Как я использую ИИ в работе — опыт автора Lightny AI

2022: впечатляющий текст, которому нельзя доверять

С GPT-3.5 я познакомился в конце 2022 года. Модель уже тогда хорошо поддерживала разговор и быстро набрасывала текст, но могла уверенно придумать библиотеку, параметр функции или ссылку. Самая полезная привычка появилась сразу: отделять красивую формулировку от проверенного результата.

Первые рабочие сценарии были простыми: переписать письмо, предложить структуру документа, объяснить незнакомый термин, набросать тестовые данные. Там, где ответ легко проверить, модель уже экономила время.

От игрушки к рабочему инструменту

По мере роста моделей изменились не только ответы, но и мои запросы. Вместо «напиши код» я стал передавать контекст: ограничения, существующие интерфейсы, критерии готовности и тесты. Модель стала не заменой разработчика, а быстрым участником разбора.

• Собрать варианты решения до архитектурного обсуждения.
• Найти противоречие в требованиях или пропущенный граничный случай.
• Объяснить чужой код и предложить набор проверок.
• Сжать длинный документ, не потеряв термины и условия.
• Подготовить черновик текста, который затем проходит обычную редактуру.

Как я выбирал модели

В прежней линейке я пробовал OpenAI для кода и инструкций, Gemini для документов, Sonar для поиска. Это описание моего опыта, а не текущий каталог Lightny. Набор моделей меняется; способ проверки остаётся тем же: дать реальную задачу и оценить ответ.

Иногда я отправляю один запрос двум моделям. Разница в ответах быстро показывает, где постановка задачи двусмысленна или где обе модели строят вывод на слабом допущении.

Что я не отдаю модели

• Окончательное архитектурное решение и ответственность за последствия.
• Проверку безопасности и работу с секретами.
• Юридический, медицинский или финансовый вывод.
• Факты, которые можно подтвердить только закрытым источником.
• Разговор с человеком, где важны отношения, а не только формулировка.

Модель может подготовить список вопросов или подсветить риск. Решение всё равно принимает человек, который понимает систему и отвечает за результат.

Почему я сделал Lightny AI

Мне хотелось перестать держать отдельную вкладку и отдельную подписку для каждого сценария. Один день начинается с кода, продолжается документом, а заканчивается поиском свежей спецификации. Переносить контекст между разными приложениями неудобно.

Первым интерфейсом стал Telegram Mini App: он быстро открывается с телефона и не требует изучать новый мессенджер. Но Telegram плохо подходит для длинной работы за компьютером. Поэтому появилась полноценная веб-версия с тем же сервисом и моделями. История и подписка относятся к аккаунту. Для общей истории в обоих интерфейсах нужно войти в один и тот же аккаунт.

Два интерфейса решают разные задачи. Telegram остаётся быстрым входом, а браузер становится основным рабочим пространством. Не нужно выбирать один навсегда.

Мой короткий рабочий процесс

1. Формулирую результат, ограничения и способ проверки.
2. Выбираю модель по типу материала, а не по громкости названия.
3. Прошу явно отметить допущения и недостающие данные.
4. Проверяю код тестами, факты — источниками, текст — чтением вслух.
5. Сохраняю только тот результат, за который готов отвечать сам.

ИИ ускоряет промежуточную работу: поиск вариантов, черновик, разбор и проверку гипотез. Чем важнее финальное решение, тем меньше в нём должно оставаться непроверенного автопилота.