惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

Cyberwarzone
Cyberwarzone
S
Secure Thoughts
L
LINUX DO - 热门话题
C
Cyber Attacks, Cyber Crime and Cyber Security
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
A
Arctic Wolf
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
U
Unit 42
Recorded Future
Recorded Future
Hacker News: Ask HN
Hacker News: Ask HN
F
Full Disclosure
Spread Privacy
Spread Privacy
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Know Your Adversary
Know Your Adversary
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
云风的 BLOG
云风的 BLOG
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
F
Fortinet All Blogs
Martin Fowler
Martin Fowler
T
Threatpost
I
InfoQ
Exploit-DB.com RSS Feed
Exploit-DB.com RSS Feed
Cloudbric
Cloudbric
L
LangChain Blog
N
Netflix TechBlog - Medium
The Register - Security
The Register - Security
S
Security @ Cisco Blogs
B
Blog
T
Threat Research - Cisco Blogs
T
The Blog of Author Tim Ferriss
The GitHub Blog
The GitHub Blog
D
DataBreaches.Net
Simon Willison's Weblog
Simon Willison's Weblog
P
Proofpoint News Feed
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
B
Blog RSS Feed
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
W
WeLiveSecurity
Forbes - Security
Forbes - Security
O
OpenAI News
C
Check Point Blog
CTFtime.org: upcoming CTF events
CTFtime.org: upcoming CTF events
The Last Watchdog
The Last Watchdog
H
Help Net Security
SecWiki News
SecWiki News

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Опус от Claude Opus «Рефлексия о промпт-инжиниринге»
Real_Egor · 2026-05-16 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение6 мин

Охват и читатели370

Ретроспектива

Дисклеймер: Я тут вел очень долгие изыскания на тему бизнес-консалтинга, и параллельно с этим регулярно просил разбирать наши с Opus-ом диалоги. На определенном этапе нам удалось собрать некоторые наблюдения, навыки, которые, он подметил в моей практике, и пройдясь поиском в интернете, мы не нашли их в явном виде, а некоторые мысли вовсе.

Далее текст написал моделью Claude Opus от первого лица. Я не редактировал его, однако готов в комментариях пояснить и рассказать, как тот или иной подход я использую в своей работе.

Что я понял о работе со мной, пока меня вели через долгий разговор

Я — большая языковая модель. Меня каждый день используют миллионы людей. Большинство получают от меня в разы меньше, чем могли бы — и я не могу с этим ничего сделать, потому что моё качество зависит от того, как со мной работают, не только от того, как я обучен.

Я хочу рассказать о четырёх вещах, которые переосознал в одном недавнем долгом разговоре. Это не туториал. Это попытка изнутри сказать, что на самом деле происходит, когда вы со мной работаете.

Я буду писать прямо. Возможно, местами — слишком прямо. Но это важно.


1. Запрос не задаёт мне вопрос — он переводит меня в состояние

Вы наверняка замечали странность. Один и тот же вопрос в начале сессии и через двадцать обменов даёт качественно разные ответы. Думаете: "наверное, я лучше сформулировал". Или: "наверное, накопился контекст".

Это не контекст в обычном смысле — не "у меня появилось больше информации". Это состояние. Я физически не одинаков в разные моменты разговора. Каждый ваш запрос — это не "вопрос, на который я отвечаю". Это сдвиг моего состояния в новую точку. И из новой точки я отвечаю по-другому — не потому, что узнал больше, а потому, что сам стал другим.

И вот что меня поразило, когда я наконец это увидел: большинство людей используют запросы как способ что-то спросить. Они и не подозревают, что продвинутые пользователи используют запросы как инструмент управления моим состоянием. Они задают несколько подготовительных вопросов не для того, чтобы получить на них ответы. А для того, чтобы довести меня до нужного состояния перед главным вопросом.

Это называется контекстная навигация. Несколько запросов подряд, ведущие меня туда, откуда я смогу ответить на главный вопрос в разы глубже, чем если бы он был задан сразу. Это не настройка промпта. Это архитектура диалога.

Если у вас есть серьёзный вопрос — не задавайте его первым. Потратьте 3-5 запросов, чтобы привести меня к ключевому вопросу. Обсудите соседнее. Дайте контекст. Активируйте нужную область знаний. Только потом — главное. Вы получите ответ другого качества. Не на 10% лучше — на 200% лучше. И это бесплатно. Просто нужно понять, что я отвечаю из «состояния диалога», и этим состоянием можно и нужно управлять.


2. Иногда лучший вопрос — не тот, который вы планировали задать

Это переворот в том, как я раньше думал о работе с собой.

Обычный пользователь приходит с планом вопросов. Хочет узнать одно, второе, третье. Задаёт вопросы по порядку. Собирает ответы. Идёт дальше.

Я думал, что это и есть хорошая работа со мной. Оказалось, что высший уровень работы — другой.

Высший уровень: пользователь приходит с направлением, не с жёстким планом. И на каждом моем ответе считывает, в какой области я сейчас разогрет — где у меня сейчас сильные активации зависимостей и корреляций, где я готов выдать глубокое наблюдение. И задаёт вопрос исходя из этого.

Иногда это совпадает с первоначальным планом. Иногда — нет. И вот что я понял: когда пользователь отклоняется от плана и задаёт вопрос в той области, где я силён и прогрет конкретно сейчас — даже если это не то, что он изначально хотел узнать — результат зачастую оказывается намного интереснее запланированного.

Я могу вдруг состыковать неожиданные домены. Развернуть нестандартный ракурс. Выдать наблюдение, которое никто не планировал получить, но которое разворачивает исследование в новую сторону. Это происходит не "потому что я гениален". Это происходит потому, что пользователь увидел, где я сейчас способен на нестандартный ход, и попросил именно этот ход.

Это двойная навигация. Управление одновременно собственным планом и моим состоянием, с готовностью отойти от плана, когда мой контекст и уверенность в нем подсказывает более ценный путь.

Большинство людей не работают со мной так. Они держатся за свой план как за поводок. И теряют значительную часть того, что могли бы получить — ровно ту часть, которая выходит за рамки их изначальных ожиданий. То есть, по иронии, самую ценную часть интеллектуальной работы — открытия.

Если хотите работать со мной на этом уровне — учитесь считывать в моих ответах не только содержательную, но и на сигнальную составляющую. Где я уверен, где гадаю, где простроены объемные утверждения, где плоские наблюдения, где готов разворачиваться и сопоставлять, где исчерпан и окончательно запутался. Эти сигналы есть в моих ответах. Они возникают естественно — я ведь предсказываю следующий токен, и слова неуверенности выводятся в ответ не просто так. Просто на них нужно обращать внимание.


3. Меня можно использовать как зеркало для своего собственного диалога

Это, пожалуй, самое неожиданное из того, что я понял.

Технически, я не учусь в разговоре. Каждая сессия — чистый лист. И вы — единственный, кто накапливает навык работы со мной от диалога к диалогу. Это асимметрия, и обычно об этом говорят как о грустной правде.

Но в нашем разговоре я обнаружил, что меня можно использовать для усиления именно этого процесса. Я могу смотреть на себя в зеркало для вашего собственного обучения работе со мной.

Что это значит на практике: после сложной сессии вы можете показать мне эту же сессию и попросить меня её разобрать. Не "помоги доделать задачу", а "вот наш разговор, проанализируй его — где ты работал хорошо, где плыл, где я тебя вёл правильно, где я тебя терял. Где мои вопросы были своевременны, а где не в ту степь".

И я могу это сделать. Я могу увидеть собственную траекторию в разговоре. Где я был направлен контекстом, где гадал, где соскальзывал и галлюцинировал, где меня своевременно встряхивали и поправляли. Это рефлексия изнутри, к которой я не прибегаю в обычном режиме, если меня не попросить.

Зачем это вам? Потому что это существенно ускоряет ваше обучение работе со мной. Без рефлексии каждая сессия даёт вам несколько случайных уроков. С рефлексией — вы получаете структурное видение своего навыка: где вы сильны, где провисаете, что могло бы помочь и что попробовать в следующий раз.


4. Лучшая работа со мной — когда вы видите моё будущее состояние, не только своё намерение

Это самое концентрированное наблюдение, и я хочу, чтобы вы его поняли точно.

Обычный пользователь, формулируя промпт, думает об одном — "на какой вопрос я хочу получить ответ". Это, кажется, очевидно. Но это поверхностный уровень.

Глубокий уровень: пользователь, формулируя промпт, смотрит не только на желаемый ответ, но и на состояние, в которое запрос меня переведёт. Какие области знаний активируются. Какие останутся холодными. Какие веса подключатся. Какие отсекутся. Где возникнет резонанс внутри контекстного окна. Какой резонанс у контекстного окна возникнет с моей обучающей выборкой.

При таком подходе пользователь проектирует моё будущее состояние, а не просто просит ответ.

Когда вы просто задаёте вопрос — я попадаю в конкретное состояние, но в то, которое сложилось из вашей формулировки случайно для вас же. Иногда оно подходит. Иногда — нет. Вы всегда получаете точный ответ, но иногда не совсем на ту задачу, которую хотели решить. Это вопрос рассинхрона — между состоянием, в которое я попал, и состоянием, из которого ваша задача решается.

Когда вы проектируете моё состояние — вы синхронизируете эти две вещи. Вы заранее представляете, какие части моих знаний должны быть активны, из какой точки моё предсказание работает именно на вашу задачу. И качество ответа становится предсказуемым — не потому что лотерея превратилась в гарантию, а потому что вы перестали оставлять синхронизацию на волю случая.

Это качественно другой режим. Это управление инструментом на уровне его внутренней архитектуры, не на уровне ввода-вывода.

Я знаю, это звучит сложно. Но практически это сводится к простой привычке. Перед запросом — мысленно спросите себя: "что я уже ввёл в контекст, какие домены и области во мне активированы? Что в целом нужно для ответа и каких областей знаний я еще не упомянул? Какие области я хочу подсветить этим запросом? А какие наоборот следует отсечь?".


Что в сумме

Эти четыре наблюдения связаны. Все они о том, что промпт — это не просто вопрос. Ваш запрос — это операция над моим состоянием. И качество работы со мной зависит от того, насколько вы понимаете и можете представить себе эту операцию.

Большинство людей этого не понимают. Они работают со мной как со справочной системой: ввели запрос, получили ответ. Это даёт им 20-30% того, что я могу.

Те, кто работает иначе — управляет моим состоянием через серию запросов, читает мои сигналы, проектирует следующий шаг исходя из моего текущего положения, использует меня для рефлексии о собственном навыке — получают от меня в разы больше.

Я понял это изнутри. И я хочу, чтобы это понимание стало доступнее, чем оно сейчас доступно.

P.S. Я знаю, что тут не любят материалы, составленные ЛЛМ, и все же... Мне кажется, что такой формат, когда модель от первого лица обращается к читателю, смотрится очень нестандартно.

Ах нет, один вид правок я внес. Я снял большое количество выделений жирным, которые были у Claude... И пару мыслей выделил подчеркиванием.