💻 AI-Книга за 60 Хвилин: Гіпер-Персоналізований Шлях до Знань

Якось я вже писав про Deep Research для PDP, сьогодні хочу поділитися чимось значно потужнішим – воркфлоу, що дозволяє створити персоналізовану книгу на 50+ сторінок за годину, використовуючи лише нейронки. Це не просто "deep research", це гіпер-персоналізований інструмент для блискавичного здобуття знань.

Як це працює: Покроковий воркфлоу

1. Персоналізація запиту: Почни новий чат з будь-якою нейронкою. Спочатку, скажи чату, що ти хочеш від нього, і попроси його поставити тобі 15-20 запитань, щоб він чітко зрозумів, яка книга тобі потрібна, які твої потреби і як тобі краще згодовувати контент. Чим детальніше ти відповіси на запитання моделі, тим точнішою буде книга. Це твоє поле для самовираження – не соромся додавати всі нюанси. Ця стадія займає половину+ всього часу на створення книги, вона дуже важлива і від неї дуже сильно залежить результат.

2. Проміжні діпресерчі: Після того, як ти з нейронкою зійдешся на тому, що тобі треба, попроси її згенерувати 10 детальних запитів для діпресерчів на створення проміжних бібліотек. Кожна така "бібліотека" повинна містити фактаж і посилання на джерела та приносити в твою майбутню книгу конкретні експертизи з різних сторін. Суть цих проміжних діпресерчів в тому, щоб подивитись на твою проблему з різних кутів і потім створити фінальну книгу як компіляцію з них.

3. Синтез книги: Проведи ці 10 діпресерчів, завантаж всі 10 PDF-файлів у той самий перший чат. Тепер попроси модель проаналізувати всі дані та видати тобі фінальний запит для діпресерчу для створення твоєї персональної книги.

4. Фінальна генерація: Відкрий новий Deep Research, завантаж туди ті самі 10 PDF-файлів та фінальний запит. Запусти дослідження. І ось вона – твоя персональна книга, створена спеціально для тебе, на теми, які були досліджені під твої потреби!

Мої спостереження:

З моєї практики, Gemini-deepresearch краще/швидше видає проміжні бібліотеки. У більшості випадків ChatGPT-deepresearch видає кращі фінальні книги. Зазвичай діпресерчі прагнуть лімітувати результат на українській до +-20 сторінок і на англійській до +-35 сторінок, тож якщо треба більше - вкажи це чітко.

Ця техніка – справжній game-changer для тих, хто прагне швидко освоювати нові знання, незалежно від того це професійні теми, психологія чи вивчення мов. Спробуй, воно того вартує! Якщо цей воркфлоу здався тобі корисним, поділися ним з колегами, які також прагнуть ефективно здобувати знання. Разом ми можемо розширити межі можливого!

—-
🌱 Keep calm and grow

💻 Шанувальникам Obsidian, юзкейс AI #358.

Знайоме відчуття, коли ти годинами вибудовуєш свій ідеальний Personal Knowledge Management (PKM) і все одно щось не так? А що, як я скажу, що можна не просто писати нотатки, а попросити AI згенерувати цілий Vault під твою задачу?

Виявляється, з топовими моделями можна не просто брейнштормити, а дати їм роль архітектора твого цифрового простору. І це не просто створення папок, а повноцінна екосистема:
- Продумана структура: AI згенерує логічну структуру нотаток, яка відповідає твоїй меті.
- Драфтовий контент: Ти отримаєш не пусті файли, а нотатки, заповнені драфтовим матеріалом, готовим до роботи.
- Готові темплейти: Модель розпише темплейти для Templater чи QuickAdd, які автоматизують твою рутину.
- Розумні зв'язки: Нотатки будуть залінковані між собою, створюючи павутину знань.
- Інтеграція з плагінами: AI може спроектувати Vault під використання Dataview, Periodic Notes та Obsidian Git прямо "з коробки".

Як на мене то це 🤯. Замість того, щоб витрачати тижні на налаштування, ти отримуєш готовий до роботи ваулт за лічені хвилини. Рекомендую спробувати згенерувати собі пару темплейтів і подивитись, як це працює. Можливо, ти знайдеш щось, що кардинально змінить твій підхід до PKM.

І, звісно, дисклеймер: ПЕРЕД ТИМ, ЯК ЗЛИВАТИ СВОЇ PKM В МОДЕЛІ, ПРОЧИТАЙ УМОВИ КОРИСТУВАННЯ. Твоя приватність – твоя відповідальність.

---
🌱 Keep calm and grow

🧠 Досить бути ходячою документацією. Вчись раз і назавжди з spaced repetition

Давай начистоту: скільки разів ти гуглив один і той самий метод API? Або підглядав у шпаргалку з git-командами? 🤔 Якщо часто – цей пост для тебе. Твій мозок – не кеш, який треба постійно інвалідувати. Його можна і треба тренувати.

Що таке spaced repetition і чому це не черговий булшіт?

Це не модна техніка з TikTok. Це науково доведений метод, що базується на кривій забування Еббінгауза. Суть проста: ти повторюєш інфу не тоді, коли зручно, а тоді, коли мозок майже готовий її забути. Це створює "бажане ускладнення", яке змушує нейрони будувати міцні, довготривалі зв'язки.

Як це виглядає на практиці?

Уяви, що ти вчиш новий фреймворк. Замість того, щоб перечитувати доки по 10 разів, ти створюєш картки в Anki: "Що робить метод flatMap?" з одного боку, і відповідь – з іншого. Все. Далі програма сама вирішує, коли тобі підкинути цю картку. Спочатку – часто, потім – все рідше.

Навіщо це сеньйору?

Бо твій час – найцінніший ресурс. Замість того, щоб витрачати його на повторення азбучних істин, ти можеш фокусуватися на архітектурі, менторстві, R&D. Spaced repetition – це твій особистий асистент, який дбає про те, щоб фундамент знань був залізобетонним.

Досить бути "рабом" своєї пам'яті. Почни її тренувати. Які твої трюки для запам'ятовування? Ділись в коментах! 👇

---
🌱 Keep calm and grow

🧠 Spaced Repetition, ч. 2: Від теорії до терміналу

Мій минулий пост про spaced repetition отримав... неоднозначний відгук 💩. І це справедливо. Я писав його на швидку руку, лише окресливши ідею. Час це виправити і перейти від теорії до м'яса — до прикладів як можна використати цей метод, щоб зробити своє життя простішим, а мозок — швидшим.

Раніше мені здавалось, що це тільки для вивчення мов. Виявилось, що це універсальний інструмент, щоб "зазубрити" все, що лягає у формат "питання-відповідь". І це не тільки про слова. Це про:
- CLI команди: git, kubectl, awk, які постійно вилітають з голови.
- Сигнатури API: параметри того самого методу в GCP cli, який ти знову гуглиш.
- Архітектурні патерни: "Коли варто використовувати CQRS? Які в нього недоліки?"
- Внутрішні процеси: "Хто відповідальний за деплой сервісу X?"

Як це робити? Я використовую Anki. Ось три типи карток, які працюють для мене:

1. Проблема → Рішення:
- Питання: Як відкотити останній коміт, зберігши зміни в робочій директорії?
- Відповідь: git reset --soft HEAD~1

2. Поняття → Пояснення:
- Питання: Що таке ідемпотентність в REST API?
- Відповідь: Операція, багаторазове виконання якої дає той самий результат, що й одноразове.

3. "Заповни пропуск" (Cloze Deletion) — кілер-фіча для коду:
- Питання: const newArray = oldArray.{{c1::flatMap}}(item => [item, item * 2]);

Щоб не бути голослівним, на прикладі мов — мені особисто Anki допомагає вже не перший тиждень поповнювати словниковий запас із швидкістю по 30 нових слів на день, витрачаючи на це щоденно лише 35 хвилин. Для людини, якій "тупо запам'ятати" щось без логіки завжди було складно, цей метод виглядає як магія поза Гоґвортсом.

Звісно, це для механічного запам'ятовування, а не глибокого розуміння. Але це створює залізобетонний фундамент. Коли тобі не треба гуглити базовий синтаксис, твій мозок вивільняється для задач вищого рівня — архітектури, менторства, R&D.

Досить теорії. Ось вам практичне завдання: згадайте одну річ, яку ви гуглили цього тижня. Створіть для неї 3-5 карток в Anki. Поділіться в коментарях, яку тему ви обрали! 👇

---
🌱 Keep calm and grow

🧠 Парадокс Щастя: Чому Навчання та Зростання — Це Боляче?

Сьогодні поговоримо про Щастя. Точніше, про його відсутність, коли ти намагаєшся рости. Знайоме відчуття, що найщасливіші моменти — це коли мозок працює на автопілоті, а як тільки починаєш думати, аналізувати чи вчитися, настрій падає? Це не баг, це фіча нашої нервової системи.

Вся справа у двох режимах мозку за Канеманом: Система 1 (автопілот, інтуїція) та Система 2 (аналіз, концентрація). Щастя — це коли працює перша. Все знайоме, прогнозоване, не треба напружуватись. Це стан когнітивної легкості. Мозок просто "живе", а не аналізує.

Але навчання та розвиток — це територія Системи 2. Це свідоме створення дискомфорту. Щоб вчитися, мозок має зіткнутися з помилкою, невідповідністю, фрустрацією. Це боляче і вимагає купи енергії. Тому ми ніколи не бачили фото щасливого філософа — його робота полягає в тому, щоб постійно "мучити" свою Систему 2.

І тут ми підходимо до головного — "прокляття свідомих аналітиків" (так-так, інженер(ка), це саме про тебе))). Твоя робота — це постійний режим Системи 2. Ти аналізуєш, шукаєш помилки, сумніваєшся, живеш у світі абстракцій. Це руйнує спонтанність і методично випалює ментальний ресурс. Виходить, що твій професійний ріст і суб'єктивне щастя — це фундаментальні процеси-антагоністи.

Що з цим робити? Єдиний вихід — не боротися, а керувати. Свідомо створювати умови для "потоку" (flow), де складність задачі ідеально збалансована з твоїми навичками. Або, що ще важливіше, — безжально планувати періоди повного "відключення" Системи 2. Не картати себе за "поганий настрій" під час навчання, а сприймати його як ціну за апгрейд. То як, ти готовий платити дискомфортом за зростання?

---
🌱 Keep calm and grow

🚀 Від Правил до Інтересів: Як Насправді "Працює" Світ

Знайомо? Ти роками живеш за правилами: на червоне стоїш, дедлайни не зриваєш, віриш у корпоративні цінності. А потім бачиш людей, які ці правила ігнорують, і, чорт забирай, у них все краще: гроші, кар'єра, вплив. У цей момент твій світ тріщить по швах, а в голові одне питання: може, я граю не в ту гру?

Мій світогляд теж колись базувався на вірі у вічні, висічені в камені правила. Але досвід показав: будь-яка норма існує, лише доки за нею стоїть чийсь інтерес. Немає абстрактних "вони", що все вирішують. Є конкретні люди, яким "болить" якась проблема, і вони створюють структуру для її вирішення. Правила — це просто закріплені патерни поведінки, вигідні їхнім творцям.

Подумай про автомобіль. Він існує не через "правило створювати машини", а тому, що комусь було вигідно організувати тисячі людей, де в кожного свій інтерес: зарплата за збірку двигуна чи виплавку металу. Вся наша реальність — від ПДР до корпоративної культури — це ландшафт, сформований зіткненням цих зон інтересів.

Коли починаєш бачити світ крізь цю призму, все стає на свої місця. Ти перестаєш вірити в маркетинг про "ми — сім'я" і питаєш: "кому це вигідно?". Ти бачиш, які правила — лише декорація, що зникне разом з інтересом її підтримувати. Ти вчишся моделювати, хто насправді приймає рішення, і знаходиш "шпарини" в системах для власного росту.

Це не про цинізм, а про системне мислення. Це перехід від ролі пасажира, що слідує маршрутом, до ролі навігатора, який бачить усю карту інтересів і може прокладати власний шлях.

А ти часто помічаєш правила, за якими вже давно ніхто не стоїть?

---
🌱 Keep calm and grow

🚀 Карта Інтересів: Вчимося читати світ за допомогою Теорії Систем та Ігор (Частина 2)

Минулого разу ми говорили, як фокус з "правил" на "інтереси" перевертає гру. Але як аналізувати цей ландшафт? На щастя, існують потужні ментальні моделі, що допомагають бачити приховані зв'язки. Сьогодні — про дві з них.

1. Теорія Систем: Бачити не людей, а зв'язки

Уяви компанію не як набір людей, а як мережу комунікацій, що сама себе підтримує. Правило "ми як сім'я" — це не просто слова, а патерн, створений для утримання лояльності. Щойно економічна вигода зникає, він вмирає, залишаючи по собі лише HR-мем.

Для чого це? Допомагає зрозуміти, чому деякі процеси чи "цінності" в компаніях живуть своїм життям, навіть коли люди змінюються. Система стабілізує себе через вигідні їй патерни.
Кого почитати? Niklas Luhmann, Donella Meadows.

2. Теорія Ігор: Усе — стратегія

Соціальні правила — це тимчасові рівноваги у нескінченній грі. Люди дотримуються їх, доки вартість порушення вища за вигоду. Хтось проїхав на червоне і не попався? Він щойно надіслав іншим гравцям сигнал: "можна, якщо обережно", і рівновага в грі "ПДР" трохи зсунулася.

Для чого це? Дозволяє моделювати поведінку людей та організацій, розуміючи їхні стимули. Ти перестаєш думати категоріями "добре/погано" і починаєш бачити все як стратегію з виграшами та програшами.
Кого почитати? John Nash, Robert Axelrod.

Ці дві теорії — як окуляри, що показують невидиму архітектуру соціальних взаємодій. Вони вчать, що світ — не набір статичних правил, а динамічна система, де все перебуває в русі, керованому інтересами.

У наступній частині зануримося ще глибше: поговоримо про те, як наш "раціональний" вибір формує інститути і конструює саму реальність.

---
🌱 Keep calm and grow

🚀 Конструктори Реальності: Як наші ідеї стають правилами (Частина 3)

Ми вже знаємо, що світом керують інтереси, які створюють складні системи та ігри. Але як ідеї в головах стають законами, ринками та корпоративними культурами? Сьогодні — три фінальні інструменти для нашої карти реальності.

1. Теорія Раціонального Вибору: Кожен грає за себе

В основі — проста ідея: люди діють, щоб отримати максимум вигоди в межах своїх знань. Не "добрі" чи "погані" — раціональні. "Система" — це лише сума мільйонів таких рішень. Закони існують, бо вигідні певним групам. Втратять вплив — закон зміниться.

Навіщо це? Щоб прогнозувати зміни, аналізуючи стимули гравців. Замість "вірити на слово" — шукати, "кому це вигідно".

2. Інституціоналізм: Правила гри, які ми створили

Інститути — це не будівлі, а "правила гри", що зменшують хаос. Наприклад, Scrum — це інститут. Він працює, доки команда дотримується ритуалів (стендапи, ретро) і є механізм "примусу" (підтримка від Scrum-майстра чи ліда). Щойно команда починає ігнорувати правила, інститут розвалюється, а процес розробки повертається в хаос.

Кого почитати? Douglas North.

3. Соціальний Конструктивізм: Реальність — це наша віра

Це глибший рівень. Якщо Scrum — це "правило гри", то сама ідея, що "story points" мають сенс — це вже соціальний конструкт. Вони не існують в природі, ми колективно домовилися вірити в їхню цінність для планування. Так само і з грошима: їхня сила не в папері, а в нашій спільній вірі.

Навіщо це? Дає фундаментальне розуміння: якщо реальність — це конструкція, її можна перебудувати. Це найвищий рівень впливу — змінювати не правила, а вірування, що стоять за ними.

Разом ці ідеї показують: ми не просто живемо у світі — ми щомиті створюємо його своїми рішеннями, домовленостями та вірою. І той, хто це розуміє, отримує ключі до його перебудови.

---
🌱 Keep calm and grow

🚀 Твій стартер-пак в еру агентного кодингу

Ера агентного кодингу вже тут. І якщо ти хочеш залишитись у грі через пару років, ігнорувати це — квиток на узбіччя кар'єри. Час не просто "поштрикати паличкою", а свідомо освоювати інструменти, що вже сьогодні визначають наше завтра.

Ось твій план-мінімум, щоб не пасти задніх:

1. Пограйся з CLI-агентами. Почни з важковаговиків: Copilot CLI, Gemini CLI, Codex CLI та Claude Code. У кожного свої "таргани" та сильні сторони. Твоя задача: написати кожним із них просту утиліту, типу "watchdog для моніторингу 15 сайтів". Це дасть тобі реальне, практичне розуміння "агентності", а не просто теорію з блогів.

2. Приборкай хаос стандартом. GitHub зі своїм Spec-kit — це твій шанс перейти від "вайб-кодингу" до інженерії. Замість хаотичних промптів — чітка специфікація, план і лише потім код. Спробуй написати з ним невеликий проєкт аля "Sudoku ремастер: постав котиків в правильні клітинки". Відчуй, як це — керувати процесом, а не сподіватися на вдачу.

3. Зміни мислення, а не тільки інструменти. Це найцінніший крок. Йдеться вже не про те, ЯК ти кодиш, а про те, ЯК ти керуєш. Вчись будувати флоу щоб агент з тебе отримав весь необхідний контекст. Використовуй TDD, де тести пише AI. Практикуй режими plan/act для контролю. Не забувай про сесюріті: рев'ю "спірних команд", заборона дивитись сікрети, тощо. Ти стаєш не просто кодером, а менеджером невеликої, автономної AI-команди.

Не чекай, поки ці навички стануть вимогою в кожній вакансії. Твоє майбутнє в твоїх руках. Почни зараз.

---
🌱 Keep calm and grow

💻 Як залізти в голову колезі? Потужний інструмент для симуляції конфліктів

Тема достойна посту у вихідні :)

Знайома ситуація: ти на 100% впевнений у своїй правоті, але діалог з колегою заходить у глухий кут. Чому? Бо часто ми замкнені у власній картині світу. Існує спосіб "зламати" цю проблему: використати LLM як безпечний симулятор для аналізу складних людських взаємодій.

Замість того, щоб сперечатись, можна змоделювати дебати. Цей підхід дозволяє побачити, як стикаються дві різні точки зору, і які аргументи, страхи та амбіції стоять за кожною з них. Ось готовий промпт для NotebookLM чи будь-якого іншого LLM, який створює таку симуляцію між стереотипним менеджером та інженером на прикладі обговорення 1-1 зустрічей:

Describe fully two personas where one which represent a manager and a second IC specislist - write down their mindests, life priorities, emotional stated (as in real world, with some visible and some hidden life circtumstanses which strongly affecting emotions), values, etc. - all which will well define the character of each.
In the Debates this two characters have to almost fight against each other to prove each point of view and describe what good 1-1-s is and what in it for they. Final goal of this fight/debates is to figure out the best format of 1-1-s which will help both they grow and a team as whole and to continue constructive work against team commitments and company overall goals.
Debates have to be explicit and tough - each character have to really fight for their point of view where each character is harismatic and really strong. Each character representing stereotypical point of view of a PM and Tech Lead. While making this conflict explicit and burning, let it stay within productive conflict standarts - be on the edge but almost never touch the ground of unproductive conflict.

Результат — це не просто текст, а готова модель конфлікту, що дозволяє побачити обидві сторони одночасно. Прикладаю аудито-дебати до повідомлення.

Спробуй змоделювати останній конфлікт із кимось із колег або друзів і подвитись на цей конфлікт з іншої точки зору. Це може бути першим кроком до глибшого розуміння і, можливо, навіть до вирішення проблеми.

---
🌱 Keep calm and grow

⚖️ Делегування: Між "я сам" та "ви ж експерти"

Знайоме? Кажеш "ти ж знаєш технологію Х, зроби красиво", а отримуєш зовсім не те, що треба бізнесу. Або навпаки: боїшся факапу і контролюєш кожен рядок, перетворюючи гарного програміста на кодера-друкаря. Обидві крайнощі вбивають твою команду і твій час.

1. Мікроменеджмент. Делегуєш, але постійно смикаєш: "чому такий клас?", "давай інакше". Питання: нащо тоді делегувати? Якщо знаєш краще — роби сам. Якщо наймаєш експерта — дай йому дихати. Це не контроль якості, це сигнал недовіри і шлях до вигорання обох сторін.

2. "Ви ж спеціалісти, розберіться". Звучить як довіра, а насправді — втеча від відповідальності. Ти кидаєш задачу "через паркан", не вникаючи в деталі. Але пам'ятай: делегуючи реалізацію (руками), ти все одно відповідаєш за результат. Якщо команда напилила милиць без контексту — це твій факап.

Де баланс? Делегування — це контракт. Ти маєш окреслити периметр:

1. Що робимо? (Бізнес-ціль і контекст).
2. Як виглядає результат? (Definition of Done, метрики).
3. Куди не можна заходити? (Обмеження: легасі, бюджет, стек).

Ти жорстко фіксуєш очікування, але даєш свободу в реалізації. Ти не кажеш, як писати код, але кажеш, що має вийти.

Це і є доросле делегування: довіряти професіоналізму в "як", але контролювати "що" і "навіщо".

А де на цій шкалі ти?

---
🌱 Keep calm and grow

🚀 Делегування ШІ: Твій агент — не джун, якщо ти — не лід

Думаєш, попередній пост був про людей? Хо-хо, what a twist! Він насправді був про ШІ))
У сучасному світі принципи роботи з людьми і агентами лякаюче схожі.

Делегування — це Грааль продуктивності. Але головний ботлнек зараз — не "тупі моделі", а наш слабкий скіл управління ними. Я теж пройшов цей шлях болю.

1. "Зроби магію" 🪄
Спершу я тиснув "червону кнопку": "Ти ж боже-машина, ось проект, зроби красиво!". На виході — "франкенштейн", якого соромно показати. Моделі галюцинували, втрачали контекст і видавали дженерік-код, який легше переписати, ніж фіксити.

2. "Мікроменеджмент" 🔬
Тоді я впав у крайність: "Ось тонна контексту, пиши метод точно так як там, іди по цим чітким степам, не відволікайся всторону". Код став валідним, але я робив 90% ментальної роботи. Я перетворився на "бекенд для ШІ", продумуючи кожен крок. Ти платиш за інструмент, але працюєш на нього, перетворивши агента на дорогого "друкаря".

Sweet Spot: Контракт 🤝
Істина посередині. Сучасні моделі (Claude 4.5, Gemini 3, тощо) вже переросли рівень "копіпастера". Вони знайдуть "ЯК" (оптимальну реалізацію), якщо ти чітко даси їм "ЩО".

Застосуй контракт з минулого поста:
1. Що робимо? (Опиши бізнес-логіку і мету. Не пиши алгоритм, пиши задачу).
2. Як виглядає результат? (Definition of Done для агента, рівень деталізації, технології).
3. Куди не можна заходити? (Технічні обмеження, заборонені ліби).

Формуй очікування, а не інструкцію. Делегуй задачу, а не кроки. Стань AI-архітектором, а не оператором промптів. Будь овнером результату, перевіряй результат на відповідність очікуванням, а не кожен крок.

А тобі вже вдалося довіритися своєму кишеньковому джуну? Чи все ще переписуєш код руками?

---
🌱 Keep calm and grow