Гайд по автоматизации задач с ChatGPT: от настройки до контроля
Задачи копятся, дедлайны горят, а стресс растёт — знакомая картина, правда? Ручное распределение нагрузки превращается в борьбу с ветряными мельницами. Нейросети способны изменить эту реальность, снизив ошибки и улучшив распределение задач.
Конечно, идеальной системы не существует, и полностью заменить человека она не может. Но нейросети вполне способны разгрузить команду от рутины, позволяя сосредоточиться на более значимых задачах и не перегружаться.
Как подобрать нейросеть для работы
Сначала определились, что для нас важно: скорость, точность, память и способность быстро обучаться. Разберём каждый параметр:
1. Память.
Тут всё просто. Нейросеть должна помнить данные и учитывать их в будущем. Это помогает избегать лишней работы. Мы не хотим, чтобы каждый раз ей приходилось начинать с чистого листа, как когда система снова просит выбрать город, хотя ты уже давно его указал.
2. Обучаемость
Нейросеть должна быстро адаптироваться к изменениям и новым данным. В идеале мы бы хотели, чтобы она училась на каждом взаимодействии, без необходимости обучать её с нуля. Например, если мы меняем структуру задач, нейросеть должна сразу подстроиться под новый формат.
3. Точность.
Нам нужно, чтобы нейросеть не ошибалась в оценках времени, сложности или в выборе правильных инструментов для задачи. Иначе весь процесс обнулится, а мы получим кучу лишней работы и времени, потраченного зря.
Почему мы выбрали ChatGPT
- Соответствие параметрам. Идеально подходит по всем критериям, перечисленным выше.
- Платная версия с неограниченными возможностями. Это вообще рай для пользователей. Без всяких ограничений по количеству запросов, с доступом к крутым функциям и мощным моделям. Способов оплатить из РФ — вагон и маленькая тележка.
- Возможность делиться аккаунтом. Это прям супер удобно, когда в команде нужно всем работать с одним и тем же набором данных и настройками. Всё под рукой, без лишних танцев с бубном.
- Возможность настроить свою GPT внутри ChatGPT. Собственно, на основе этой функции мы и создали алгоритм для оценки задач. Очень удобно: не нужно каждый раз вводить промпт заново, всё доступно по одной кнопке.
Инструкция
Авторизуйтесь на сайте:
Далее перейдите в раздел с другими GPT и находим там кнопку «Создать».
Откроется черновик для создания нейросети.
В нём две вкладки: диалог для автоматического создания промпта и раздел «Конфигурация» для ручной настройки параметров.
Что можно настроить:
- Имя, описание и аватар.
- Что GPT стоит и не стоит использовать в диалоге — нюансы типа «отвечай как можно короче» или «используй в ответе термины из разработки».
- С чего начинать диалог — кнопка, которая будет запускать разговор.
- База знаний — загрузить документы, которые нейросеть будет использовать в ответах. Например, ТЗ, примеры, чек-листы.
- Рекомендуемая модель — тут настраивайте на свой вкус. Я предпочитаю GPT-4o, она универсальна.
- Возможности — для анализа задач нам понадобится только база, так что можно оставить настройки по умолчанию.
- Действия — это расширенная настройка, позволяющая GPT выполнять действия за его пределами, то есть подключить его к API. Это тоже не трогаем.
Вернитесь в диалог для настройки нейросети и начните создавать промпт.
Попросите нейросеть задать вам дополнительные вопросы, чтобы сделать промпт наиболее полным.
Я так и сделал. И вот, что спросила нейросеть:
Дальше отвечаем на вопросы, желательно как можно подробнее — это избавит от необходимости корректировать ответы нейросети в будущем.
Я ответил, что буду просить оценивать технические задачи и мне нужна оценка времени, которое потратит разработчик, в часах. Ключевые критерии — сложность и время, исходные данные — описание задачи, обучать буду на примерах, в оценке важна скорость.
Проверяем, правильно ли нас поняла нейросеть. Меня всё устраивает, но я решил уточнить, дать ли ей пример уже с расчётом времени или пробно посчитаем так.
Ну, сама так сама. Переходим к следующему шагу — даём пример задачи. Взял его из текущей работы.
Ответ нейросети:
Эту задачу разработчик уже выполнил, и он потратил на неё 7 часов. Пишу об этом в Чат и получаю такой ответ:
Теперь вышло пореалистичнее, но лучше перепроверить и дать ещё одну задачу:
Ответ получился объёмным:
Меня всё устраивает, поэтому переходим к финальному этапу.
Сохраняем нейросеть и выбираем, будем мы публиковать её в открытом доступе, выдавать доступ по ссылке или видеть только на этом аккаунте.
Тестирование
После сохранения возвращаемся в раздел с другими GPT и находим там «Мои GPT».
Здесь можно отредактировать GPT или открыть к ним доступ.
Проверяем, как всё отображается:
И даём задачу на анализ:
Ответ нейросети:
В итоге результат получается хороший: подробный и довольно точный. Но всё равно лучше перепроверять данные и корректировать настройки.
Ошибки и нюансы
Если что-то не работает или нейросеть выдаёт бред, проверьте основные ошибки.
1. Плохие данные. Нейросеть — это не волшебная палочка. Если данные плохие, она будет выдавать ерунду. Пример — задачи без четкой структуры. Она просто не поймёт, что от неё хотят. Тут важно всё правильно подготовить и структурировать.
2. Неправильные настройки. Когда ставишь нейросеть на задачу, важно настроить её под конкретные требования. Если параметры не подходят, то она будет что-то делать, но не так, как надо. Лучше потестировать и подстроить под свои нужды.
3. Нет обучения. Один раз настроил и забыл? Не прокатит. Нейросеть учится с каждым взаимодействием. Если ты её не обновляешь, она перестаёт быть актуальной. Обучать её нужно регулярно, чтобы не получилось как с устаревшим софтом, который не понимает новых требований.
4. Отсутствие контроля. Нейросеть крута, но не идеальна. Надо контролировать её работу, а не доверять ей всё. Если полагаться на неё полностью, можно сделать большую ошибку. Человек — всё равно лучший корректор.