Тема
Таблицы и работа с данными
Чистка таблиц, анализ данных, графики, измерение процессов и структурированные ответы.
11 материалов (4 статьи · 7 видео)
Начните здесь
Несколько хороших первых материалов перед полной лентой.
8 мин чтенияСтатья
AI для таблиц: очистка, анализ и построение графиков данных
Практичный гид по использованию AI для работы с таблицами — очистка беспорядочных данных, написание формул, построение сводных таблиц и превращение строк чисел в ясные ответы. Работает в Excel, Google Sheets или прямо в ChatGPT.
Превратить рабочий процесс в небольшой практический эксперимент с понятной проверкой качества.
Начинающий
10 мин чтенияСтатья
Оценки для не-инженеров: как понять, ваш ИИ-процесс становится лучше или хуже
Оценки — систематическое измерение качества выводов ИИ — обычно считают инженерной темой. Но они нужны любой команде, у которой есть ИИ-процессы, и базовый уровень доступен без кода. Как это делать.
Измерять, улучшается ли ИИ-процесс, с помощью примеров, рубрик и регрессионных проверок.
Уверенный
Еще по этой теме
59 минВидео
От хайпа к привычке: как технологические компании масштабируют ИИ дальше экспериментов
Propeller Consulting. Обсуждает управление, операционную дисциплину, внедрение среди сотрудников и измерение ROI как связанные части масштабирования ИИ за пределы экспериментов. Это подходит модели зрелости из статьи, потому что внедрение рассматривается как изменённая работа с владельцами и метриками, а не как использование инструментов или посещение workshop.
Эксперт
9 мин чтенияСтатья
ROI и зрелость ИИ: как измерять внедрение, которое действительно работает
Внедрение ИИ нельзя измерять тем, сколько людей попробовали ChatGPT. Практический фреймворк для измерения ROI процесса, качества, риска, зрелости и готовности к масштабированию.
Измерять внедрение ИИ через ROI рабочего процесса, качество, контроль риска и уровни зрелости, а не поверхностные метрики использования инструментов.
Эксперт
13 мин чтенияСтатья
Структурированные выходы и function calling: продакшен-паттерны
Структурированные выходы и function calling — это мост от «LLM, которая генерирует текст» к «системе, которая делает работу». В продакшене важны паттерны вокруг схем, обработки ошибок, идемпотентности и аккуратной деградации — а не просто JSON mode.
Оценить архитектурный подход, возможные сбои и защитные меры до разработки.
Эксперт
41 минВидео
OpenAI DevDay 2024 | Structured outputs for reliable applications
OpenAI. Проходится по `strict: true`, отличиям от старого JSON-режима, обработке отказов и тому, как компонуются function calling и схемы response-format. Полезно ровно тем, что описывает контракт, который вам даёт API, — а именно на нём построены продакшен-паттерны статьи.
Эксперт
18 минВидео
Pydantic is all you need: Jason Liu
AI Engineer. Выступление, кристаллизовавшее современный паттерн «опиши модель Pydantic, отдай её LLM, пусть валидация делает остальное», с конкретными примерами вложенных объектов, валидаторов, ловящих галлюцинированные URL, и Chain-of-Thought как типизированного поля. Посмотрите перед перечитыванием раздела статьи про валидаторы — и узнаете, откуда взялись её правила ретраев и отказов.
Эксперт
3 минВидео
Evaluate prompts in the Anthropic Console
Anthropic. Трёхминутный разбор Anthropic о том, как запустить реальный eval внутри Workbench — автогенерация реалистичных тест-кейсов, оценка вывода, правка промпта и повторный прогон того же набора рядом для сравнения. Просмотры ниже обычной планки, но для «как мне реально это сделать без кода» это самое чистое официальное демо и аккуратно встраивается под более стратегический разговор Хусейн/Шанкар.
Уверенный
107 минВидео
Why AI evals are the hottest new skill for product builders | Hamel Husain & Shreya Shankar
Lenny's Podcast. Хамел Хусейн и Шрея Шанкар проходят весь воркфлоу evals на реальном ИИ-ассистенте по управлению недвижимостью — смотрят трассировки, открытое и осевое кодирование ошибок, решают, когда остановиться, строят LLM-as-judge и валидируют его против человеческого суждения. Это редкий длинный разговор, действительно нацеленный на продактов и тимлидов, а не на ML-инженеров, и он покрывает тот же ритм «30 минут в неделю после настройки», который рекомендует статья.
Уверенный
18 минВидео
How to Improve Your Excel Skills with ChatGPT
Leila Gharani. Старее (начало 2023), но всё ещё самый аккуратный проработанный пример: вставить реальный вопрос по Excel в ChatGPT, получить ответ с SUMPRODUCT или условным форматированием, а потом доитерировать с моделью, когда первая формула не до конца подходит. Модель сильно улучшилась; рабочий процесс промптинга, который она показывает, — тот же, которым вы воспользуетесь сегодня.
Начинающий
12 минВидео
Excel's New AI Function is Absolutely Insane (Copilot Function)
Leila Gharani. Живое демо новой функции `=COPILOT()` на ровно тех грязных реальных данных, что описывает статья: заметки передачи смены, превращённые в структурированную таблицу действий, отзывы вольным текстом, размеченные по тональности, и неконсистентные должности, нормализованные по справочному списку. Также чётко проговаривает ограничения: не используйте её для того, что должно быть точным, и фиксируйте результаты как значения, когда закончили.
Начинающий