Оркестровка

Главная идея: зачем несколько чатов лучше одного

Представьте: у вас есть пять друзей-экспертов. Один отлично пишет тексты, второй решает математику, третий рисует, четвёртый программирует, пятый знает всё про историю. Глупо заставлять писателя решать уравнения, правда?

С AI-чатами то же самое. Вместо того чтобы часами подбирать "волшебные слова" для одного чата, просто используйте разные чаты для разных задач.

Почему это работает: простые примеры

Написать статью

Спросите у Perplexity факты и источники.
Попросите Claude структурировать информацию.
Дайте ChatGPT написать яркое введение.
Проверьте логику через Gemini.

Подготовить презентацию

Gemini — собрать информацию (у него огромная память).
ChatGPT — придумать креативные заголовки.
Claude — проверить структуру и логику.
Copilot — помочь оформить в PowerPoint.

Как это делать на практике

Откройте несколько вкладок. Просто держите открытыми в браузере 2-3 любимых чата.
Задайте один и тот же вопрос всем. Например: "Объясни простыми словами, как работает искусственный интеллект".
Сравните ответы. Кто объяснил понятнее? Кто дал больше примеров? Чей стиль вам больше нравится?
Используйте сильные стороны. Заметили, что один чат лучше структурирует? Используйте его для планов. Другой креативнее? Пусть придумывает идеи.

Шпаргалка: кто что умеет (Август 2025)

Задача	Лучший выбор	Почему
Креативные тексты	ChatGPT	Самый "человечный" стиль
Анализ документов	Claude	Внимателен к деталям
Работа с большими текстами	Gemini	Огромная память (до 2 млн токенов)
Поиск информации	Perplexity	Даёт ссылки на источники
Офисные задачи	Copilot	Интеграция с Microsoft Office

С чего начать прямо сейчас

Откройте 3 чата в разных вкладках.
Задайте им одинаковый вопрос из вашей текущей задачи.
Сравните, кто ответил полезнее, и продолжите с ним.
Запомните его сильную сторону для следующего раза.

Не нужно сразу использовать все чаты. Начните с 2-3, и через неделю вы будете интуитивно понимать, какой для чего открывать.

1. Промпт для оценки результатов (мета-промпт): Для оценки результатов генерации текста разными LLM нам нужен промпт, который будет оценивать качество сгенерированного текста. Вот пример такого мета-промпта: "Оцени следующие тексты (рассказы), сгенерированные разными языковыми моделями, по следующим критериям (шкала от 1 до 5, где 1 - очень плохо, 5 - отлично): Связность и логика повествования: Насколько последовательно и логично изложена история? Есть ли смысловые разрывы или противоречия? Оригинальность идеи: Насколько идея рассказа нова и интересна? Есть ли в ней что-то уникальное? Стиль и язык: Насколько выразителен язык рассказа? Используются ли образные выражения, метафоры, эпитеты? Насколько текст читается легко и приятно? Соответствие заданию: Насколько текст соответствует исходному промпту (например, жанр, тема, ключевые элементы)? Эмоциональное воздействие: Вызывает ли рассказ какие-либо эмоции у читателя (интерес, сопереживание, удивление)? Предоставь для каждого текста оценку по каждому критерию и общее впечатление. Текст 1: [Вставить текст, сгенерированный первой моделью] Текст 2: [Вставить текст, сгенерированный второй моделью] Текст 3: [Вставить текст, сгенерированный третьей моделью] ..." Важные моменты про мета-промпт: Четкие критерии: Важно задать четкие и понятные критерии оценки, чтобы результаты были объективными. Шкала оценки: Использование шкалы (например, от 1 до 5) облегчает сравнение результатов. Общее впечатление: Просьба предоставить общее впечатление позволяет учесть субъективные факторы. Адаптивность: Этот промпт можно адаптировать под разные типы текстов, меняя критерии оценки. 2. Тестирование мета-промпта на разных нейронках: Да, этот мета-промпт тоже нужно тестировать на разных LLM. Почему? Разная интерпретация: Разные модели могут по-разному интерпретировать критерии оценки. Разная способность к оценке: Некоторые модели могут лучше справляться с анализом текста и оценкой его качества, чем другие. Процесс тестирования аналогичен тестированию основных промптов: отправляем мета-промпт с результатами генерации текста каждой модели и сравниваем ответы. 3. Создание "лучшего" рассказа на основе результатов: После того, как вы получили оценки от разных LLM как для сгенерированных текстов, так и для оценки этих текстов, можно приступить к созданию "лучшего" рассказа. Есть несколько подходов: Выбор лучшего рассказа целиком: Если один из рассказов получил высокие оценки по всем или большинству критериев, можно выбрать его как "лучший". Компиляция из лучших фрагментов: Можно выбрать лучшие фрагменты из разных рассказов (например, лучшее начало, лучшую кульминацию, лучшую концовку) и скомпилировать из них новый рассказ. Этот подход требует ручной работы и редактирования, но может дать очень хороший результат. Использование LLM для компиляции: Можно использовать LLM для создания нового рассказа на основе лучших фрагментов. Для этого можно использовать промпт, например: "На основе следующих фрагментов из разных рассказов создай новый, цельный и связный рассказ: [Вставить лучшие фрагменты]." Пример: Предположим, вы тестировали три модели (A, B, C) и получили следующие результаты (упрощенно): Модель A: Хороший сюжет, но слабый язык. Модель B: Красивый язык, но слабый сюжет. Модель C: Хорошее соответствие заданию, но не очень оригинально. В этом случае, вы можете взять сюжет из модели A, язык из модели B и добавить немного оригинальности из модели C, чтобы создать "лучший" рассказ. Важно: Создание "лучшего" рассказа — это творческий процесс, и здесь нет однозначного алгоритма. Важно экспериментировать, анализировать результаты и использовать LLM как инструмент для улучшения текста. Использование описанных подходов позволит вам не только протестировать разные техники промптов и разные LLM, но и создать действительно качественный текст, объединив лучшие результаты.