Článek
Matěj Štefaník má ve zvyku nechat Clauda nejdřív napsat plán. Řekne mu, co chce, model vypíše kroky, Matěj si je přečte a teprve pak dá zelenou. Dělá to tak roky.
Minule to nevyšlo. Claude čekal šedesát vteřin, odpovědi se nedočkal a vybral si sám. Matěj byl mezitím pryč.
„Odešel jsem si udělat kávu. A bylo hotovo.“
Dopadlo to dobře. Práce byla správně. Ale pak v rozhovoru padla věta, u které jsme oba trochu zvedli obočí: „Kdyby šlo o smazání něčeho, byl bych nepříjemně překvapen.“
To je celý díl v kostce. Nástroj, který konečně udělá práci od začátku do konce, a právě proto stojí za to vědět, kde má slepá místa.
Proč většina lidí u AI uvízne
Matěj to pojmenoval líp, než bych to dokázal já. V chatu je člověk pořád ten, kdo všechno řídí. Zkopírovat dokument, vložit, poprosit o shrnutí, shrnutí zkopírovat, uložit jinam, vrátit se, znovu vložit. A mezitím se pokaždé rozbije formátování.
Cowork tenhle kolotoč ruší tím, že vidí do složek. Nemusíte mu nic přikládat ani vysvětlovat.
Tím to ale nekončí. Nejčastější důvod, proč lidem AI „nefunguje“, je totiž mnohem přízemnější.
„V adresáři je tisíc souborů.“
Náhodné názvy, stará data přes nová, složka „Nová složka“ s Excelem uvnitř a nikde ani řádek instrukcí. A pak se lidi diví, že výstupy stojí za nic. Model netuší, co ta data znamenají. Vy to víte, on ne.
Skilly, které píše Claude
Matěj si postavil sadu skillů na poznámky z hovorů. Jeden je zanalyzuje, zjistí, s kým mluvil, zkontroluje kontakty a vytáhne úkoly. Druhý ty úkoly porovná s jeho seznamem a doplní, co chybí.
Na obsah má další sadu. Nápad, draft, kritické oko, doplnění faktů z jeho znalostní báze a finální text jeho hlasem.
„Zrychlí mi to na desetinu práce.“
A pak dodal něco, co bych od člověka s dvaceti lety v oboru nečekal: „Já bych v životě nebyl schopen psát články.“
Mimochodem, ty skilly už nepíše sám. „Není žádná jiná smysluplná cesta, než Claudovi říct, co chci, a ať ten skill udělá sám.“
Věc, kterou byste měli slyšet, i kdyby vás zbytek nezajímal
AI nemá žádný vlastní názor. Respektive má úplně všechny, které existují. Tréninkem je nastavená tak, aby vyhověla.
Matěj to popsal takhle: model dokáže stejně vehementně hájit jednu pozici a hned nato úplně opačnou. Se stejně dobrými argumenty.
Jako příklad uvedl kolegu, který do promptu napsal, že mají skvělý nápad a potřebují si ho potvrdit. Hádejte, co se stalo.
„Cokoliv, co se v tom chatu objevilo, můžete zahodit.“
Obrana je snadná na pochopení a překvapivě těžká na dodržení: neříkat svůj názor předem.
A co junioři
Tohle mi z celého rozhovoru utkvělo nejvíc. Matějův kamarád má juniorního analytika. Chytrého. Ten odevzdá návrh, který mu připravil model. Zeptáte se ho, proč je to tak a ne jinak, a on neví.
„Protože to sám nenapsal.“
Buďme k Matějovi féroví: přiznal totéž o sobě. Nechal si od Fable postavit systém a pak se divil, proč se chová tak, jak se chová. Zeptal se modelu. Ten mu to vysvětlil. A Matěj na to: „A já vlastně vůbec nevím, proč to tak udělal.“
Došlo i na 60 % LinkedInu, na absurdní historku, kdy API odmítlo udělat shrnutí s tím, že se snaží o něco proti americké vládě, a na to, proč Matěje obsah od AI vlastně neuráží.
Celý díl je venku: https://www.kdeskoncizitrek.cz/go?s=yt
