Да, это очередная статья про ChatGPT. Но она исключительно практическая: на конкретных примерах рассказываем, как мы делегируем задачи AI и работаем меньше. А еще в конце есть несколько советов, как помочь ChatGPT выдать качественные ответы.
Присматриваться к ChatGPT мы начали в феврале. Первое время просто читали статьи, потом сами зарегистрировали аккаунт, немного поигрались и все — отложили этот инструмент, потому что не поняли, как можем использовать его в работе.
Время шло, а бум продолжался и мы решили попробовать еще раз. Попросили ChatGPT написать пост для нашего ТГ. Вот, что получилось:
Но понятно, что это задача опять из разряда «поиграться». А что насчет реальных рабочих задач? Может ли с ними помочь AI? Мы начали экспериментировать и оказалось, что да, может.
Мы собрали четыре категории задач, с которыми, по нашему опыту, точно может справиться ChatGPT.
Несложные, но объемные задачи
Речь про большие понятные задачи, которые не требуют какого-то креатива, только монотонного выполнения. Такие задачи обычно улетают в долгий ящик, потому что к ним лень приступать.
Пример: заполнение демонстрационного аккаунта
Нам надо было снять демо-видео нашего корпоративного мессенджера. Показывать фунционал лучше на отдельном аккаунте, но этот аккаунт должен выглядеть как настоящий.
Самому придумывать имена и фамилии сотрудников, названия чатов и все переписки — очень долго и муторно. Поэтому мы много раз откладывали эту задачку. Когда откладывать стало уже невозможно, начали думать, что бы нам такого сделать, чтобы самим ее не делать. И придумали аутсорсить ее ChatGPT.
Сначала задали контекст: объяснили, что мы делаем демо-видео для российского корпоративного мессенджера и нам нужны данные. После попросили придумать 10 вымышленных сотрудников и название чатов с текстами обсуждений.
Получилось неплохо, но имена и сообщения были простоваты, выглядели ненатурально. Попросили усложить — сработало хорошо. Затем уже точечно просили составить сообщения определенного формата (длинные, с названием файлов, ссылками, эмодзи, кодом и тегами, сообщения от ботов).
В конце еще отдельно попросили сгенерировать фейковые персональный данные сотрудников (телефоны и email). Так мы получили весь необходимый текстовый контент. Нам оставалось только перенести его и добавить фото и файлы.
В итоге заполнение демонстрационного аккаунта заняло у нас около часа. Без ChatGPT на это бы ушло минимум часа два. А здесь можно посмотреть, какое демо-видео у нас получилось.
Задачи, к которым сложно подступиться
Это задачи, где мы сталкиваемся со страхом чистого листа, и которые тоже частенько улетают в долгий ящик. Здесь ChatGPT может помочь набросать основу, от которой потом будет легко оттолкнуться.
Пример первый: программа Bug Bounty
Где-то в начале весны нам пришла идея сделать программу Bug Bounty (программа вознаграждения за обнаружение уязвимостей в продукте). Задача ответственная: очень важно подробно прописать условия и учесть все нюансы.
Но мы никогда прежде этого не делали, поэтому было непонятно, как подступиться к написанию, а с учетом важности еще и страшно. Задачка провисела несколько недель и тут мы вспомнили про ChatGPT.
Запрос сформулировали так: «Пожалуйста, напиши программу Bug Bounty для SaaS–мессенджера pachca.com, который расчитан на внутренний бизнес. Напиши на русском языке» (перевод с английского).
Хотя запрос был коротким, мы указали в нем ключевую информацию о Пачке, которая должна была помочь при составлении ответа. И это сработало — с первого раза мы получили пусть и не идеальный, но вполне рабочий драфт программы, который мы потом отредактировали минут за 30-40 и быстро согласовали с юристами. Экономия времени вышла колосальная. Конечный результат можно найти здесь.
Пример второй: письмо об отключении CRM
Раньше Пачка была CRM-системой со встроенным мессенджером. В марте 2022-го мы выделили мессенджер в отдельный продукт. Активно развивали его год, после чего поняли, что не можем поддерживать и развивать два продукта одновременно. Пришлось выбирать и мы выбрали мессенджер.
Надо было сообщить об этом пользователям. Задача немного грустная и опять же очень ответственная — мы закрываем продукт, который для тысяч компаний был важнейшим бизнес-инструментом. Нужно правильно донести причины и объяснить, чем мы можем помочь в этой ситуации.
Времени на прокрастинацию не было, а чистый лист был. Поэтому сразу пошли за помощью к ChatGPT — на этот раз в виде плагина в Notion (там мы ведем всю работу и там же решили опубликовать письмо для CRM-юзеров).
Правда, из-за того, что мы использовали Notion, история запросов и ответов не сохранилась. Но, если доверять нашей памяти, мы потратили на эту задачку минут 40 с уточнением запроса и редактированием текста. Вот, что получилось в итоге:
Задачи, где нужно вдохновение
К таким задачам относится написание статьей, постов (например, наш «футбольный» пост в ТГ), рекламы, контент-плана и т.д.
Пример: статья про тестирование сервисов
Мы недавно выбирали новый HelpDesk, по ходу тестировали много сервисов и решили поделиться своим опытом. Получилась классная, но довольно серьезная инструкция. Нам захотелось ее как-то разнообразить. У самих идей особо не было, поэтому обратились за помощью к ChatGPT.
Запрос сформулировали просто: «Предложи, пожалуйста, несколько нестандартных методов выбора командного мессенджера. Ответ напиши на русском языке» (перевод с английского). Указали именно мессенджер, потому что так сразу понятно, о каких инструментах для работы мы говорим.
С первого раза получили достойный ответ, заменили в нем «мессенджер» на «сервисы» и немного подредактировали. Вот, что вышло:
Всю статью можно почитать здесь.
Несложные задачи из незнакомой сферы
Это могут быть абсолютно разные задачи — все зависит от имеющихся у вас знаний (а точнее, от того, где их недостаточно). К примеру, для нас такими задачками были таски, связанные с написанием кода.
Здесь нужно оговориться, что все задачи, которые описаны в этой статьей, — это задачи команды развития продукта (не разработки). Поэтому для нас кодинг — это все же незнакомая сфера :) По сложным вопросам мы, конечно, обращаемся за помощью к разработке, но небольшие таски стараемся делать сами.
Пример: код для Webflow
Наш сайт сделан на платформе Webflow. На ней же заверстана страница с последними обновлениями, которую мы еще показываем как модальное окно внутри самой Пачки.
Чтобы сделать эту страницу посимпатичнее, мы часто добавляем туда баннеры со скринами. Но тут мы столкнулись с проблемой: в мобильной версии страницы скрины занимают слишком много места и баннеры выглядят некрасиво.
Чтобы такого не было, мы решили просто убрать скрины в мобильной версии и оставить их только на больших экранах.
Но это оказалось непросто: в Webflow есть возможность адаптировать дизайн под разные размеры экрана. Но эти размеры встроенные и поменять их по кнопочке нельзя, только с помощью кода. Почему нам не подходили встроенные размеры? Потому что размер модалки внутри Пачки попадал под размер мобильной версии и, убрав скрины оттуда, мы бы убрали их и в модалке, чего нам точно не хотелось.
В общем, пришли к тому, что нужно писать код. Код явно простой, поэтому дёргать из-за него разработку не хотелось, а как написать самим, мы не знали. Поискали советов на форумах — ничего. И тут снова вспомнили про ChatGPT. Несколько попыток и уточнений запроса и вуаля — работающий код готов:
А вот, как теперь выглядят баннеры в мобильной версии с этим кодом:
Вывод и пару советов
ChatGPT — это реально супер инструмент, который может в несколько раз ускорить работу.
Конечно, полностью готовые решения от него — пока скорее исключение (например, код для Webflow). Обычно ответы все же приходится редактировать. Но уже драфтами решений ChatGPT очень сильно облегчает задачу.
Как помочь ему сделать эти драфты лучше? Вот несколько простых, но рабочих советов:
- Давайте контекст. Про саму задачу, про команию / продукт (название, сегмент, категория, рынок и тд).
- Конкретизируйте запрос. Укажите, что вы точно хотели бы видеть в ответе (например, ссылки и теги в сообщениях).
- Разбивайте большие задачи на несколько. Как в нашем примере с заполнением демо-аккаунта.
- Ну и, конечно, лучше все запросы писать на английском — его ChatGPT обрабатывает лучше.
А вы используете ChatGPT для работы? Будем рады почитать про ваш опыт в комментариях:)
