[00:01] голову. Искусственный интеллект позволяет высокоинтеллектуальным людям выглядеть действительно хорошо.  Это выставляет глупых [музыкальных] людей с низким уровнем самостоятельности в худшем свете. Процент времени, затрачиваемого на разработку разметки Markdown, должен быть
[00:13] выше, чем процент времени, затрачиваемого на фактическое выполнение В скором времени никто, включая всех инженеров, не будет читать или писать Это Алекс Либерман, соучредитель Morning Brew и 10X.  К нему присоединился
[00:27] Дэн, директор по техническим вопросам в компании 10X.  В этом подкасте мы обсуждаем, как любая компания может стать компанией, ориентированной на ИИ, почему файлы Markdown ценнее вашего кода и какой последний режим работы ИИ всё ещё не уничтожит.  Если вы хотите
[00:41] увидеть, как на самом деле работают специалисты, находящиеся на переднем крае развития искусственного интеллекта , досмотрите до конца.  Это подкаст Дэвида Андре.  Наслаждаться.  Алекс и Дэн, у меня есть вопрос.  Как превратить старую и медленно развивающуюся компанию в компанию, изначально ориентированную на искусственный интеллект?  Я думаю,
[00:55] ответ на этот вопрос сводится к тому, как взять человека, обладающего определенным контекстом, и заставить его сделать что-то по-другому. Ответ заключается в том, чтобы работать с системы, квалификацию сотрудников и этап
[01:10] трансформации в сторону искусственного интеллекта.  Если представить себе, как будет выглядеть консалтинговый бизнес для компаний из списка Fortune 2000 в 2026 году, то это должен быть партнер, предоставляющий полный спектр услуг. Как и в прошлом, некоторые из крупнейших консалтинговых компаний мира занимались только одним
[01:23] делом.  Им бы просто сказали, в чём проблема.  Группа консультантов и их руководитель в течение нескольких месяцев будут работать над решением этой проблемы в виде презентации клиентом.  Они представят решение в виде этой презентации на 150 страницах.  Они бы
[01:39] «Ладно, пока. Увидимся позже». И тогда клиенту пришлось бы решать проблему самостоятельно.  Наша точка зрения такова: в мире после внедрения ИИ цепочки создания ценности в процессе трансформации компании.  Разработка
[01:53] стратегии, выполнение неинженерной работы для управления изменениями и всего, что необходимо сделать с технологиями, чтобы они действительно стали ценными, а затем их внедрение в компанию.  Отвечая на ваш вопрос, скажу, что существует
[02:05] множество компаний, в том числе и из списка Fortune 500, где первое, что мы делаем, это буквально берем их руководство или команду топ-менеджеров и обучаем их использованию Clawed Co-work или Claude Code.  А затем
[02:17] к нам обращаются другие компании со словами: « Мы хотим создать бэк-офис-агентство для Мы хотим создать бэк-офис-агентство для выставления счетов, учета дебиторской и кредиторской задолженности, управления персоналом и т. д.».  Мы идём и проблему.  По сути, вопрос сводится к тому, как свести трение к
[02:30] минимуму, насколько это вообще возможно? Я понимаю.  Думаю, это одно из главных отличий обычного консультанта, который дает вам что-то, а вы должны сами разобраться, а отличный консультант помогает вам это реализовать.  Что еще можно
[02:42] хотят стать консультантами по ИИ, знаете, если кто-то пытался начать Да. Какие еще существуют разделители? Я бы сказал, что мы с Арманом, моим соучредителем и соуправляющим партнером, даже не
[02:55] мечтали стать консультантами, ведь ни один из нас ими не является.  Наша истинная цель из нас ими не является.  Наша истинная цель для 10X — построить современную Bell Labs, и на это есть разные причины.  Я понял, что если я не
[03:09] дома с женой или дочерью, и не занимаюсь чем-то другим, то это того стоит. чем-то другим, то это того стоит. А для меня это того стоит, потому что это означает решение действительно технологий, вместе с самыми умными и целеустремленными людьми, с которыми мне когда-либо доводилось работать.
[03:22] колледже. новаторы.  Это истории вычислительной техники, начиная с Чарльза Бэбиджа и Авы Ллейс и заканчивая, по сути, Чарльза Бэбиджа и Авы Ллейс и заканчивая, по сути, искусственным интеллектом.  В этой книге
[03:36] рассказывается о пути развития инноваций и о том, какие исходные материалы обеспечили какие исходные материалы обеспечили DARPA с интернетом, будь то Xerox Park, — короткий ответ таков:
[03:50] всё это время гениальным людям предоставлялась большая автономия, но при этом им давали указания, распределяли ресурсы и осуществляли над ними контроль.  Таким образом, мы, по сути, сказали себе: если мы хотим иметь все пять этих составляющих и при этом
[04:05] не стремимся привлечь сотни миллионов долларов с самого начала, как нам это сделать?  И, что особенно приятно, решение начинает выглядеть так: мы помогаем крупнейшим компаниям мира решать их самые сложные задачи с помощью искусственного интеллекта.  Решая
[04:17] эти проблемы, предприятия сообщают нам о своих самых больших трудностях, с которыми деятельности.  Нам за это платят.   Таким образом, мы обеспечиваем приток денежных средств в бизнес. Поэтому наша цель — помочь предприятиям оказаться на правильной стороне истории.  Мы
[04:30] получаем все необходимые сырьевые материалы для эффективного создания лаборатории прикладного искусственного интеллекта, важных технологий в мире после ИИ.  Давайте посмотрим.  Seance 2.5 только что вышел, но большинство людей будут платить за каждое поколение.
[04:44] Однако, если смотреть сверху, пользователи Ultra получают возможность отменить подписку без ограничений на 60 дней.  А неограниченный доступ гораздо лучше, если у вас есть рабочий процесс, который действительно может его использовать.  Вот что представляет собой холст вида сверху.  Это визуальное рабочее пространство, где агент искусственного интеллекта планирует и создает
[04:59] весь ваш видеоролик.  Вы предоставляете информацию о продукте, сценарий или просто краткое описание, а видеоагент разрабатывает раскадровку и создает сцены.  Все данные отображаются на визуальном холсте, и каждый шаг остается редактируемым. А благодаря встроенной системе Cedance 2.5 вы
[05:13] получаете видеоролики длительностью 30 секунд, снятые одним кадром.   На холсте вида сверху также можно разместить до 50 справочных материалов.  Таким образом, ваш продукт или персонажи будут выглядеть одинаково на протяжении всего кадра. А если какой-то фрагмент получится неудачным, не беспокойтесь, потому что
[05:28] функция редактирования клипа может восстановить только этот фрагмент.  А когда у вас появится работающий рабочий процесс , сохраните его как навык, чтобы можно было повторно запустить его для следующего продукта или создать несколько вариантов рекламы на основе одной и той же настройки.  И помните, что
[05:41] предложение Cense 2.5 с неограниченным доступом на 60 дней предназначено для пользователей, оформивших подписку на год с очень длительным сроком действия.  Так что перейдите по первой ссылке в .  Одна из самых интересных ролей, которую вы можете выполнять в качестве инженера, — это, например, инженер по внедрению и применению прикладного ИИ, поскольку вы можете
[05:58] ускорить решение очень сложных, индивидуально разработанных задач для предприятий, которые ранее могли использовать только универсальные решения.  Теперь вы можете зайти внутрь и найти самые сложные проблемы на
[06:12] предприятиях, а затем решить многие из них в очень быстрой последовательности.  Таким образом, если вам удастся сократить это время до минимума на самом раннем этапе одного из таких проектов и просто показать заинтересованной стороне, насколько сильное
[06:26] влияние могут получить их команды и организации с помощью ИИ, это вызовет волну с помощью ИИ, это вызовет волну инновации как услуга.
[06:41] Я думаю, что консалтинг — это как бы его недооценка , понимаете.  Я думаю, это абсолютно верно, и я считаю, что это играет нам на руку, потому что, честно говоря, я думаю, что, к сожалению, лучшие технические специалисты никогда не добирались до консалтинга. Ведь
[06:54] один из способов продать консалтинг — это прийти в компанию, вам говорят о проблеме, обычно ответ — увольнение сотрудников, вы представляете им презентацию, своей работы, а затем переходите к следующему клиенту.  Или же можно представить
[07:06] консалтинг как огромную компанию, перед которой стоят сложные, запутанные и действительно важные задачи, требующие решения.  У них нет ответа, и им нужна команда, которая, по сути, будет предоставлять им инновации как услугу, и не просто инновации как
[07:21] внедрение, то есть реальное повышение рентабельности инвестиций и роста за счет предоставляемых ими аналитических данных не нужно работать только в одной компании всю жизнь, что, как мне кажется, часто приводит к скуке или застою для инженеров в любой организации, когда
[07:36] вы работаете над одной очень конкретной задачей очень долгое время. разнообразие в работе. Ага.  Значит, вы знаете, что СДВГ у вас есть, и вы продолжаете работать в той же компании. Вам не обязательно менять профессию, но перед вами
[07:50] Ага.  Точно.  Есть несколько распространенных вопросов, которые нам задают клиенты, и на которые нам необходимо ответить.  Один из вопросов заключается в том, как вообще следует рассматривать возможности применения ИИ в нашем
[08:05] разных этапах пути.  И я бы сказал, что в половине случаев с нами связывается кто-то из морских обитателей и говорит: «Ребята, я состою в групповом чате с кучей всякую крутую фигню с ИИ, которую они делают, а у меня синдром упущенных возможностей, и я не знаю,
[08:20] ИИ. Можете мне помочь с ИИ?»  Одна из первоначальных концепций, которую мы предлагаем, — это идея ИИ для одиночной и многопользовательской игры.  Идея заключается в том, что в одиночной игре с ИИ я бы сказал: «Эй, Дэвид, ты обычно используешь
[08:35] Google, чтобы ввести запрос и получить ответ. Я поставлю запрос и посмотри, что ты думаешь об ответе».  Никаких изменений в поведении. Просто сделай это.  И это ценно. А в контексте предприятия это
[08:50] выглядит так: и обычно первым шагом, который предпринимают предприятия на пути к трансформации в сторону ИИ, является заключение крупного соглашения о выпуске токенов с одной из лабораторий.  Так что, будь то открытый ИИ или
[09:03] антропогенный, они говорят: «Мы выделим 510 миллионов токенов, и нам просто нужно убедиться, что у нас есть безопасные экземпляры для использования CodeEx, GPT, Claude Code и CoWork в нашей
[09:18] компании». Первый шаг в одиночном режиме — это буквально предоставление сотрудникам возможностей современной модели, а затем, в идеале, технологии в повседневной работе.  Это
[09:32] сказал, что большинству компаний следует начинать именно с этого, но это игра на одного, где люди получают выгоду только от использования технологии в своей работе, и нет никакого накопительного эффекта.  Многопользовательский ИИ
[09:46] — это идея, при которой вы рассматриваете горизонтальные технологии или процессы в своем бизнесе, переосмысливая или изменяя их, вы создаете преимущества не только для одного человека, но и для всей
[09:58] компании или для целой функции.  Это может быть что угодно, от создания, например, может быть что угодно, от создания, например, SDR-специалиста или торгового агента для отдела продаж, до помощи каждому дополнительному продавцу сэкономить время, которое
[10:11] раньше тратилось на логистику и мелочи работы, вместо того чтобы общаться с клиентами. Или, как мы постоянно говорим, большинство клиентов обращаются к нам с проблемой ИИ, и она превращается в проблему данных, где мы
[10:24] занимаемся инженерией данных для клиентов, потому что они еще очень далеки от готовности к созданию каких-либо агентов или решений на основе данных. Опять же, еще один пример — многопользовательский ИИ, где, если все сделать правильно,
[10:36] эффект для всей организации будет огромным. Поэтому мы предлагаем использовать организации будет огромным. Поэтому мы предлагаем использовать экспоненциальный эффект вы получите, а трудности, сложности
[10:51] многопользовательском режиме. Ага.  Хочу поделиться советом, который мы используем в нашей небольшой компании: я заставляю всех работать в разных репозиториях GitHub. У нас есть один для найма персонала, один для рекламных кампаний, один для
[11:04] видео на YouTube, и так далее. Вместо того чтобы просто общаться в облачном веб-приложении или чате GB, я заставляю всех общаться в Codex и Cloud, и сохранять свою работу в файлах Markdown в этих репозиториях, чтобы
[11:17] любой другой мог загрузить свой собственный Cloud с Fable. И даже если них уже есть все необходимые навыки для работы над проектами, все эти файлы Markdown, весь этот контекст. И это полностью меняет правила игры,
[11:29] потому что даже те, кто полгода назад не был технически подкован и не использовал ИИ в полной мере, теперь используют. И обмен этими навыками — это действительно волшебно, потому что человек, который не работает в этой сфере,
[11:41] потому что у него есть свой собственный Fable. Fable читает эти файлы, дает ему многопользовательская игра. Абсолютно.  И еще кое-что, что я хотел бы добавить, и мы можем обсудить это сейчас или позже, но я думаю, что
[11:54] именно так Дэн и команда инженеров в 10X мыслят о всем нашем жизненном цикле разработки программного обеспечения и об этой идее контекста как кода.  Интересно, что инженеры издавна считали важным быть очень организованными и методичными в
[12:11] структурировании файлов и информации при разработке программного обеспечения.  В традиционной интеллектуальной работе ситуация иная .  Поэтому я думаю, что во многих отношениях нетехнические работники интеллектуального труда пытаются наверстать упущенное и прийти к тому уровню, к которому
[12:24] инженеры всегда привыкли, — к своего рода структуре своей работы.  И я думаю, что в условиях десятикратного роста инженерных разработок мы просто выводим всё на новый уровень: насколько тщательно и точно мы определяем
[12:37] работаем. Да, мы можем обсудить это подробнее.  Давай , Дэн.  Да, я могу рассказать о демонстрации чуть позже, но я бы задачи, тогда как раньше вы решали проблему координации
[12:51] между людьми.  Таким образом, принцип работы гибкой разработки сводился к множеству церемоний. Каждое утро вы встречались, обсуждали работу, а в конце
[13:03] каждой недели проводили ретроспективы, заполняя календарь как можно большим количеством встреч, чтобы передать как можно больше информации.  Но теперь это, по сути, проблема координации между людьми и другими людьми, а также агентами, выступающими в качестве третьей стороны.  Эм, но
[13:15] агенты, по сути, занимают место главных героев, именно они непосредственно выполняют работу на местах.  Поэтому я думаю, что сейчас как никогда важно придерживаться письменной культуры, и, как
[13:29] вы говорите, Дэвид, речь идёт о хранении всех этих разметок Markdown, чтобы и люди, и агенты могли понимать друг друга в
[13:41] очень быстро информировать о происходящем.  И, как сказал Алекс на конференции 10X, мы заходим слишком далеко, доводя это до крайности: основ, как бы вы перепроектировали жизненный цикл разработки программного обеспечения для агентов?  Агенты способны поддерживать
[13:59] согласованность данных, обрабатывая одновременно гораздо больший объем информации, чем это когда- либо было возможно для людей.  Таким образом, вы можете создавать более масштабные и сложные чертежи, которые определяют архитектуру, планировку на гораздо более продвинутой стадии,
[14:14] чем это было возможно раньше, и чем это было возможно в рамках гибких межличностных церемоний.  Таким образом, у нас есть очень конкретные структуры и типы артефактов Markdown, которые мы создаем для всех
[14:29] артефактов Markdown, которые мы создаем для всех наших проектов и структурируем их для всего, над чем мы работаем, чтобы агенты могли легко проводить проверку.  То есть, как говорит Алекс, мы рассматриваем этот контекст как код, и я покажу это чуть позже
[14:42] , но агенты могут мгновенно получать весь необходимый контекст в нужный момент и как бы синхронизировать все это, создавая новую форму, так сказать, программной машины Да, я думаю, что с каждым новым проектом я обнаруживаю, что сохраняю всё больше
[14:58] и больше кода в кодовой базе, например, у меня есть папка /doc/marketing.   У меня есть файл с отзывами пользователей, куда я просто записываю все отзывы, и это файлы Markground.  У меня есть папка /doc external, где хранятся все мои развертывания
[15:11] кодовой базы, потому что, опять же, кто знает, может быть, агенту это понадобится, например, если возникнут какие-то проблемы с развертыванием фронтенда, и он знает, что там настроено, какие переменные
[15:24] настроено, какие переменные там есть, может быть, он обнаружит отсутствующую среду. уже не кодовая база, знаете, как раньше, это был просто код, Мы можем, мы должны, мы должны назвать это чем-то вроде мета-навигатора.
[15:39] Ага.  Ага.  Именно так мы это называли внутри компании 10x.  И я думаю, вопрос в том, чего мы пытаемся достичь? Это как если бы программисты обеспечивали невиданную ранее скорость, но чем дольше выполняется задача, тем больше риск возникновения
[15:53] энтропии и отклонения от плана.  Таким образом, вопрос заключается в том, как минимизировать энтропию и искажения, одновременно оптимизируя скорость, которая, по сути, и является движущей силой поговорить о вашей системе создания контента, потому что это одна из самых
[16:06] больше и больше компаний будут использовать ее, причем не только основатель и маркетолог, но и другие люди, создающие контент.  Расскажите нам об Я имею в виду, и это, безусловно, найдет у вас отклик, учитывая, что вы, так или иначе, работаете в
[16:19] обеих сферах: и в разработке программного обеспечения, и, очевидно, разработке программного обеспечения, и, очевидно, наших главных тезисов, который мы выдвигаем в 10 раз: в мире после ИИ
[16:32] количество оставшихся в бизнесе «моэ» сокращается. Я думаю, что « моэ» сегодня — это в какой-то степени сетевые эффекты, в какой-то степени — данные. думают, что это полная чушь. Я думаю, что люди представляют собой более мощный барьер, чем когда-либо
[16:48] прежде, потому что ИИ — это как кривое зеркало в комнате смеха: он заставляет умных людей с высокой степенью самостоятельности выглядеть очень хорошо, а глупых людей с низкой самостоятельностью — хуже. .  И тогда я бы сказал, что доверенное распространение стало более отдалённым, чем
[17:03] когда-либо прежде, верно?  Как и вы, вы создаёте программное обеспечение, и, вероятно, существуют буквально миллионы других инженеров, которые могут создать это программное обеспечение довольно быстро.  Итак, что же принесет вам деньги от аудитории?
[17:18] Дело в том, что вам доверяют люди, и это доверие превращается в деньги на банковском счете.  Поэтому мы всегда придерживались мнения, что строим медиакомпания будет представлять собой сочетание контента, ориентированного на бренд,
[17:33] например, информационных рассылок и глубоких редакционных материалов, как технических, так и нетехнических, а мы буквально нанимаем Дэвида еще до того, как он стал знаменитым.  Это значит, что мы нанимаем в наш бизнес десятки таких специалистов.  Но мы также хотим
[17:47] в наш бизнес десятки таких специалистов.  Но мы также хотим превратить наших сотрудников, работающих в 10 раз эффективнее, в творцов. Таким образом, тезис и вопрос, который я себе задал, были такими: как превратить себе задал, были такими: как превратить инженеров или стратегов, способных в 10 раз эффективнее, в
[18:03] текстового контента, потому что я думаю, что И то же самое со мной: у меня нет целого дня на создание контента, но я
[18:15] начинал как первый и самый успешный маркетинговый канал, который принес нам десятикратный рост.  Поэтому мне нужно было убедиться, что я продолжаю создавать контент .  Таким образом, идея создания контент- машины заключалась в том, как построить систему, которая обеспечивала бы изобилие контента,
[18:29] позволяя штатным сотрудникам продолжать творить, даже если у них есть 30 минут в день, но при этом не была бы машиной для создания некачественного контента на основе искусственного интеллекта.  Это и было задание.  Я могу поделиться своим экраном и рассказать вам о работе системы, а затем вы
[18:44] сможете задавать вопросы по ходу дела.   В общем, я написал этот пост, и мы можем запустить эту систему, если захотим, пока будем обсуждать разные вещи, и я даже могу запустить её, когда Дэн будет разбираться со своими делами. Но в
[18:56] основном, система управления контентом устроена следующим образом: есть слой процессов, Слой процессов — это всё, что хранится в Git для моей команды.  И это, по сути, весь конвейер, все
[19:08] этапы, которые проходит контент-машина, почти как сборочная линия, от идеи, о которой нужно создать контент, до готовой идеи, которая распространяется на LinkedIn или
[19:22] другой платформе.  А еще есть личный слой, который представляет собой файлы, хранящиеся на вашем компьютере, — это, по сути, кодификация ваших уроков по вокалу, которые вы предоставляли системе обработки контента в прошлом, а также любая
[19:36] другая важная информация о вас, которая влияет на то, как система обработки контента выдает результат, отражающий вашу индивидуальность.  Но вот что я хочу рассказать о том, как создать
[19:50] систему искусственного интеллекта, которая будет выпускать контент, не являющийся халтурой, в то время как, на мой взгляд, не являющийся халтурой, в то время как, на мой взгляд, модели по-прежнему довольно плохо пишут тексты — они хороши, но от них всегда
[20:04] Ага.  Те же самые закономерности. Точно.  И я думаю, знаете, Питер Янг создал навык без искусственного интеллекта, который улавливает все моделей будут появляться новые сигналы, и это будет своего рода постоянная
[20:20] игра в кошки-мышки, погоня за новыми сигналами.  Но, на мой взгляд, единственный способ гарантировать, что независимо от того, насколько хороши модели, что они не будут работать кое-как, — это то, что ИИ помогает во всем, кроме того, для чего,
[20:36] очевидно, нужен человек, и для чего, как я бы сказал, человек нужен больше всего .  Честно говоря, это касается не только процесса создания контента, но и большинства процессов, даже в разработке программного обеспечения, включая первый и последний этапы.
[20:48] Да, я называю это истоком.  Я даже снял короткий ролик на эту тему.  Я сказал, что между мусорным и ценным контентом, созданным с помощью ИИ, заключается в том, является ли его Вкратце, вы можете попробовать Deep API совершенно бесплатно.  На самом деле, мы
[21:04] дарим 1 доллар бесплатных кредитов каждому желающему.  Так что вы можете попробовать это сами.  Позвольте мне показать вам, как это выглядит, потому что, я бы сказал, Deep API — это самый мощный API-ключ, который вы можете предоставить своему агенту. Позвольте мне показать вам.  Я могу, например,
[21:16] Позвольте мне показать вам.  Я могу, например, использовать Deep API для сбора данных о 50 технических директорах использовать Deep API для сбора данных о 50 технических директорах стартапов в сфере ИИ, оцениваемых более чем в 1 миллиард долларов, стартапов в сфере ИИ, оцениваемых более чем в 1 миллиард долларов, и получить как минимум два
[21:29] и получить как минимум два контактных лица для каждого результата в виде таблицы. Deep API также будет собирать данные из их социальных сетей, например, Twitter, и других социальных сетей, чтобы найти этих людей, используя один API-ключ. Независимо от того, что
[21:42] делает их намного мощнее и предоставляет доступ к первоклассным глубоким исследованиям, мощному, быстрому и доступному веб-поиску и сбору данных с любого веб-сайта или любой социальной сети.  И вот, после
[21:54] двух месяцев работы в скрытом режиме, мы открываем расширенный API для всех желающих, и вы можете попробовать его совершенно бесплатно.  Просто создайте аккаунт, получите 1 доллар бесплатных кредитов, настройте его.  Программа установки очень проста в использовании.  Это устанавливает навык
[22:06] Codex, Cloud Code, Hermes или любым другим агентом.  Да, можете смело им пользоваться. Протестируйте это для своего случая и убедитесь, насколько мощнее станут ваши агенты, просто предоставив им один API-ключ.  Попробуйте Deep API, перейдя на сайт deepappi.co
[22:20] или нажав на вторую ссылку под видео.  Итак, что бы я сделал, если бы подумать о том, что такое процесс создания контента, и именно так я построил всю эту систему, я буквально нарисовал на листе бумаги каждый отдельный
[22:32] шаг в этом процессе.  И это как первый шаг: нужно придумать идею.  Второй шаг: мне пришла в голову идея. Третий шаг: я изучаю эту идею. Четвертый шаг: я выплескиваю все свои мысли. Пятый шаг: я превращаю его в связный черновик.
[22:45] Шестой шаг: я редактирую получившийся связный черновик. Седьмой шаг: я в ярости.  Я не думаю, что это такой хороший черновик, каким он должен быть. Я переписываю это.  Шаг седьмой: я заканчиваю черновик.  Восьмой шаг, я его публикую.  И вот , я это написал и подумал:
[22:59] давайте перестроим всё так, чтобы в первую очередь использовался ИИ, а человек оставался там, где он должен быть.  Моя точка зрения такова: человек всегда должен выбрать идею, на основе которой он хочет создавать контент.  Им необходимо своими словами изложить эту
[23:14] идею для контента.  Так что, если бы я спросил: « Эй, Дэвид, что ты думаешь о Кимми К3, чтобы ты смог создать на её основе качественный контент?» После изучения модели и того, что делает её
[23:28] элегантным решением проблем, связанных с памятью, я хотел бы взять у вас 30-минутное интервью.  Вы бы поделились со мной своими мыслями в течение 30 минут.  Эти мысли файлом Markdown, с которым
[23:40] работает вся система обработки контента.  По сути, цель контент-машины — предложить вам идеи на выбор, а затем взять предоставленные вами слова, не меняя их, но убедившись, что они плавно перетекают друг в друга,
[23:54] хорошо сочетаются, и что ваш текст проверяет редактор.  Добавить информацию в тех контекста, поскольку вы не поделились им в своих первоначальных мыслях, или где необходимо внести другие корректировки.  Итак, по сути, процесс в Content
[24:09] Machine заключается в следующем: сначала вы выбираете «Создатель», потому что все наши сотрудники в 10X уже работали с этой машиной.  Сначала вы выбираете, кто вы, после чего загружаются голосу и содержанию уроков. Затем у нас есть такая штука, как
[24:23] оракул, который работает и сканирует ваши последние семь дней в Slack, Notion, Gmail, Linear, Git, и ищет пики, а пики, по сути, означают, сколько потенциала есть, насколько высока эмоциональная интенсивность, сколько уроков или
[24:38] концепций содержится и насколько глубока информация .  Помимо заимствования идей из внутренних источников вашей компании, система также использует внешние источники.  И я, кстати, использую Slashl последние 30 дней, это навык Мэтта Ван Хорна, который он использует для
[24:55] этого.  По сути, происходит своего рода социальный опрос на Reddit, YouTube, HackerNews и т.д. по темам, вокруг которых вы хотите создать идею.   В результате получается список из примерно 15 идей.  Все эти идеи добавляются
[25:08] в базу данных идей, которая создается каждый раз, когда кто-то хранилище.  Итак, допустим, я просматриваю весь контент-маркетинг и выбираю одну идею.  Остальные 14 идей, возможно, не так уж плохи.  Я просто не хочу
[25:22] базу данных.  Тогда, скажем так, я выбираю идею, связанную с Кимми К3.  Допустим, я, ну, технике, но мне хотелось бы узнать мнение по этому поводу.  Я мог бы провести промежуточный этап исследования, в рамках которого изучается оригинальный аналитический
[25:38] событиях, о том, что уже обсуждается на рынке, о противоположных точках зрения и о нерешенных вопросах. Ответить могу только я, Алекс Либерман.  Как только у меня появляется идея, я прохожу собеседование с комиссией.  Таким образом, это, вероятно,
[25:51] системе создания контента, потому что идея заключается в том, что вместо того, чтобы Алекс брал интервью у Дэвида, как это делают люди, у меня есть шесть персонажей: Тим Феррис, Джо Роган, Ларри Кинг, Говард Стерн, Майкл Барбаро и
[26:07] Барбара Уолтерс, каждый из которых обладает своим уникальным навыком.  Таким образом, их подход к задаванию вопросов кодифицирован в шести отдельных навыках.  Они задают мне вопросы по одному.  Они заставляют меня быть конкретным.  Всякий раз, когда я даю расплывчатый ответ, они начинают возражать.  Мы,
[26:21] наверное, пробудем там минут 20.  А спрашивают они меня по СМС, используя зашифрованный код. Я щебечу, чтобы отправить свой ответ в текстовом сообщении.  В результате получается полный файл в формате Markdown, содержащий стенограмму, ключевые моменты, основные идеи, которыми я делюсь, и запоминающиеся цитаты
[26:34] основные идеи, которыми я делюсь, и запоминающиеся цитаты .  Затем я указываю, в каком формате я хочу, чтобы текст был написан: в виде поста в LinkedIn, обсуждения в Xthread, длинного поста, руководства, рекламного ролика для подкаста и т. д. Программа находит навык,
[26:46] я написал, допустим, пост в LinkedIn.  Как я писал посты в LinkedIn в прошлом, какие из моих постов были наиболее эффективными и в каком эффективными и в каком формате?  Верно?  Программа берет
[26:59] исходный файл Markdown.  Это улучшает плавность изложения, но не меняет мои слова в этом Затем у меня есть писательский совет или редакторский совет.  Это тот же принцип, что и в случае с интервью, но для редактирования.  Итак, Морган Хел, Тим Урбан, Шон Пур, Грег
[27:13] Айзенберг, Дэвид Прелл и детектор щелей.  Они проходят и забивают гол .  Если оценка ниже девяти из десяти, работа проходит цикл доработки.  Если оценка выше девяти из десяти, значит, работа завершена.  А потом я получаю этот фрагмент и могу пропустить
[27:27] его через систему повторного использования, где, скажем так, я заканчиваю этот длинный текст, например, о Кимми К3, о том, почему это важно, что люди должны знать.  Затем я могу позволить механизму перепрофилирования превратить это в 10
[27:39] же процесс: он извлекает информацию о том, как я создаю статью для LinkedIn, создает ее и
[27:53] же процесс, а затем происходит этап распределения, в ходе которого я получаю UTM-метку для каждого из них.  Я могу автоматически публиковать это с машины, и мы можем отслеживать производительность. Вся идея заключается в том, чтобы, отслеживая производительность, машина
[28:06] постов, потому что она знает, какие из них наиболее эффективны.  И, наконец, в конце каждого занятия я даю обратную связь о том, что, по моему мнению, система создания контента сделала хорошо, и она преобразует это в
[28:20] файл с уроками.  Таким образом, каждый раз, когда происходит перезапись, в будущем записывается новый фрагмент контента , и проверяется файл contentlessons.mmd, чтобы убедиться, что И сколько примеров обычно нужно привести в примерах, написанных людьми, например
[28:34] убедиться, что всё хорошо? Да, это хороший вопрос.  Я не знаю точного ответа, потому что это уникальный случай, когда у меня много предварительного материала, например, для обучения.  У меня было 350 эпизодов подкаста.  У меня около
[28:50] 10 000 постов в социальных сетях.  Вам точно столько не нужно. Допустим, Дэн хочет настроить систему обработки контента.  Допустим, Дэн никогда раньше не публиковал ничего на X или LinkedIn. По сути, у него есть три способа
[29:05] подготовить свой голос к работе с контентом. Первый способ заключается в том, что, по сути, система обработки контента запускает голосовое интервью, в ходе которого она опрашивает его, чтобы получить его голос, и преобразует это интервью в голосовой файл.  Это
[29:19] номер один.  Во-вторых, он может преобразовать это просто начать с себя в качестве персонажа.   Я использую свои голосовые файлы, а со временем, по мере того как
[29:36] я даю обратную связь, голос естественным образом трансформируется в тот, который вы хотите, отличающийся от моего, но, по крайней мере, у вас будет голос, с которым тебя опыт работы с этой системой обработки контента?   В
[29:48] общем, это здорово.  Я думаю, что хорошо начать с голоса Алекса, потому что он обучил свою контент-машину или свой голос огромному опыту, тому, что хорошо работает, а что нет в социальных сетях. А потом, когда
[30:04] все в компании шепчутся, высказывая свои мнения о последних моделях последних моделях или тенденциях в разработке агентов, и просто переводят это на язык программирования и доносят до аудитории .  И я думаю, что с тех пор, как Алекс, по сути,
[30:17] запустил внутреннюю систему создания контента , мы наблюдаем огромный рост количества людей в 10x, которые действительно публикуют контент.  Эм, и я ожидаю, что со временем это будет только усиливаться. И ещё, Дэвид, вот ещё две мысли: на
[30:30] мой взгляд, очень сложно заставить людей, чья основная работа контента, заниматься этим.  И я думаю, что для этого нужно уменьшить трение и предоставить стимулы.  Таким образом, система обработки контента снижала трение.
[30:44] И я думаю, мы можем еще больше снизить трение.  Так что это может выглядеть примерно так, как я и говорил: " Да, именно так".  Это как если бы в будущем мы нанимали штатных создателей контента. Я могу себе представить, что наши штатные создатели контента
[30:57] частично выполняют функции продюсеров для нашей команды: они записывают разговоры и просто загружают их в систему обработки контента.  Или представьте, что Дэн сейчас в интернете говорит: «Через несколько часов мы будем обсуждать какой-то внутренний
[31:10] интеллектуальный продукт, который мы сейчас развиваем в 10 раз быстрее». Если вся встреча будет записана, и мы просто запустим систему создания контента по принципу "при каждом появлении новой записи встречи в стенограммах Notion", она автоматически создаст соответствующий фрагмент
[31:23] стимул, который, на мой взгляд, позволяет перейти от полного отсутствия контента к формированию привычки у людей.  Мы провели конкурс, в рамках которого раздали по 5000 долларов в течение месяца людям, которые создавали контент,
[31:39] а также организовали различные игры, где решающим фактором было не только то, чей контент получит больше всего просмотров.  Это также было похоже на вопрос, чей контент лучше всего справляется с задачей просвещения аудитории по той или иной теме, или чей контент лучше всего демонстрирует реальную работу, которую мы
[31:52] выполняем с клиентом, и доносит эту информацию до всего мира.  Поэтому я считаю, что для до всего мира.  Поэтому я считаю, что для действенных способов, который мы используем, это когда мы проводим встречи в Google Meet, у нас есть человек, который ведет записи
[32:04] подтягивается через Composio CLI, и буквально эти стенограммы, если будь то разговор с более опытными сотрудниками команды или обучение нового человека, — это возможности для создания контента, верно? А затем вы можете использовать, например,
[32:18] Frontier Model, Fable, Analyze. Эти вещи являются конфиденциальными, очень вещей вы можете опубликовать в Твиттере. уменьшить трение, когда вы всё равно проводите звонок, но даже не
[32:30] разговоры — это лучший контент, знаете ли. Как вы сказали, если модель, например, Ким К3, уйдёт, что вы об этом думаете? Мы действительно будем им пользоваться?  Будут ли наши конкуренты его использовать?  Верно?  Это что-то вроде
[32:44] Когда люди делятся своими острыми мнениями, так уж и хорошо. Абсолютно.  И я думаю, что мы делаем это, начиная с написания текста. Мы также считаем, что
[32:57] в видеоформате есть много возможностей для реализации этого.  Например, один из наших инженеров в 10X, Си Джей, давний поклонник контента Тео, сказал: « Я бы с удовольствием провел прямую трансляцию, посвященную пяти самым важным темам в области ИИ и
[33:09] точки зрения». И я думаю, что сейчас сложная задача заключается в том, что ИИ не очень хорошо справляется с видеомонтажом, поэтому вам либо нужны внутренние ресурсы, либо нужно выбрать формат, в котором вам не нужно ничего редактировать. Но
[33:23] я думаю, что это будет следующим шагом в разработке рабочих процессов, которые текстом. Вы вскользь упомянули Мэтта Ван Хорна, и у вас было с ним хорошее интервью, и вы сказали кое-что, что, кстати, отлично зацепило вас, —
[33:36] один из самых продуктивных инженеров, которых вы знаете, не умеет закономерность: невероятной продуктивности в использовании ИИ, имея 15-летний опыт работы в крупных
[33:49] медленно внедряли его.  Расскажите подробнее об этой закономерности: люди, не умеющие читать агентами.   Во- первых, как вы считаете, людям вообще стоит сейчас читать код?  Мне кажется, это было очень смелое заявление со стороны Мэтта.
[34:03] Он не инженер, но он говорил это в обобщенном виде. продолжение, где проведу дебаты, потому что знаю, что найдутся люди, которые займут противоположную позицию по этому вопросу .  Но он сказал что-то вроде: «Я думаю, что
[34:15] очень скоро никто, включая всех инженеров, не будет читать или писать код». Я определенно согласен с тем, что объем читаемого кода со временем уменьшается, но я думаю, что вы передаете на аутсорсинг процесс обдумывания и
[34:31] обработки всего этого кода, а вот понимание его сути — нет.  Поэтому, чтобы
[34:43] считаю, и со временем всё больше убеждаюсь в том, что очень важно, насколько глубоко вы разбираетесь в основах инженерии.  И поэтому я думаю, что если взять инженера с очень плохими наклонностями, который,
[34:58] возможно, до AII не был фантастическим программистом, но очень увлекается ИИ, это на самом деле усилит эти плохие наклонности в 100 раз. Но если взять кого-то, кто
[35:12] менее инженер, но более организован, больше заботится о лучше умеет распределять время и просто лучше работает с агентами, то, возможно, у него будут лучшие результаты, чем у того, у кого
[35:30] понимает весь комплекс инженерных решений и может, так сказать, довести ИИ до предела его возможностей.  Так что, ребята, не могли бы вы поделиться своей настройкой, вашей системой зачарования , безусловно.  Итак, в качестве преамбулы, мы уже говорили
[35:45] о мета-системе и идее создания пакета контекста в виде кода для каждого отдельного взаимодействия, которое у нас есть, и для каждого
[35:57] считаю, что здесь самое важное — определить все наборы артефактов, которыми мы будем обмениваться между людьми и агентами.  Определение
[36:09] структуры этих элементов, а затем возможность проверки и легкого извлечения информации из этих артефактов, чтобы агент мог в некотором роде самокорректироваться.  Эмм, я просто поделюсь этим.  Таким образом, судя по вашим
[36:24] архитектора гораздо важнее, чем конкретные задачи, такие как разработка той или иной функции или изучение синтаксиса. Я действительно так думаю.  Ага.  И, как мне кажется, вы увидите здесь одну вещь: мы находимся в этом рабочем пространстве, где
[36:39] обычно разделяем репозитории кода от того, что мы называем репозиторием управления проектами, в котором находятся все эти артефакты .  Таким образом, файл, который мы сейчас рассматриваем, относится к
[36:55] называется артефактом из коллекции конвенционного искусства [прокашливается], и у него будет этот префикс «кон».  В верхней части файла содержится некоторая метаданная, чтобы агент мог, так сказать, проанализировать все эти артефакты и найти их.  Но это также указатель всех остальных
[37:10] соглашений, которые у нас есть в репозитории.   Именно такие вещи помогут агенту оставаться на правильном пути шаблонам программирования.  Поэтому я считаю, что крайне важно понимать, что вы
[37:23] делаете с точки зрения проектирования и правильных шаблонов, когда создаете все эти файлы с соглашениями.  Но если вы создадите их правильно, а затем у вас будет система для проверки на соответствие принятым стандартам, вы сможете гораздо
[37:36] потому что будете знать, что он соблюдается повсеместно.  Я сейчас выполню несколько команд, чтобы показать интерфейс командной строки, который мы используем для
[37:48] управления всеми этими артефактами.  Итак, сейчас мы находимся в этом рабочем пространстве в этом рабочем пространстве в процессе 10x, и я просто скажу: контекст 10x. Сейчас я скажу, что режим будет для оператора, то есть для
[38:03] человека, но мы разработали этот интерфейс командной строки таким образом, чтобы он был доступен как для агентов, так и для людей, поэтому с самого начала агент может получить именно эту информацию.  В нём будет рассказано о
[38:17] существующих артефактах.  Таким образом, у нас получится шесть эпических произведений. Это один из типов артефактов, который, по сути, определяет то, что мы создаём, и этапы, необходимые для достижения этой цели.  А затем 20 спецификаций, которые представляют собой гораздо более подробные технические документы, описывающие
[38:32] того, как мы будем строить это устройство.  И, как видите, у нас 35 документов, включая эти, так сказать, конвенционные документы.  А ещё он сообщает, какую версию CLI мы используем.  У нас
[38:45] также есть множество общих навыков, которыми мы делимся внутри команды, каналы навыков, а затем, когда навыки становятся достаточно хорошими или, скажем так,
[38:57] центральными для процесса, они объединяются в основной канал.  Итак, я могу просто показать объединяются в основной канал.  Итак, я могу просто показать здесь, что у нас есть... если мы посмотрим на статус навыков в 10 раз, здесь, что у нас есть... если мы посмотрим на статус навыков в 10 раз, вы увидите... о, 10x...
[39:11] вы увидите... о, 10x... это опечатка, статус навыков в 10 раз... вы видите, что у нас есть все эти навыки, которые соответствуют каждому из наших артефактов.  Таким образом, если вы создаете один из этих структурированных артефактов, агент
[39:26] точно знает эту структуру и то, как правильно создать этот артефакт.  Также, если мы выберем контекст в 10 раз шире, а затем создадим
[39:39] режим для агента, он отобразит гораздо более подробную информацию, отобразит гораздо более подробную информацию, и фактически покажет каждый из этих артефактов.  Таким образом, система точно знает,
[39:53] эпических проектах, архитектуре, различных условностях, а также журнал всех последних событий, произошедших в репозитории.  Таким образом, это включает в себя, по сути, постоянную запись в этот журнал после выполнения любой
[40:09] значимой работы.  И всё это работает на стартовом пуске.  Таким образом, при каждой сессии агента, которую запускает кто-либо в 10x, мы, по сути, называем это «доброжелательной инъекцией подсказок», когда агент «просачивается»,
[40:24] он получает своего рода пакет контекста, который сообщает ему все о его контекста, который сообщает ему все о его рабочем пространстве и обо всех артефактах, к которым он имеет доступ.  Эм, может быть, я сделаю паузу, и
[40:36] Ага. Хорошо.  Итак, прежде всего, когда вы откроете это, я хочу обратить ваше внимание на отдельные репозитории, верно?  Я хотел бы спросить вас, ребята, правда ли, что со временем контекстный репозиторий становится
[40:51] Я определенно так думаю.  Я думаю, что процент времени, затрачиваемого на разработку разметки Markdown, должен быть выше, чем процент времени, затрачиваемого на непосредственное выполнение кода.  Я могу потратить, например, четыре часа на
[41:06] архитектурной документации, на настройку всего этого репозитория управления проектами, а потом просто сказать: « Цель», «Процесс», « Выполнить спецификацию проекта», и я могу просто поставить компьютер в угол,
[41:20] лечь спать и проснуться с тем, что я создал в точности.  И самое замечательное в этой системе то, что все билеты Все данные были корректно записаны обратно в репозиторий, у вас есть
[41:35] полный след того, что было сделано.  Поэтому я определенно считаю, что информация, метаданные и вся разметка Markdown гораздо Ты согласен, Алекс? Да, я полностью согласен.  То есть, если рассматривать
[41:51] самый высокий уровень как нечто, не относящееся к инженерной профессии, то что здесь ценного?  Дело в том, что существуют определенные нормы и обычаи, которые помогают агенту работать в рамках заданных правил, а основная проблема, с которой сталкиваются разработчики
[42:05] программного обеспечения, — это память или контекст между сессиями.  И поэтому я думаю, что эта доброжелательная подсказка, о которой говорит Дэн, — это своего рода наше решение, позволяющее гарантировать предоставление именно той информации, которая необходима, в точно нужное время,
[42:19] без задержек, чтобы агенты могли работать над длительными задачами.  Да, мой вопрос был кто-то из ваших знакомых взломал вашу систему и смог украсть только один репозиторий, потому что лично я считаю, что мой код уже
[42:33] написан агентами, и мне всё равно, кто угодно может его скопировать. ключевые бизнес-идеи, сам процесс, идеи, информация о клиентах, маркетинговые стратегии, причины, по которым я считаю, что это
[42:46] я по-прежнему ценю, потому что это всё человеческое. В целом, мне было бы интересно узнать ваше мнение. рынки как экономические рынки с точки зрения спроса и предложения .  Получается, что
[43:00] наибольший спрос будет там, где наименьшее предложение, а наименьшее предложение, а предложения кода будет больше, чем когда-либо прежде. предложения кода будет больше, чем когда-либо прежде. Я бы сказал, что гораздо больше дефицита
[43:12] Я бы сказал, что гораздо больше дефицита уникальных процессов, деловых обычаев или внутренних знаний, которые создают альфа-доходность, и поэтому, конечно, в с этим однозначно согласен.  Я бы также рассмотрел это с другой стороны: если бы
[43:25] вам пришлось реконструировать чей-то продукт, вы бы предпочли иметь весь его код или агенту становится очень сложно воспринимать код, даже если этот код является своего рода
[43:40] абсолютным источником достоверной информации о текущем состоянии проекта.  В нем практически отсутствует смысл и структура, объясняющие, почему эта функция существует и как она связана со всем
[43:52] остальным, кроме прямых ссылок на код.  И поэтому я думаю, что можно взять репозиторий системы управления проектами и, возможно, провести обратное проектирование или даже создать более совершенный продукт, потому что он содержит все эти намерения,
[44:06] соглашения, архитектуру, способ управления системой и все это способ управления системой и все это встроенное, что полностью переворачивает с ног на голову прежний подход к проектированию.
[44:19] тебе это может показаться интересным.  Не знаю, Дэн, есть ли какие-либо результаты , но мне как сделать проверяемыми всё больше и больше вещей, выходящих за рамки чистого кода,
[44:35] этап валидации — это действительно интересная часть этого процесса. Ага.  Так что я могу, например, в 10 раз проверить и 10 раз проверить и
[44:49] сразу же мы обнаружили предупреждения о том, что система обрабатывает все артефакты, хранящиеся в длинный набор правил, который в некоторой степени соответствует нашим стандартным операционным процедурам (СОП) по написанию
[45:07] программного обеспечения и всем этапам процесса, начиная с обработки требований заказчика или решения проблемы и заканчивая утвержденным
[45:19] запросом на слияние или готовым продуктом.  Таким образом, в этом конкретном примере этом конкретном примере статус контрольной точки в спецификации проекта фактически изменился.  Таким образом, это означает, что статус,
[45:32] указанный в поле «Завершено» как статус контрольной точки, не совпадает с производным статусом «На рассмотрении», а этот производный статус, по сути, вычисляется на основе установленных нами правил.  В данном случае это может означать, что
[45:47] статус спецификации проекта указывает на его завершение, но на самом деле в спецификации проекта есть задачи, которые еще не выполнены или находятся на рассмотрении.  Таким образом, вы не сможете завершить весь проект, если не все
[46:00] спецификации выполнены, если не все задачи выполнены.  Таким образом, вы можете просто экстраполировать эти данные и умножить полученное правило, и у нас получится сотни подобных правил.  Таким образом, это своего рода проверка кода на наличие ошибок ( линтинг) для всего жизненного цикла разработки программного обеспечения (SDLC) или
[46:15] всего инженерного процесса в целом, а не только для кода. Это также использует преимущество агентов, которые могут использовать интерфейс командной строки (CLI) и постоянно определять, что нужно
[46:30] сделать дальше, что отклонилось от курса и как это исправить. Получается очень удобный цикл самосовершенствования.  Да, я думаю, что в том, чтобы цикл самосовершенствования.  Да, я думаю, что в том, чтобы
[46:43] долгосрочные приоритеты компании. Это самые масштабные проекты на этой отвлекается на какую-нибудь классную идею из Твиттера.  Послушайте, этого приоритетов.  Зачем вы над этим работаете?  Я думаю, людям нужно гораздо
[46:58] комфортнее относиться к тому, чтобы давать агентам то, что у них отлично получается. моделей агенты становятся лучше людей во всё большем количестве вещей.  Всем и так понятно, что это всё равно что переварить большой объём информации.  Можно взять целую
[47:12] книгу, десять книг, и прочитать их мгновенно, верно?  Но вот такие вещи, как последовательность, очень плохо.  Люди довольно непредсказуемы.  Они креативны.  Знаете, им нравится переключаться с одной задачи на другую.  Но я думаю, что агентов будут чаще использовать для того, чтобы
[47:26] много навыков, например, я стараюсь создавать как можно больше самостоятельно, а когда шаг за шагом. Я просто отправляю скриншоты, и это помогает мне настроить что-то в Superbase или где-то еще. Обычно мне потребовалось бы гораздо
[47:40] больше времени, а агент просто написал бы немного кода, а потом столкнулся с препятствием. Тогда я бы рассказал подробнее упомянули об этом ранее, и я думаю, что именно в этом направлении движется мир.  Да, мне
[47:53] кажется, все, чему вы когда-либо учились в разработке программного обеспечения, перевернулось с ног на голову.  И я думаю, что мы обычно часто слышим негативную
[48:07] трактовку, которая сводится к тому, что агент недостаточно хорошо разбирается в программировании или работе с кодовой базой, потому что каждая сессия начинается с нулевых знаний о кодовой базе, и вам нужно постепенно выстраивать ее
[48:22] контекст, поэтому только человек может поддерживать эту согласованность на протяжении множества разных сессий.  И я думаю, если мы посмотрим на это с точки зрения того, о чем вы говорили, — последовательности , структуры, — как мы можем использовать
[48:36] все преимущества агентов, а затем просто устранить эти недостатки?  Мы можем получить очень интересный результат.  И поэтому мы, по сути, рассматриваем мы, по сути, рассматриваем каждую сессию так: агент должен
[48:51] проекта.  Оно должно немедленно понять, что происходит.   То же самое относится и к крючку. Ага.  Итак, вот этот хук, а потом я просто переключу его на низкую скорость, чтобы он звучал немного быстрее.  Если мы используем этот
[49:03] навык обработки данных в 10 раз, то он будет знать, что делать, и я просто скажу, над чем мне следует делать, и я просто скажу, над чем мне следует поработать дальше, он сразу же увидит, как запускается этот хук со всем контекстом, который вы видели ранее, а затем
[49:17] он будет использовать несколько команд обработки данных в 10 раз и подтянет именно те включать в себя архитектурные элементы.  Таким образом, это очень естественно решает проблему, когда
[49:29] агент не знает, что делает, когда вы начинаете новую сессию. Теперь оно не только знает, что делает, но и следует этому чрезвычайно последовательному, э-э, основанному на правилах процессу. Таким образом, мы можем, так сказать, повысить квалификацию
[49:43] . Вы открыли исходный код какой-либо из этих программ? Это своего рода открытая дискуссия о том, какие части этого проекта мы будем открывать для публичного доступа, а какие нет.  Так что, возможно, в ближайшем будущем мы сделаем что-то подобное
[49:57] начинать со всего, но, как вы знаете, когда я выпустил свой репозиторий с навыками, он а таких репозиториев гораздо больше, чем мой.  Поэтому я считаю, что это очень хорошая стратегия для того, чтобы вызвать движение.
[50:10] ценю вашу помощь, ребята.  Спасибо за уделенное время.  Куда людям следует пойти? Если вы хотите узнать больше о том, чем мы занимаемся, посетите сайт 10x10x.co.co .  Эм, мы нанимаем ровно целую кучу людей.  Инженеры-разработчики,
[50:25] специалисты по ИИ-стратегии, разработчики полного стека — вы можете перейти на сайт 10x.co/careers. контентом, который мы публикуем, подписывайтесь на меня в X @businessbarista, потому что я не только создаю контент, но и продвигаю весь контент, созданный такими
[50:39] компании.  Так что на моём аккаунте вы увидите всё, что мы называем "WWE для Все в порядке.  Потрясающий.  Все эти ссылки я размещу под видео.  Итак, ещё раз, хорошего дня! Спасибо.
[50:53] Итак, вот результаты парсинга.  Как видите, программа обнаружила компании, занимающиеся искусственным интеллектом, стоимость которых превышает 1 миллиард долларов, и выяснила, кто является техническим директором (CTO), а также начала искать два способа связи с CTO.  И опять же, это всего лишь
[51:06] представить сотни различных возможностей, которые предоставляет глубокий API.  На самом деле, если вы зайдете справочник по API и увидеть все эти различные конечные точки.  И опять же, все это доступно по одному API-ключу.  Не требуется никакой настройки, конфигурации или
[51:21] аутентификации.  Всё это вы получаете прямо из коробки.  И теперь, как я уже упоминал, мы открываем для публики расширенный API .  И мы дарим каждому новому пользователю 1 доллар бесплатных кредитов.  Так что просто зайдите на deep aapi.co и попробуйте
[51:35] сами.  Посмотрите, как это работает.  Попробуйте что-нибудь соскрести.  Попробуйте зайти на какой-нибудь сложный веб-сайт, провести тщательное исследование, поискать новых клиентов — сделайте что угодно. Попробуйте сами.  Просто зайдите на deepappi.co.  Это совершенно бесплатно.  Мы
[51:47] даём вам 1 доллар, чтобы вы могли поэкспериментировать и протестировать это самостоятельно.  Или же это будет yourself. Or it's also going to be the second link below the video.