KotСемантические якоря в нашей голове, или Слово как адрес для мысли ⚓️
Недавно общалась с подписчиком. Обсуждали его инструменты для работы с агентами. Он называл свою систему по-своему, терминами из разработки, вроде сборки и компиляции. А по факту это был workflow по графу исполнения.
Строил он интуитивно, не задумываясь, что именно строит. «Неуч с интуицией», как он сам себя определил.
И это же ни фига не уникальная история.
Без названия твой опыт заперт и в проекте, и в голове
Пока у паттерна нет имени, ты можешь его применять, но не можешь ни обсудить, ни загуглить. Название работает как адрес: по нему находятся книги, библиотеки и люди, которые уже прошли этот путь.
Но еще хуже, когда ты называешь систему чужим именем, как с той «сборкой». Слово задает рельсы: назвал граф сборщиком — и невольно тащишь туда логику, которая там вообще не нужна.
Не зря писались все эти книги с паттернами разработки. Сами паттерны были и до книг. Авторы просто систематизировали подходы и давали им точные названия, и мы получали общий словарь для этих подходов.
Читайте определения «знакомых» слов
На «Стачке» на докладе Евгения Идзиковского я услышала практически ту же идею, только выкрученную в абсолют: не стесняйтесь читать определения слов, даже если кажется, что вы их знаете. Когда видите задачу, убедитесь, что можете дать определения всему в ней. Если нет — почитайте, и, возможно, число вариантов, которыми вы сможете её решить, увеличится.
То есть знание терминов буквально расширяет мышление. Слово работает как архиватор для нашей оперативки. Пока у явления нет имени, мозг тратит ресурсы просто на то, чтобы удерживать в голове саму конструкцию («ну, эта штука, которая гоняет контекст туда-сюда»). Назвал её точным термином — и сложная схема схлопнулась в один компактный кубик «Лего», на который уже можно ставить следующий этаж абстракции.
И да, это ровно то, что мы делаем с моделями
Я уже писала, что точный термин в промпте или в правилах гарантированно подтягивает всё облако связанных знаний. Напишешь «ну, сделай как-нибудь, типа сначала тест, а потом код» — и вероятность получить не то, о чём ты думал, вырастает. Напишешь «TDD, red-green-refactor» — модель подтянет нужный контекст. Семантические якоря, ага.
Так что богатый терминами словарь вообще не про то, чтобы звучать умно на созвонах. Это про потолок сложности, который ты способен удержать.
Нейросетям мы бережем контекстное окно, но забываем, что главная модель, которой критически важен точный промпт — это наша собственная голова. Интуиция помогает нащупать решение в темноте, но только точное слово включает свет.
@kot_review #мышление@kot_review