Расчётное время: 30–60 минут

По итогу этого урока вы сможете:

• Применить навыки «Описание» и «Распознавание» к реальному проекту
• Участвовать в продуктивных циклах обратной связи «Описание-Распознавание»
• Создавать результаты благодаря совместной работе человека и ИИ, превосходящие то, что каждый из них мог бы достичь в одиночку

Упражнения

Упражнение: выполнение проекта с циклами «Описание-Распознавание»

Теперь пора применить всё, чему вы научились, работая над проектом, который вы запланировали в Уроке 5, используя навыки «Описание» и «Распознавание», которые вы развивали.

Шаг 1: Просмотрите план проекта

• Откройте план проекта, который вы создали в Уроке 5
• Быстро review свои решения о том, какие задачи лучше поручить человеку, какие — возможностям ИИ, а какие требуют совместной работы
• При необходимости уточните план на основе того, что вы узнали с тех пор

Шаг 2: Подготовьте подход к описанию

Начните диалог с Claude и объясните проект, над которым вы будете работать вместе. Прежде чем приступать к выполнению, спланируйте, как вы будете подходить к «Описанию»:

• Описание продукта: какие конкретные результаты вам нужны от Claude для каждой задачи? Какой формат, стиль, длина и уровень детализации вас интересуют?
• Описание процесса: как Claude должен подходить к каждой задаче? Есть ли конкретные методы, фреймворки или шаги, которые вы хотите, чтобы он выполнял?
• Описание производительности: какого рода совместное поведение вы ожидаете от Claude в рамках этого проекта? Должен ли он быть кратким или подробным, критичным или поддерживающим, сосредоточенным на идеях или анализе?

Обсудите эти вопросы с Claude, чтобы установить чёткие ожидания от вашего сотрудничества.

Шаг 3: Выполните проект с помощью циклов «Описание-Распознавание»

Теперь работайте над запланированными задачами проекта с Claude. Для каждой задачи:

• Чётко опишите, что вам нужно, используя навыки «Описания», которые вы изучили:
• Будьте конкретны в том, что вы хотите (Описание продукта)
• Направьте, как Claude должен подходить к задаче или думать над ней (Описание процесса)
• Уточните, как Claude должен взаимодействовать с вами в процессе (Описание производительности)
• Распознайте качество полученного:
• Оцените сам результат (Распознавание продукта)
• Оцените, как Claude подошёл к задаче (Распознавание процесса)
• Подумайте, соответствует ли поведение Claude тому, что вам нужно (Распознавание производительности)
• Уточните на основе распознавания:
• Дайте обратную связь о том, что сработало, а что нет
• Проясните или скорректируйте своё описание при необходимости
• Запросите итерации, пока не будете удовлетворены результатом
• Интегрируйте свою экспертизу и суждения:
• Добавьте свою уникальную перспективу, креативность или знания в предметной области
• Примите окончательные решения о том, что оставить, изменить или отбросить
• Возьмите на себя ответственность за конечный результат

Продолжайте этот цикл «Описание-Распознавание» для каждой задачи в проекте до его завершения.

Рефлексия

Прежде чем двигаться дальше, уделите время и подумайте:

• Какие закономерности вы заметили в типах описаний, которые приводили к лучшим результатам?
• Что требовало от вас больших усилий: Описание или Распознавание? Почему, как вы думаете, это было так?
• Насколько ваше фактическое выполнение проекта соответствовало первоначальному плану из Урока 5? Какие коррективы вы вносили по ходу работы?

Что дальше

В следующем уроке мы рассмотрим последнюю компетенцию в структуре AI Fluency: «Добросовестность». Если Delegation (Делégation), Description (Описание) и Discernment (Распознавание) в первую очередь фокусируются на эффективности и результативности, то Diligence (Добросовестность) затрагивает этические и безопасностные аспекты работы с ИИ. Вы узнаете, как обеспечить ответственное, прозрачное и подотчётное сотрудничество с ИИ.

Обратная связь по курсу

По мере прохождения курса мы будем рады узнать, как вы применяете его концепции в своей жизни, работе или учёбе, а также получить ваши отзывы.

Поделитесь своей обратной связью [здесь](#).

Благодарности и лицензия

Copyright 2025 Rick Dakan, Joseph Feller и Anthropic. Распространяется по лицензии CC BY-NC-SA 4.0. Этот курс основан на структуре AI Fluency Framework от Dakan и Feller. Частично поддерживается Ирландским управлением высшего образования через Национальный форум по повышению качества преподавания и обучения.