразу в Cursor. Сперва в книжную полку Obsidian, где пригодилось бы все, что знаю про javascript, но теперь это было уже не нужно.
Второй уровень: агент на моем компьютере
Книги у меня давно жили в двух местах сразу, то есть нигде. Списки «надо прочесть» копились в Apple Notes и Notion: Марков, Вассерман, Щелин, Жариновы, Бродский для студентов, топ из детского клуба, «десять книг на один перелёт». Всё это было похоже на отложенные благие намерения. Сохраняем чужой канон, чувствуем себя человеком со вкусом, записываем в заметку и забываем. Чтения от этого в вашей жизни не прибавляется.
Когда «Пиранези» уже требовала своей карточки — с датами, цитатами, рецензией, — стало ясно, что свалка списков даже отдаленно не похожа на библиотеку. Тут должно видеть, что ты читаешь сейчас, что стоит в очереди, что прочитано в этом году. Иначе это снова Notion с красивыми базами, в которые стыдно заглядывать.
Здесь стоит немного отвлечься от моей технической задачи навести порядок в списках чтения, сохраненных цитатах из книг и рецензий. Зачем это нужно обычному человеку? В целом, незачем. Но мне всегда нравилось после прочтения книги сохранить цитаты или свое мнение о ней. Так у меня накопилось обрывочных заметок в разных местах около сотни. Фиксация списков, своего прогресса и итогов чтения позволяет мне сохранять связь с удовольствием от самого процесса. Эта ниточка, которая постоянно заставляет заглянуть — «а что там?» — и оттягивает мое внимание из цифровых лент.
Для решения задачи ведения базы книг был скопирован чужой подход из интернета (ссылку на автора потерял). В Obsidian такое часто работает как заклинание: вот дашборд, вот Dataview, вот карточки с обложками, как в Goodreads. У автора на скриншотах всё летало. Мне завести все с первого раза в моем хранилище не удалось. Чужой код смотрел в чужие папки, я же смотрел на этот код и особенно в нем не понимал.
Тип заметки назывался иначе. Шаблон лежал не там. CSS-классы не цеплялись. Обложки не рисовались. Прогресс-бар был HTML-обломком посреди текста. Дашборд открывался и молчал.
Вот здесь и проявляется второй уровень. Не «напиши мне код с нуля, я его изучу». А: почини мою книжную полку, потому что я не собираюсь снова учить синтаксис JavaScript.
Понадобилось буквально несколько минут, чтобы агент внутри указанной папки навел порядок с кодом скриптов и книжная полка появилась в моем хранилище в полной красе.
На дашборде сверху: «читаю сейчас»: обложки, полоска прогресса, дата.
Сразу под ними календарь привычки: читал сегодня или нет, одной клеткой.
Мотивирующая цитата, чтобы не забывать зачем это все нужно. Очередь: что ещё не закрыто, от коротких к длинным. Потом чужие списки — уже не простынёй в Apple Notes, а на той же полке. И два отчёта: прочитанное в этом году и всё прочитанное вообще, с датой на каждой строке.
Вот здесь и случилась геймификация, хотя я её не заказывал. Счётчик «читаю сейчас» меняется. Полоска на обложке ползёт. В таблице появляется дата. В календаре загорается день. Это не баллы и не streak ради streak.
Отметки в календаре привычек позволяют надолго не забывать о чтении. На главной странице моего хранилища полоска с чтением так же выводится. Так чтение снова заняло значимую часть моего свободного времени, но об этом как-нибудь в другой раз.
Списки рекомендаций после переезда тоже перестали быть музеем. Их можно не выполнить целиком — это и не нужно. Нужно, чтобы Марков больше не висел в заметках телефона между паролем от Wi-Fi и списком покупок. Он стоит на той же полке, куда ты кладёшь то, что читаешь на этой неделе. Рекомендация наконец-то превращается в действие.
Каждая книга на этой полке получает для себя заметку, в которой заполняются служебные поля, подтягивается обложка, ну и главное: в ней хранится список цитат и моя рецензия. Последние годы книги читаю в бумаге, кажется, что это должно усложнить процесс сохранения цитат. Раньше в iBooks достаточно было просто выделить текст. Сегодня же понравившееся место фотографирую на телефон, а после прочтения книги целиком, переношу текст с фото (это нативная функция OCR на Mac в штатном просмотрщике).
Если вам так же интересно было бы навести порядок в своих списках книг к прочтению и архивных заметках о них, вы можете сохранить мой архив шаблона в свой Obsidian — Как установить электронную книжную полку в Obsidian. Всю папку собрал ИИ на базе моего хранилища, там же он сохранил карточки книг с цитатами (без моих рецензий) и сделал для вас пошаговую инструкцию какие плагины скачать и как все разворачивать. Так что это еще один сценарий использования ИИ.
Отдельная же карточка книги в моем архиве выглядит вот так: Обзор книги Пиранези Сюзанны Кларк, конечно, в качестве примера показываю вам рецензию на русское бумажное издание, книга слишком хороша, чтобы ее не прочитать на родном языке.
Третий уровень: агент помогает решать задачу во времени
У дочери на лето был список чтения, в прошлые летние каникулы весь процесс выглядел накатами моих волн контроля хода процесса, где ребенок постоянно защищал свое право все лето заниматься личными делами и не отвлекаться на школьные задания.
В этом году стало понятно, что подход нужно менять. В первую очередь, сама дочь должна работать над списком летней литературы, читать и осознавать свою готовность к 1 сентября. Задача это для 11-летнего ребенка вполне посильная, хотя в окружении и много отвлекающих развлечений.
Если оставить это в голове или в переписке, к августу останется чувство вины и пара прочитанных книг. Нужен был третий уровень: не совет в окне браузера, а агент внутри задачи.
Сначала — планирование. Сорок восемь произведений, примерно три тысячи восемьсот страниц, разложенных на июнь, июль и август так, чтобы нагрузка была равномерной и посильной. Потом поиск: что уже стоит дома, что уйдёт в распечатку, что найти на ozon или авито. Потом оформление плана: у каждой строки галочка, объём, где взять книгу. Список перестал быть абстрактной «программой школы» и стал планом на лето.
После чего началось непосредственно чтение, где мы с дочерью пошли по простому пути — сначала прочитали все стихи и маленькие произведения, чтобы видеть в списке больше выполненных пунктов. Это нарушило логику выстроенного плана, но позволило втянуть ребенка в процесс с ощущениями первых результатов.
Потом список пришлось обновлять. В бизнесе это можно было бы назвать перепланированием или прогнозом завершения периода.
Ребёнок закрывает «Хоббита» и «Каштанку», галочки появляются в разные дни, страницы не сходятся с красивым планом на старте. Нужно пересчитать, сколько закрыто, сколько осталось, не врать себе про темп и заново разложить хвост по неделям лета. Не «напиши мотивацию», а: возьми этот markdown, посмотри чекбоксы, собери таблицу, не потеряй покупки и распечатки.
К концу августа в файле было уже не намерение, а история успеха: десятки закрытых произведений, отдельный блок по истории (три дополнительные книги, в том числе троянский цикл Куна), хвост из того, что не успели. И отдельно — то, чего в школьном списке не было. Дочка успела прочитать еще две книжки, которые выбрала себе сама: «Свинтусов» и «Большого доброго великана» Роаля Даля. Две книги не из программы, а из своего любопытства. Они затесались в то же лето, и это, кажется, лучший знак: список не задавил чтение, а дал ему ход.
Среди всего её потока она одна прочитала так много из литературы на лето. Здесь можно было бы сказать, что причиной была заинтересованность родителей, но без помощи ИИ агента, который бы взял на себя всю рутину, мне бы попросту не хватило времени и фокуса для отслеживания прогресса и мотивации.
В конце мы собрали отчёт о её путешествии: не сухую таблицу для учителя, а картину лета, которую можно показать ей самой. Планирование, поиск, план, прогресс, итог — одна задача, в которой агент уже не объясняет Dataview, а живёт в файле.
Цифра тут не для школы. А отчёт — чтобы путешествие не растворилось в чекбоксах.
В этом третьем сценарии речь уже шла про агента, который читает файлы с компьютера, строит прогресс, работает с площадками в интернете (авито и озон) и выполняет заданные ему в самом начале параметры планирования. Вроде бы звучит просто, но это важный опыт для осознания границ технологии.
Если будете промптить агенту похожий сценарий, то начинать его можно с ссылки на список и задачу базовых правил для его формирования. После чего в том же чате просить перестроить план по итогам выполненных пунктов. Чтобы упростить агенту и себе жизнь, в этой задаче вся работа велась в одном markdown файле, где в начале файла был список с checkbox для сохранения прогресса, а ниже выстраивался план на остаток периода, обновление плана пристраивалось в файле ниже. Так был виден весь прогресс и перестройка плана работ.
В этой заметке отразил три практических сценария применения ИИ инструментов в реальной жизни. Кажется, что здесь нет ничего сложного, однако, без ускорения от агентов ни один из них не принес бы результатов в столь сжатые сроки.
Дальше началась другая работа. Не «спросить у умного поиска», а пустить агента в свои заметки: пусть сам видит структуру, ломает чужие копипасты, перекладывает разделы, собирает связи, не ждёт, пока я принесу ему очередной красный лог.
О том, как агенты получили больше свободы в моих данных, как выстраиваю использование онлайн и оффлайн моделей, что происходит с рабочими задачами, ну и про вайбкодинг — все это будет дальше.
Комментарии
Оставьте комментарий под своим аккаунтом Telegram — регистрироваться на сайте не нужно.