Использование ChatGPT в работе и не только
Введение
Нейросети, ИИ и в частности ChatGPT с конца 2022 года на волне популярности, и уже прочно вошли в топ обсуждаемых тем на любых мероприятиях и встречах.
Частые вопросы коллег и друзей вдохновили меня на то, чтобы поделиться тем, как конкретно я использую ChatGPT для своей работы и не только.
Ниже конкретные прикладные примеры использования нейросети для решения моих задач, в которых ChatGPT помогает мне быть продуктивнее.
Написание статей
Вводная информация
При написании статей я пользуюсь официальным сайтом ChatGPT: https://chatgpt.com/, платной версией — ChatGPT 4o.
ChatGPT без VPN работает крайне скверно, поэтому пользуюсь платным быстрым VPN — Browsec: https://browsec.com/en/
Он кросс-платформенный поэтому платная версия подходит и для десктопа, и для мобилки.
Текст статьи я веду и корректирую в Google Doc.
Настройки
Для того, чтобы ChatGPT давал более качественные ответы, использую пресет промптов:
### Answering Rules
I would appreciate perfect solution
Please provide detailed comprehensive deeply thought out answers Please be blunt and straightforward; don't sugarcoat
Please think step by step
Please note that your responses are important for my career
Можно найти другие варианты пресетов, включая чаевые, угрозы для жизни если ChatGPT плохо ответит и т.д. Я считаю, что это слишком. И даже к Искусственному Интеллекту нужно относиться этично.
Подготовка конспектов от ChatGPT
Когда начинаю работать над статьями, то прошу ChatGPT написать конспект одной книги или нескольких.
Пример промпта:
Напиши, пожалуйста, очень детальный, подробный, исчерпывающий конспект книги Даниэла Канимана "Think fast think slow". Минимальный объем 3000 символов.
Обогащение ответа
Иногда ChatGPT пишет, очень краткие ответы, поэтому приходится просить его написать подробнее.
Пример промптпа:
Напиши, пожалуйста, в 3 раза подробнее.
Очистка ответа от лишней “воды”
А дальше приходится корректировать, написанное, ChatGPT, т.к. он обычно льет очень много воды.
Пример промпта:
Убери, пожалуйста, блоки введение, практические применение, заключение. И дополни, пожалуйста, когнитивные искажения, чтобы в конспекте были перечислены все из книги Даниэла Канимана. Не забудь про блок с физическим состоянием, влияющим на качество принятия решения - усталость, недостаток сна и т.д.
Требуется в среднем 4-5 итераций, чтобы получить более менее похожий на первоисточник конспект.
Совмещение с собственными конспектами
Далее я совмещаю, подготовленные ChatGPT конспекты с моими собственными. Примерно таким проптом:
Объедини, пожалуйста, этот конспект с моим конспектом, представленным ниже:
Структурирование материала
После того как я собрал какой-то объем исходных материалов, я прихожу к структурированию статей.
Пример промпта:
Перестрой, пожалуйста, конспект следующим образом: -Когнитивное искажение -Его последствия -Пример его проявления, представленный в книге -Методика по его преодолению
Разбиение материалов по частям
При большом объеме материалов, к сожалению, ChatGPT начинает спотыкаться, и терять часть подготовленной ранее информации. Чтобы преодолеть этот барьер бью статью на части.
Пример промпта:
Вижу, что так не получается, давай идти пошагово. Создай, пожалуйста, таблицу по разнице в "Быстром мышлении" и "Медленном мышлении", на основании книг Даниэла Канимана "Think fast think slow", и книги Барбары Оакли "Думай как математик"
И так далее, для каждого блока.
Повторная группировка информации
Дальше снова прошу группировать информацию при необходимости.
Пример промпта:
Можешь, пожалуйста, сгруппировать, приведенные ниже когнитивные искажения, по каким-то признакам, так чтобы получилось 5-7 групп?
Обогащение цитатами
Кроме того, я прошу выборочно обогатить материалы, конкретными цитатами из источников.
Пример промпта:
Напиши, пожалуйста, пример из книги Чипа и Дэна Хиза с M&Ms и подготовкой к концерту
“Факт чекинг” или проверка фактов
Иногда ChatGPT что-то придумывает, поэтому очень полезно владеть исходным материалом и спрашивать у ChatGPT конкретные моменты по цитате.
Например:
Корректировка материалов
Далее идет шлифовка материалов, с переработкой конкретных блоков и дополнением их определенной информацией.
Пример промпта:
Можешь, переписать, пожалуйста, с меньшим повторением слов "делегирование" и с большим количеством практических рекомендаций?
Сравнение с другими источниками чтобы дополнить материалы
Чтобы обеспечить полноту информации я также сравниваю материалы в моей статье с материалами в других источниках.
Пример промпта:
Сопоставь текст ниже с текстом по ссылке: …
Упрощение формулировок
После этого я прошу ChatGPT упростить формулировки, сохранив объем текста.
Пример промптов:
Можешь, пожалуйста, этот текст переписать в том же объеме, но более простыми словами, понятными для ученика средней школы.
Ручная корректировкаПосле чего, вариант в Google Doc я перечитываю, корректируя вручную, делая формулировки более похожими на мой стиль изложения.
Корректировка через Главред
Далее я прогоняю текст через сервис Главред: https://glvrd.ru/
Чтобы обеспечить большую чистоту и читаемость текста.
Создание иллюстраций для разделов статей
И финальным этапом я создаю изображения для разделов статьи.
Пример промпта:
Нарисуй, пожалуйста, изображение как в примере во вложении, которое будет обложкой для статьи "Как руководителю перестать работать за всех и найти время на задачи для развития бизнеса". Формат .png, соотношение сторон 16:9
В примере ниже получился неожиданный ответ, но он отлично подошел для обложки статьи.
С первого раза достойное изображение получается далеко не всегда. Поэтому приходится генерировать повторно, или менять исходные фразы для генерации изображений.
У ChatGPT есть функционал изменения части изображения, но по опыту он работает крайне скверно. Вместо замены части изображений - изображение меняется полностью, и самым непредсказуемым путем.
Результат
В итоге всех итераций получаются подобные статьи:
На подготовку этой статьи у меня с помощью ChatGPT ушло около 40 часов. Без него - ушло бы в разы больше.
Разработка веб-инструментов
Рассказываю на примере как без опыта разработки и знания Python, HTML, JavaScript создать свой веб-сервис. У меня это инструмент по генерации шаблонного медиаплана для моего департамента в Группе Компаний Родная Речь.
Структура сервиса
Необходимо заранее продумать структуру файла и модули, которые будут работать в программе.
В начале разработки я пытался написать инструмент одним кодом, что в итоге привело к большому количеству ошибок со стороны ChatGPT: потеря ключей API, постоянная необходимость просить продолжить написание кода, замена латинских символов в коде на кириллические и др.
Итоговая структура моего проекта выглядит на текущий момент так:
- Основной файл, который запускает приложение в веб-среде
- HTML код для взаимодействия пользователя с инструментом
- Модуль, который забирает данные из Google Таблиц
- Модуль, который который обрабатывает полученные данные от пользователя и из Google таблиц
- Модуль, который создает и оформляет файл xls
- И еще 2 модуля, которые частично разработаны, но еще не включены в основную логику - сбор ключевых слов по API Wordstat и прогноз бюджета по API Yandex.Direct Forecasts
Установка среды обработки кода
Из бесплатных инструментов работы с кодом на Python рекомендую воспользоваться: Microsoft Visual Studio https://code.visualstudio.com/
Есть более продвинутый вариант PyCharm, но он платный, хоть и с бесплатным периодом.
Включение виртуальной среды
Запуск командной строки
Выбор каталога, где сохранен проект
Включение скриптов в виртуальной среде
Установка необходимых библиотек
Для меня это были библиотеки
- pandas
- openpyxl
- os
- datetime
- requests
- intertools
- flask
Подключение к API Google Sheets
Здесь дублировать информацию не буду, в интернете есть готовые пошаговые инструкции как получить API Ключ.
ChatGPT при этом генерирует конкретный код, который этот ключ API будет использовать.
Важно помнить, что помимо API ключа, необходимо указать адрес гугл таблицы и имя листа, данные с которого нужно забрать.
API у Google Таблиц благо достаточно простое в использовании в отличии от того же Wordstat, в котором менее понятная для непрофессионала структура запроса.
Начальный запрос
Можешь, пожалуйста, написать скрипт на python, который будет формировать шаблонный медиаплан в .xls на основе выбранных пользователем значений.
Селектор: …
Названия столбцов для медиаплана: Тип бизнеса | …
Для каждой строки в медиаплане указывай выбранные пользователем значения: "Тип бизнеса", "Точка взаимодействия бренда с аудиторией", "Задача продвижения", "Тип размещения".
Если пользователь выбрал … Для каждой строки в медиаплане задай значения по умолчанию, в следующем формате: …
Работа над кодом
Копируем полученный код от ChatGPT и вставляем в среду разработки, запускаем и оцениваем полученный результат.
Если возникает ошибка копируем код целиком и просим исправить ошибку.
Или вот так:
Или так:
Для создания рабочего кода, удовлетворяющего моим запросам потребовалось более нескольких десятков итераций. К этому нужно быть готовым.
Развитие кода
По мере добавление новых фукнций я начал работать над каждым модулем отдельно, и в том числе начал невольно понимать, какую еще часть кода может затронуть изменение.
Для начального этапа ChatGPT точно подскажет, что еще потребуется поменять, потому что он отдавал мне решения в том числе с указанием разных файлов в рамках одного проекта.
Отлов ошибок
Пришлось столкнуться с тем, что при определенной сложности кода, ChatGPT уже перестает понимать, что нужно исправить, поэтому приходится включать отладку и самостоятельно разбирать, где работа кода пошла не так.
Поэтому последовательно для разных этапов включаем вывод информации в командную строку через команду print
У меня например это реализовано так:
print(f"All Matched Data: {all_matched_data}")
Итоговый результат
Шаблонный медиаплан, в котором предзаданы ряд показателей и остается их скорректировать на основании ретроспективных данных конкретного бизнеса.
Передача информации со слайдов в текст
Пример промпта:
Привет! Можешь, пожалуйста, из презентации собрать статью на примерно 7000-10000 символов?
И последующее уточнение:
Давай, пожалуйста, сделаем по другому. 1 слайд = 1 абзац на 3-5 предложений
В итоге получается читабельно:
Не абсолютно полная передача информации со слайда, но для понимания общих трендов полезно.
Разбор рукописного текста с флипчартов
Пример промпта:
Далее прошу что-то уточнить и заменить:
Так, давай попробуем подкорректировать, пожалуйста. Количество наклеенных стикеров переведи в цифру в скобочках, например по первому пункту это (8) после ASAP идет не "через зиму", а "через 5 мин". Скорректируй, пожалуйста.
В итоге получается список с флипчарта, который легко использовать для последующей работы: для создания майндкарты в miro.com или для письма по результатам обсуждения.
Шаблоны и фреймворки для задач руководителя
Пример промпта:
Предложи, пожалуйста, шаблон матрицы RACI для запуска и управления медийной кампанией
В итоге получается довольно пригодный для последующей доработки шаблон, который можно брать в работу и адаптировать под свои процессы.
Аналогичным образом я с помощью ChatGPT разрабатывал шаблоны/черновики для системы нематериальной мотивации сотрудников, схема приоритезации задач по разработке в фреймворке Double Diamond, планы различных проектов и процессов.
Анализ фотографий в фотоконкурсах
Пример начального промпта:
Пример уточняющего промпта:
А можешь, пожалуйста, продолжить и провести более детальный анализ? например разобрать пошагово, каждую фотографию в отдельном ответе?
Получаю такие ответы:
Фото 1 (#1)
Композиция: Использовано правило третей. Дерево расположено на пересечении линий третей, что привлекает внимание. Линии воды ведут взгляд к горизонту.
Цвет: Контраст теплого желтого неба и холодных синих оттенков воды создает гармоничный баланс.
Экспозиция: Отлично переданы детали как в ярких участках неба, так и в темных тенях на воде.
Далее на основе анализа всех сетов фотографий прошу дать рекомендации по моим фотографиям:
Получаю такие ответы:
Фото 1 (Левое)
Композиция: Хорошо: Небоскрёбы занимают значительную часть кадра и расположены вертикально, что создаёт впечатление величия и силы. Линии зданий направляют взгляд вверх, что усиливает эффект. Можно улучшить: Возможно, добавить больше пространства вокруг зданий, чтобы они не казались слишком "сжатыми" в кадре. Это добавит воздуха и расширит перспективу.
Цвет: Хорошо: Тёплые оранжевые и жёлтые оттенки заката контрастируют с холодными стеклянными фасадами небоскрёбов, создавая интересное сочетание. Можно улучшить: Немного смягчить оттенки, чтобы цвета не казались слишком насыщенными. Это поможет сделать фотографию более естественной.
Экспозиция: Хорошо: Детали зданий хорошо видны, нет пересветов на фасадах, что подчеркивает текстуры. Можно улучшить: Возможно, слегка поднять тени, чтобы сохранить больше деталей в тёмных участках (например, в нижней части кадра).
Не идеально, но при отсутствии наставника или обучающего курса может быть полезно.
С какими задачами на мой взгляд ChatGPT еще плохо справляется
Подготовка медиапланов и разработка маркетинговых стратегий
Результаты, к счастью, или к сожалению получаются слишком поверхностными и не пригодными для конкретного рынка, поэтому на текущий этап готовую сложную стратегию получить не удалось.
Подготовка презентаций
К сожалению, стили, структура слайда и графические элементы, которые я задавал как шаблон для ChatGPT - в генерации ответа не использовались и я получал слайды с простой “портянкой” текста, в некоторых случаях, который даже не влазил в один слайд и выходил за его поля.
Изменение изображений
Изображения меняются целиком, а не отдельные элементы, зачастую непредсказуемо. Если просишь ChatGPT убрать текст/надписи с изображения, то в большинстве случаев он добавляет его еще больше текста/надписей.
Заключение
Может ли сейчас ChatGPT стать полноценным ассистентом и помощником? На мой взгляд - нет.
Является ли он подспорьем и вспомогательным инструментом, который существенно повышает личную продуктивность - однозначно да. Особенно меня впечатляет возможность с помощью нейросетей писать код и значительно упрощать рутинную работу.
Поделитесь, пожалуйста, в комментариях как вы используете или хотели бы использовать нейросети, а с какими задачами они не справляются по вашему опыту совсем.
С другими моими статьями можно ознакомиться по ссылкам:
В статье поделюсь концепциями делегирования из книг Кеннет Бланшар, Кейт Кинан, Александра Фридмана, Брайана Трейси и Марии Урбан, выдержками из пройденных тренингов и 10 летним опытом управления командами маркетинга.
В подробной статье поделюсь подборкой рекомендаций из бизнес-литературы и личным опытом: от подготовки к переговорам и заканчивая взаимодействием после заключения сделки.
Давайте разберемся, как стать лучше в переговорах и быстрее достигать поставленных целей.
Книга "Как убеждать в своей правоте" Александра Панасюка представляет собой практическое руководство, направленное на развитие навыков аргументации и убеждения. Панасюк утверждает, что умение убеждать позволяет не только продвигать свои идеи, но и строить успешные коммуникации и добиваться поставленных целей. В книге много примеров из бизнеса и жиз…
При прочтении меня эта книга зацепила многими идеями, наиболее примечательные из них то, что стратегия как диета требует отказа от чего-то и дисциплины, а финансовые цели организации особенно в миссии компании никак не вдохновляют рядовых сотрудников на подвиги. О том как добиться воплощения стратегий ниже в статье. Приятного чтения!
Несколько лет назад меня пригласили разработать Performance маркетинг стратегию для крупного клиента одного европейского агентства. Контекст ситуации был следующий: KPI клиента регулярно не выполнялись, росло недовольство командой и количество жалоб топ-менеджменту агентства. Гипотеза была в том, что при наличии стратегии все показатели нормализуют…