Дайте вашему AI-агенту контекста
В задачах, которые отдаю AI, стараюсь дать на вход максимум релевантного контекста. Покажу на примере поиска аналитики для маркетингового анализа рынка.
Как маркетолог, я работаю на российском рынке с российскими ИТ-продуктами. Раньше у меня в закладках была подборка источников, которые публикуют аналитику и исследования в нужных мне темах. Я просто периодически просматривал их на предмет свежих данных.
Теперь это становится задачей для AI. Но из коробки поиск AI ориентирован на англоязычные источники и ресурсы. Если поставить задачу грамотно, он, конечно, найдёт информацию, но с большой вероятностью многое пропустит в российском инфополе.
Чтобы не отправлять агента каждый раз бродить по всему интернету, я упаковал свои бывшие закладки в готовую карту источников и правила работы с ними. Так проще направить поиск и выборочно проверить результат.
Что сделал:
1. У меня уже был навык deep-research — сценарий с нужными мне шагами исследования. Но списка источников под российские реалии в нём не было.
2. Попросил агента собрать российские ресурсы, которые публикуют аналитику и экспертные материалы по моим направлениям.
3. Сам проверил предварительный список, порезал его и оставил то, чем реально готов пользоваться.
4. Разделил источники на «доверительные» и аналитические СМИ. Сначала хотел вообще их убрать. Коллеги меня поймут 🙂 Но это сильно сузило бы поиск.
Поэтому оставил с правилом: использовать для обнаружения инфоповодов, кейсов и мнений, а за цифрами и выводами обязательно идти к первоисточнику. Для остальных ресурсов тоже зафиксировал ограничения: упоминание эксперта не отменяет фактов.
5. В итоге получилась карта из 78 позиций в 11 тематических разделах: от макростатистики и цифровизации до ИТ-услуг, QA/DevOps, 1С/ERP, кибербезопасности и AI. Для каждой позиции зафиксировано, что именно там искать и на какие нюансы обращать внимание.
Сам список выложил в ТГ-канал — забирайте, кому актуально.
Этот подход универсален
До того как отдавать задачу нейросети, подумайте, какой контекст у вас уже есть в голове или в файлах, о котором модель может не знать: где искать, на что смотреть, чему доверять, а что отсекать. Уделите время подготовке этого контекста и обязательно пропустите результат через себя. Чем чище и полнее вход, тем адекватнее выход.
