Вокруг куча курсов по нейросетям. Марафоны, ютуб, платные интенсивы, гайды на сорок минут. А толку часто ноль. Мы постоянно видим людей, которые честно отсидели два-три курса, открывают Claude, тыкают пару раз, получают невнятицу и закрывают вкладку. Вроде всё рассказали, а сесть и сделать всё равно не получается.

На курсе всё выглядит логично. Тебе показывают промпт-инжиниринг, роли, few-shot, температуру, ты киваешь, вроде понятно. А потом садишься за свою реальную задачу, и она не похожа ни на один пример из курса. И ты зависаешь, потому что руками этого ни разу не делал. На словах-то понятно. А руки не помнят того, чего не делали.

Вторая беда в том, что тебя никто не поправляет. Пока смотришь видео, никто не тычет тебя носом: вот здесь запрос кривой, вот почему. Ты один на один с моделью, она на плохой промпт спокойно выдаёт правдоподобную чушь, и ты этого даже не замечаешь. Так можно месяцами повторять один и тот же косяк и быть уверенным, что всё нормально.

И ещё одна штука, которая нас давно бесит. Работать с нейросетями сейчас хотят не только программисты. Куча обычных людей хочет просто внедрить это в свою жизнь и работу, чтобы рутина автоматизировалась и пахала сама. А их сажают за терминал, суют JSON, какой-то Python. Зачем человеку, который хочет автоматизировать свои задачи, учить питон? Незачем. Его это только пугает, и он бросает на второй день. Хотя с последними моделями всё это уже делается без единой строчки кода, по-человечески.

В какой-то момент нас это достало, и мы вдвоём с моей девушкой Сашей сели делать своё. Уже полгода пилим проект, AGINE Academy. Это игра, где Claude осваивают на заданиях, без лекций. И так, чтобы разобрался обычный человек, а не только программист. Идея была до тупого простая: выкинуть лекции, оставить одни задания. Сразу кидать человека в задачу, которую без нормального промпта не вытащить. Пусть упрётся, перепишет пару раз, сам почувствует, от чего результат меняется. Сейчас там 77 заданий по семи направлениям, и на выходе каждого получается какая-то живая штука, которой реально можно пользоваться.

Пока это всё собирали, кое-что про обучение стало понятно.

Самое главное, до чего мы долго доходили: людям банально скучно. Тема-то интересная, а сам процесс учёбы почти всегда нудный, и на скуке человек отваливается даже быстрее, чем на сложности. Мы реально закопались в то, где именно становится нудно, где люди залипают, чего не понимают и в какой момент закрывают вкладку.

И стали с этим воевать. Завернули всё в сюжет, в историю, по которой ты продвигаешься, а не просто щёлкаешь уроки один за другим. Прикрутили баллы и рейтинг, чтобы был азарт и было видно, что ты двигаешься. Со стороны похоже на мишуру, но именно это удерживает человека достаточно долго, чтобы навык успел осесть. Без этого он бросит на середине, каким бы полезным ни был материал.

Задание цепляет, только если готовый результат жалко выбросить. Стоит сделать упражнение игрушечным, и мозг сразу это чует, расслабляется, ничего не запоминает. А когда на выходе получается вещь, которую человек утащит к себе и применит в работе, он включается совсем иначе. Работает сильнее всего остального. И возни с ним больше всего, потому что придумать настоящую задачу в разы дольше, чем налепить абстрактную.

Отдельно возились с тем, как вообще показывать. Талкинг-хед лекции на двадцать часов выкинули сразу, ученику от них толку мало. Но там, где без показа никак, записали скринкасты, на которых прямо видно, куда тыкать: вот сюда нажимаешь, вот тут вот это, вот так получается. Специально вылизывали, чтобы прошёл человек, который вообще не программист и терминал в глаза не видел. Таких сейчас большинство, и это как раз те, кому нейросети нужнее всего.

Ещё мы посадили внутрь ИИ-помощника, и вот зачем. Когда учишься сам и упираешься в стену, спросить обычно не у кого. Сидишь, тупишь, бесишься, закрываешь вкладку. А тут помощник прямо под рукой: застрял, спросил, он объяснил и подтолкнул. Но с ним же и главная головная боль. Человеку хочется, чтобы он просто всё сделал за него, и тебе как разработчику хочется это разрешить, потому что тогда человек доволен и не застревает. Только уходит он тогда с готовым файлом и ничему не научившись. Пришлось выкручиваться: помощник помогает соображать, но доделывает человек сам. В моменте это иногда злит. Зато навык остаётся.

Ещё мы поняли, что ошибка должна быть дешёвой и сразу заметной. Навык набивается на ошибках, но только если косяк видно сразу и он бесплатный. Плохой промпт тут же даёт плохой результат на экране, человек за вечер прогоняет десяток попыток и потихоньку набивает чуйку. А в лекции косячить негде.

Отдельная возня была с тем, как вообще завести человека внутрь. Платить сразу никто не готов, тебя ещё не знают, поэтому первые уроки сделали такими, чтобы человек сразу получил результат руками и захотел дальше. И регистрацию убрали с дороги: первые четыре урока проходятся вообще без аккаунта, прямо с лендинга, заходи и иди по сюжету. Аккаунт нужен, только когда захочешь открыть полный доступ. Если сунуть форму регистрации в лоб, отваливается куча народу: ты им ещё ничего не дал, а уже что-то требуешь, и они справедливо не понимают, с чего бы.

Ещё в России непросто с самим доступом к Клоду. Мы не стали делать вид, что этой проблемы нет, а собрали инструкции, как подключиться и собрать первых агентов, и выложили бесплатно. И до кучи раздаём свои наработки: скилы для цифровых сотрудников, которые мы делали и обкатывали на себе. Человек получает их за прохождение миссий, вместе с инструкцией, как поставить. Русскоязычной аудитории это особенно нужно, у неё с таким сейчас совсем негусто.

Теперь про то, что у нас не вышло, честно.

Больше всего нас бесит, что люди упираются против того, что им же на пользу. Человек пришёл за волшебной кнопкой, а мы ему подсовываем задачу, где надо шевелить мозгами, и он злится. Мы до сих пор ковыряем этот баланс: как не делать работу за человека и при этом не растерять половину народа к третьему заданию. Ответа у нас пока нет, крутим по-разному, смотрим.

Ещё держать задания живыми оказалось дорого по времени. Абстрактное упражнение пишется за десять минут. А нормальное задание надо придумать, проверить на живом новичке, что он его вообще вытянет, а потом ещё переписать, когда выходит новая версия модели и старый промпт начинает работать иначе. И так по кругу.

И то, чего мы вообще не ждали: Claude обновляется чуть ли не каждую неделю. Кнопки переезжают, интерфейс меняется, и скринкаст, записанный месяц назад, местами уже врёт. Приходится всё время догонять и выкатывать обновления следом за Клодом, чтобы у человека перед глазами была актуальная картинка. По сути мы теперь вплотную следим за всей этой гонкой нейросетей, чтобы одними из первых ловить новое и сразу тащить его в курс. Возни много, но иначе никак, тут всё слишком быстро меняется.

И то, в чём мы до сих пор сомневаемся. Мы почти выкинули теорию на старте. Может, кому-то всё-таки спокойнее сначала получить в голову какой-то каркас, а уже потом лезть в задачи. Пока не знаем, будем щупать.

А в целом, к нашему удивлению, зашло. Выкатили недавно, попали на 19 место на Product Hunt, и за короткое время набралось больше 5400 пользователей. Для нас это был главный сигнал, что боль мы нащупали правильно, людям это и правда было нужно. После этого поняли, что упираться в один русский рынок глупо: перевели весь сюжет целиком на английский, подключили англоязычные платёжки и потащили продукт дальше.

Если совсем коротко. Пользоваться инструментом учишься, только когда сам в нём копаешься и огребаешь за свои ошибки. Никакие лекции это не заменят. Мы завернули это в игру, потому что в игре сразу есть задача и сразу видно, где налажал. Но игра тут не главное. Человек берёт этим инструментом настоящую работу, быстро видит свои косяки, и навык нарастает. Сам, без нас.

Напишите в комментах, кто как сам разбирался с нейросетями. Что реально помогло. И на что зря убили время. Нам это сейчас интереснее любого учебника.

AGINE Academy, независимый продукт компании AGINE AI. С Anthropic мы не связаны и от её имени не выступаем. Пишем из опыта команды, не из пресс-релиза.